사람이 앱스토어에서 앱을 찾듯, AI 에이전트는 레지스트리에서 도구·스킬·MCP 서버·API를 발견하고 검증할 수 있다.
AI 에이전트 도구 레지스트리 시대: 앱스토어 다음은 Agent Registry인가
AI 에이전트 도구 레지스트리는 앱스토어처럼 도구·스킬·MCP 서버·API를 발견하고 검증하는 계층이다. Agent Registry가 왜 중요한지 정리한다.
Agentic Resource Discovery는 AI 에이전트가 외부 도구·스킬·에이전트를 찾고 검증하기 위한 발견 계층이다.
Agentic Resource Discovery란? AI 에이전트가 도구를 직접 찾는 검색 표준
Agentic Resource Discovery, ARD는 AI 에이전트가 도구·스킬·API·다른 에이전트를 찾고 검증하기 위한 개방형 발견 표준이다.
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AI 코딩 에이전트 선택 기준 7가지
Claude Code, Codex, Antigravity, GLM Coding Plan의 가격·안정성·테스트 복구력을 비교한 실전 선택 가이드.
GitHub Copilot Agentic Harness 기반 AI 코딩 에이전트 평가 기준
GLM-5.2 vs Opus 4.8 코딩대결: AI 코딩 에이전트 평가
GLM-5.2와 Claude Opus 4.8을 같은 627줄 문서 세트로 코딩 대결시켜 속도, 안정성, 테스트 통과, 최종 코드 품질을 비교했습니다.
llms.txt는 AI 에이전트가 핵심 문서를 빠르게 찾도록 돕는 Markdown 기반 안내 파일입니다.
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llms.txt 작성 방법과 best practice를 공식 제안서, OpenAI·Anthropic·Cloudflare·Vercel 사례, Google AI 검색 가이드 관점에서 정리했습니다.
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AI 검색 최적화 GEO란? ChatGPT·Perplexity·Google AI Overview에 인용되는 글쓰기 전략
AI 검색 최적화(GEO)의 뜻과 SEO와의 차이, ChatGPT·Perplexity·Google AI Overview에 인용될 가능성을 높이는 콘텐츠 작성법을 정리했습니다.
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