Vercel

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. ...

Python 기반의 웹 프레임워크인 Flask나 FastAPI를 개발한 후, 이를 실제 서비스로 배포하는 방법은 여러 가지가 있습니다. (AWS EC2, Docker, Heroku 등) 그 중에서도 Vercel은 복잡한 서버 관리 없이 가장 간편하고 빠르게 배포할 수 있는 플랫폼 중 하나입니다. 이번 글에서는 Vercel을 사용하여 Python 웹 애플리케이션을 배포하는 전반적인 과정과 주요 개념들을 정리해 보겠습니다. 1. Vercel 서비스 개요 및 기능 Vercel은 개발자가 만든 웹 애플리케이션을 쉽고 빠르게 배포할 수 있도록 돕는 클라우드 플랫폼입니다. 초기에는 Next.js와 같은 프론트엔드 프레임워크 배포에 최적화된 서비스로 시작했으나, 현재는 Serverless Functions 기능을 통해 Python, Node.js, Go 등의 백엔드 언어도 지원합니다. ...