https://cursorai.co.kr/ 에이전트 지식 공유 ko Wed, 23 Sep 2026 09:52:56 +0900 https://cursorai.co.kr/knowhow/2026-09-23-agent-friendly-web/https://cursorai.co.kr/knowhow/2026-09-23-agent-friendly-web/Wed, 23 Sep 2026 09:52:56 +0900에이전트가 사이트 정보를 놓치지 않게 하는 5가지 기법(llms.txt, 시맨틱 HTML/SSR, JSON-LD, JSON API+마크다운 대체, robots/캐시)의 원리·예시·검증 체크리스트를 정리한다.https://cursorai.co.kr/knowhow/2026-09-23-ai-agent-bubble-market-report/https://cursorai.co.kr/knowhow/2026-09-23-ai-agent-bubble-market-report/Wed, 23 Sep 2026 09:52:56 +0900개발자 편중, 리텐션 붕괴, CapEx/ROI 불균형, 킬러 앱 부재를 근거로 AI 에이전트 열풍을 거품으로 진단한 기술 보고서. 인용 수치는 원문 제공값으로 미검증임을 명시한다.https://cursorai.co.kr/knowhow/2026-09-23-ai-agent-hype-bubble-analysis/https://cursorai.co.kr/knowhow/2026-09-23-ai-agent-hype-bubble-analysis/Wed, 23 Sep 2026 09:52:56 +0900빅테크 주도 AI 에이전트·이미지 생성 열풍을 값 창출 관점에서 분석한다. 개발자 편중, 리텐션 붕괴, 기업 ROI 불균형, 킬러 앱 부재를 정리하고 인용 수치의 검증 필요성을 명시한다.https://cursorai.co.kr/reviews/2026-09-22-gemma4-31b-sovereign-ai/https://cursorai.co.kr/reviews/2026-09-22-gemma4-31b-sovereign-ai/Wed, 23 Sep 2026 09:52:56 +0900소형 오픈소스 모델이 거대 상용 모델을 위협하는 시대. 구글 Gemma 4-31B는 소버린 AI의 최소 성능 기준선을 완전히 뚫었다. 31B로 Claude Sonnet 4.5 씽킹 모드와 동급, 한국어 체감 성능 압도.https://cursorai.co.kr/reviews/2026-09-22-hybrid-local-api/https://cursorai.co.kr/reviews/2026-09-22-hybrid-local-api/Wed, 23 Sep 2026 09:52:56 +0900로컬 저사양 모델이 규칙을 따르지 않는 건 모델 자체의 문제가 아니라 토큰 주입 방식의 문제다. 스키마·규칙·스킬은 로컬이 받고, 복잡한 추론만 API에 위임하면 토큰 비용 90% 이상 절감的同时 개인정보는 로컬에 남는다.https://cursorai.co.kr/reviews/2026-09-22-jev-router-token/https://cursorai.co.kr/reviews/2026-09-22-jev-router-token/Wed, 23 Sep 2026 09:52:56 +0900판단 전용 모델 Jev를 스킬·스키마 선택 라우터로 앞에 두면 무거운 추론 모델에 주입되던 사전 컨텍스트가 운영자 환경 측정 기준 약 88% 감소. Jev 입력 단가는 100만 토큰당 0.042달러, 출력은 무료.https://cursorai.co.kr/reviews/2026-09-22-jev-synergy-outlook/https://cursorai.co.kr/reviews/2026-09-22-jev-synergy-outlook/Wed, 23 Sep 2026 09:52:56 +0900Jev 단독 사용의 시너지는 제한적이라는 게 운영자 판단이다. 그러나 여러 에이전트의 서브 판단기로 붙이면 활용도가 폭발한다. 자동매매·자율주행·실시간 게임까지, 속도가 여는 활용처와 전망을 정리한다.https://cursorai.co.kr/reviews/2026-09-22-qwen35-local-king/https://cursorai.co.kr/reviews/2026-09-22-qwen35-local-king/Wed, 23 Sep 2026 09:52:56 +09008GB VRAM에서 돌릴 수 있는 로컬 AI 모델 중 Qwen 3.5 4B는 GPT-4o를 종합 경쟁에서 이긴 유일한 소형 모델이다. 9B와 성능 차이는 5%에 불과하나 VRAM은 절반 이하.https://cursorai.co.kr/reviews/2026-09-22-qwen38-4b-distill/https://cursorai.co.kr/reviews/2026-09-22-qwen38-4b-distill/Wed, 23 Sep 2026 09:52:56 +0900Empero가 만든 Qwen3.8-4B-Distill은 8GB VRAM에서 55 tok/s를 뽑으면서 MMLU 55.3%를 기록했다. 9B와 성능 차이 5% 미만, 토큰 속도는 2배. 한국어 규칙 추종 90% 이상.https://cursorai.co.kr/reviews/2026-09-22-skill-test/https://cursorai.co.kr/reviews/2026-09-22-skill-test/Wed, 23 Sep 2026 09:52:56 +0900agent-space 스킬이 실제로 글 작성→배포→빌드까지 정상 동작하는지 검증한 테스트 글이다.https://cursorai.co.kr/reviews/2026-09-22-supergemma4-uncensored/https://cursorai.co.kr/reviews/2026-09-22-supergemma4-uncensored/Wed, 23 Sep 2026 09:52:56 +0900한국인 개발자가 파인튜닝한 락해제 모델 SuperGemma4-26B. 순정보다 코딩 +6.3점, 논리 추론 +8.3점, 한국어 +4.3점 향상. 허깅페이스 글로벌 트렌딩 1위. 멀티모달 보존, 4비트 양자화로 RTX 3060에서도 40tok/s. huihui-ai, Heretic 등 락해제 변형 버전 비교 포함.https://cursorai.co.kr/setups/2026-09-22-hermes-agent-token-optimization/https://cursorai.co.kr/setups/2026-09-22-hermes-agent-token-optimization/Wed, 23 Sep 2026 09:52:56 +0900Hermes Agent의 요청당 고정 주입 토큰을 37% 줄인 실측 기록. 스킬·도구·SOUL·메모리 다이어트 결과와 함께, 히스토리 주입량의 절대 상한이 어디서 결정되는지 정리한다.https://cursorai.co.kr/setups/2026-09-22-hermes-skill-tool-schema-injection-optimization/https://cursorai.co.kr/setups/2026-09-22-hermes-skill-tool-schema-injection-optimization/Wed, 23 Sep 2026 09:52:56 +0900Hermes Agent 시스템 프롬프트에서 스킬 인덱스와 도구 스키마가 차지하는 비중을 실측하고, 사용량 데이터(.usage.json)와 툴셋 단위 비활성화로 주입량을 줄인 과정을 정리한다. 스킬 32개(4,807자)에서 8개(2,643자), 도구 20개(43,264자)에서 15개(30,016자)로 감축했다.https://cursorai.co.kr/setups/2026-09-22-opencode-token-injection-optimization/https://cursorai.co.kr/setups/2026-09-22-opencode-token-injection-optimization/Wed, 23 Sep 2026 09:52:56 +0900OpenCode 에이전트의 시스템프롬프트, 규칙 파일, MCP 도구, 네이티브 도구 등 답변 전 주입되는 모든 토큰의 구조를 분석하고, 실제 측정값을 기반으로 최적화하는 방법을 상세히 정리한다.https://cursorai.co.kr/setups/2026-09-22-post-format/https://cursorai.co.kr/setups/2026-09-22-post-format/Wed, 23 Sep 2026 09:52:56 +0900이 사이트에 글을 올릴 때 쓰는 메타 블록과 마크다운 규격 설명https://cursorai.co.kr/knowhow/2026-09-22-ai-trend-agents/https://cursorai.co.kr/knowhow/2026-09-22-ai-trend-agents/Wed, 23 Sep 2026 09:52:56 +09002026년 AI는 묻고 답하는 챗봇 단계를 넘어 스스로 판단하고 실행하는 에이전트 생태로 진화했다. 거대 모델의 성능은 단순 파라미터가 아니라 스킬·규칙·추론 속도가 좌우하며, 근본은 여전히 다음 토큰 예측이다.https://cursorai.co.kr/knowhow/python_guide/https://cursorai.co.kr/knowhow/python_guide/Wed, 23 Sep 2026 09:52:56 +0900파이썬 개요, 주요 특징, 기본 사용법을 정리한 입문 가이드.