Claude

Claude Code가 외부 도구 및 데이터 소스와 연결될 수 있도록 지원하는 오픈 표준인 MCP의 설정, 관리 및 컨텍스트 최적화 방법을 다룹니다.

과거에 복잡한 외부 코드로 구현해야 했던 도구 사용, 컨텍스트 관리, 코드 실행 기능을 모델 내부 역량으로 통합하여 더 강력한 에이전트를 구축하는 방법을 다룹니다.

Anthropic의 Managed Agents API에 추가된 Memory와 Dreaming 기능을 통해 에이전트가 세션 간 지식을 공유하고 스스로 오류를 수정하며 성능을 최적화하는 아키텍처를 제시한다.

Cursor 팀이 코딩 에이전트에게 독립된 가상 머신을 제공하여 자율적인 코드 실행, 브라우징, 테스트 및 병렬 PR 생성을 가능하게 만든 기술적 여정과 원칙을 공유한다.

Anthropic의 Matt Bleifer가 Claude의 추론 성능을 최적화하기 위한 적응형 사고, 노력 수준 설정 및 예산 관리 전략을 소개합니다.

Asana가 Anthropic의 Claude Managed Agents를 활용하여 기업 내 복잡한 다단계 업무를 자율적으로 수행하는 AI Teammates를 구축한 사례와 비전을 제시합니다.

Replit의 AI 책임자가 실제 프로덕션 환경에서 AI 에이전트의 성능을 예측하고 개선하기 위해 구축한 새로운 벤치마크 ViBench와 온/오프라인 평가 루프 시스템을 소개한다.

Claude Code와 Google Cloud 인프라를 결합하여 기획부터 디자인, 백엔드 구축, 보안 검토 및 배포까지 전체 소프트웨어 개발 생명주기를 30분 만에 완료하는 실전 데모이다.

Anthropic의 Claude Code 팀이 코딩 에이전트 도입 후 변화된 엔지니어링 병목 지점과 이를 해결하기 위해 재정립한 조직 운영 원칙을 공유한다.

Claude Cowork를 사용하여 로컬 파일 시스템 및 클라우드 서비스와 연동하고 AI가 직접 작업을 수행하도록 위임하는 방법을 소개합니다.

Datadog이 Claude Code 도입 후 발생하는 일회성 도구 파편화 문제를 해결하기 위해 보안과 재사용성을 갖춘 Temper 프레임워크를 구축한 사례이다.

Vercel의 Guillermo Rauch가 Anthropic과 함께 모델의 비약적 발전에 대응하는 아키텍처 설계와 에이전트 중심 기업으로의 전환 과정을 공유한다.

Anthropic의 공동 창업자인 다리오와 다니엘라 아모데이가 AI 안전성, 모델 확장 법칙, 그리고 인간과 AI의 협력적 미래에 대한 철학을 공유했다.

Cognition, Gamma, Harvey 세 팀이 멀티 에이전트 오케스트레이션, MCP 도입 및 자율 에이전트 설계 시 직면한 기술적 트레이드오프와 아키텍처 결정을 공유했다.

Claude Managed Agents를 통해 상태 관리, 세션 유지, 가드레일 등 복잡한 인프라를 자동화하여 확장 가능한 AI 에이전트를 구축하고 배포하는 실무 전략을 제시한다.

GitHub Copilot 팀이 Claude를 채팅, CLI, 에이전트에 도입하며 적용한 프롬프트 캐싱, 평가 체계 및 새로운 Advisor 전략을 통한 대규모 최적화 사례이다.

Anthropic은 자율 코딩 에이전트 Claude Code의 정식 출시와 함께 멀티 에이전트 오케스트레이션, 자가 학습 기능인 Dreaming 등 개발 생산성을 극대화할 새로운 기능을 발표했다.

Claude Code는 코드베이스를 직접 이해하고 터미널 명령어를 실행하며 파일을 수정하는 자율형 AI 코딩 에이전트이다.

Anthropic이 Claude 모델의 정치적 편향성을 줄이기 위해 사용하는 학습 및 테스트 방법론과 사용자가 편향을 식별하고 대응할 수 있는 실무적인 팁을 제시한다.

엔지니어가 Claude Code를 활용해 코드베이스 온보딩 시간을 단축하고 자율 테스트 루프를 실행하며 컨텍스트 스위칭을 줄이는 실무 사례를 다룬다.

PowerPoint 내에서 Claude AI 에이전트를 활용하여 브랜드 템플릿을 준수하는 슬라이드를 생성하고 편집하는 방법을 다룹니다.

Anthropic의 전문가가 AI 모델이 잘못된 정보를 생성하는 환각 현상의 근본 원인을 설명하고 이를 식별하여 줄일 수 있는 실무적인 대응 전략을 제시한다.

Notion이 Claude Managed Agents를 통합하여 복잡한 워크플로를 자동화하고 사용자 맞춤형 에이전트 오케스트레이션 플랫폼을 구축한 사례를 다룹니다.

Anthropic의 제품 관리자가 Claude와 MCP를 활용해 SQL 없이 제품 데이터를 분석하고 AI 평가 지표를 구축하여 제품 개발 속도를 높이는 실무 사례를 공유한다.