Agent

최근 AI 개발자 커뮤니티, 특히 Vercel AI SDK와 Cursor 사용자들 사이에서 매우 흥미로운 화두가 던져졌습니다. Vercel의 소프트웨어 엔지니어 Jude Gao가 발표한 **"AGENTS.md outperforms skills in our agent evals"**라는 벤치마크 결과입니다. 많은 개발자가 프로젝트를 진행하며 직감적으로 느끼던 현상—“도구(Skills)를 쥐여주는 것보다, 그냥 문서를 통째로 읽게 시키는 게 훨씬 낫다”—가 실제 데이터로 증명되었습니다. 오늘은 이 벤치마크 데이터와 이를 둘러싼 ‘Skills vs Context vs Subagents’ 아키텍처의 변화를 심도 있게 분석해 봅니다. 1. 충격적인 데이터: 56%의 무시율 (Ignore Rate) 우리는 흔히 “LLM에게 도구(Tool/Skill/Function Calling)를 주면, 필요할 때마다 똑똑하게 꺼내 쓸 것"이라고 기대합니다. 하지만 Next.js 16 API(당시 미학습 데이터)를 대상으로 한 벤치마크 결과는 이 믿음을 배신했습니다. ...

서론 AI 에이전트의 능력을 한 단계 더 끌어올릴 수 있는 “Agent Skills"를 활용 이 글에서는 antigravity-awesome-skills라는 훌륭한 오픈소스 스킬셋을 Gemini CLI 및 Antigravity 환경에 설치하고, 적용하며, 테스트하는 방법과 유용한 스킬 예제 13가지를 소개합니다. 1. Antigravity Awesome Skills란 무엇인가? “Agent Skills"는 AI 에이전트에게 특정 작업을 수행하는 방법을 알려주는 작은 마크다운 파일 형식의 지침서입니다. 예를 들어, “API 문서를 작성해줘"라는 막연한 요청 대신, @api-documentation 스킬을 사용하여 정형화되고 일관된 형식의 문서를 생성하도록 지시할 수 있습니다. ...