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Rise of agent.txt and ai.txt — New Web Rules for AI Agents","agent.txtとai.txtの登場 — AIエージェントのためのWebの新しいルール","agent.txt와 ai.txt 등장 — AI 에이전트를 위한 웹의 새로운 규칙","contentText",{"_1690":2249,"_1691":2250,"_1600":2251},"agent.txt와 ai.txt 등장 — AI 에이전트를 위한 웹의 새로운 규칙\n\nThe Rise of agent.txt and ai.txt — New Web Rules for AI Agents\n\nIf 'AI agents' become more common than humans surfing the internet, how should websites change? Until now, a single robots.txt file to block search bots was enough. However, with the emergence of intelligent agents that go beyond simply scraping data to making payments and calling APIs, the situation has completely changed. Now, new web standards are emerging to safely guide these new artificial intelligence visitors.\n\nWhy is the existing robots.txt insufficient?\n\nPast search engine crawlers were passive entities that simply copied information. The robots.txt file that controlled them was nothing more than a simple roadblock sign saying, \"Do not enter this page.\"\n\nBut today's AI agents are completely different. They are active participants that go beyond reading information on a website; they can sign up for memberships, call APIs, and make payments. They aren't just 'collecting' data—they are 'taking action.'\n\nTherefore, we now need a completely new set of agreements that go beyond simple roadblock signs, letting agents know what they can do on our site and how they should be authenticated. For example, leaving an agent-specific guide at the website root directory.\n\n{\n \"capabilities\": [\"search\", \"checkout\"],\n \"mcp_server\": \"https://api.example.com/mcp\",\n \"auth\": \"OAuth2\"\n}\n\nThis is exactly why the existing robots.txt cannot handle the age of agents. Beyond just coordinating how information is displayed, we now need standards to safely control the functions and permissions that machines execute directly.\n\nThe 4-file stack for a machine-readable web\n\nWith the IETF and open-source communities leading the way, a 'machine-readable web stack' for agents is quickly taking shape. These 4 key file standards help AI agents understand how a website works at a glance, just as humans use their eyes to navigate a site.\n\nFirst, llms.txt is a friendly 'Markdown summary' for AI. It strips away complex HTML tags and concisely provides only the essential information and sitemap that an agent can immediately understand.\n\nIn contrast, agents.txt limits the scope of 'actual actions' an agent can perform beyond data collection. It clearly defines the authorization scope for actions involving real transactions like payments or bookings, and it also lists the Model Context Protocol (MCP) server address for AI tool integration.\n\nFor example, you can place a simple machine-readable configuration in the .well-known/agents.txt path of your website, as shown below.\n\n{\n \"capabilities\": [\"search\", \"checkout\"],\n \"mcpServers\": {\n \"booking-helper\": {\n \"url\": \"https://api.example.com/mcp\"\n }\n }\n}\n\nBy declaring this, agents can utilize site features safely and intelligently.\n\nMeanwhile, ai.txt is the gateway for declaring whether your precious content can be used for AI training. It specifically satisfies requirements like 'text and data mining opt-out' from the EU AI Act and European copyright directives in a machine-readable format. Instead of long, wordy terms of service, it allows machines to read and decide immediately, providing much stronger protection for your legal rights.\n\nFinally, ai-safety.txt provides safety guidelines for the website. It informs agents how well the site defends against malicious prompt injection attacks, or whether it is safe for autonomous loops without human intervention, preventing unexpected AI malfunctions.\n\nHow agents discover and communicate with web services on their own\n\nBeyond just uploading files with information, automated rules are emerging that allow agents to identify each other and coordinate transactions directly. For instance, the agents.txt file stored at a predefined path on a website clearly defines what transaction permissions and tools that site allows for agents.\n\n{\n \"capabilities\": [\"search\", \"checkout\"],\n \"mcp\": {\n \"url\": \"https://api.example.com/mcp\"\n }\n}\n\nTo this, the AID and AIDIP standards proposed by organizations including the IETF are added. While the names may sound complex, the principle is simple. AID is a technology that automatically verifies an opposing agent's identity certificate and public key through the DNS system, which serves as the backbone of internet addressing. It's like mechanically verifying the digital business card of the other party.\n\nOnce identities are verified, agents begin official communication based on the AIDIP specification. Instead of humans clicking through complex signup or payment screens, these standards unify the process, allowing machines to read each other's functional specifications to safely book services or call payment APIs. A new web structure is being created where machines can cooperate safely and intelligently without human intervention.\n\nThe next step for the web: humans and machines together\n\nIf the existing web was a visual space tailored for human eyes, the future web will evolve into a space that AI agents can also read and operate in. Files like llms.txt or agents.txt serve as signposts, helping agents understand how a website works without misunderstandings and ensuring they follow the agreed-upon rules.\n\nNow, builders who create and manage websites must move beyond simple screen design and begin preparing to politely welcome a new guest: artificial intelligence. Why not take the first steps toward the next stage of the web, where machines and humans coexist in harmony?","agent.txt와 ai.txt 등장 — AI 에이전트를 위한 웹의 새로운 규칙\n\nagent.txtとai.txtの登場 — AIエージェントのためのWebの新しいルール\n\nインターネットを訪れるゲストの中に「AIエージェント」が人間より多くなれば、Webサイトはどう変わるべきでしょうか？これまでは、検索ロボットを制御するrobots.txtファイル一つで十分でした。しかし、単に情報をスクレイピングするレベルを超え、直接決済を行いAPIを呼び出す賢いエージェントが登場したことで、状況は一変しました。今、これらの新しいAIゲストを安全にガイドするためのWebの新たなルール作りが始まっています。\n\nなぜ従来のrobots.txtだけでは不十分なのか？\n\nかつての検索エンジンクローラーは、情報をコピーするだけの受動的な存在でした。それらを制御するrobots.txtファイルも、「このページには入らないでください」と伝える単なる遮断の看板に過ぎませんでした。\n\nしかし、現在のAIエージェントは全く異なります。彼らはWebサイトに入り情報を読むだけでなく、直接会員登録を行ったり、APIを呼び出したり、商品決済を行ったりする能動的な主体です。情報を収集する「スクレイピング」を超え、自ら「行動」を起こすのです。\n\nしたがって今や、単なる遮断の看板を超えて、エージェントが当サイトでどのような行動が可能か、そしてどのように認証を受けるべきかを指示する全く新しいルールが必要です。例えば、以下のようにWebサイトのルートディレクトリにエージェント専用の案内を残すといった手法です。\n\n{\n \"capabilities\": [\"search\", \"checkout\"],\n \"mcp_server\": \"https://api.example.com/mcp\",\n \"auth\": \"OAuth2\"\n}\n\nこれこそが、従来のrobots.txtだけではエージェント時代に対応できない理由です。情報を提示する方法を調整するだけでなく、機械が直接実行する機能と権限を安全に制御するための基準が必要になったからです。\n\n機械可読型Webを作る4つのファイルスタック\n\nIETF（インターネット技術特別調査委員会）やオープンソースコミュニティを中心に、エージェントのための「機械可読型Webスタック」が急速に定着しつつあります。人間が画面を見てサイトの内容を把握するように、AIエージェントがWebサイトの動作原理を一目で理解できるようにする4つの主要ファイル標準です。\n\n最初に使用され始めたllms.txtは、AIのための親切な「マークダウン要約版」です。複雑なHTMLタグをすべて取り除き、エージェントが即座に理解できる重要情報とサイトマップのみを簡潔にまとめる役割を果たします。\n\n一方、agents.txtは情報収集を超え、エージェントができる「実際の行動」の範囲を制限します。決済や予約のような実際のトランザクションが発生する行動を許可するかどうか、権限の範囲を明確に規定し、AIツール連携規格であるモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーのアドレスもここに記載します。\n\n例えば、Webサイトの.well-known/agents.txtパスに、以下のような簡単な機械可読型設定を配置しておくことができます。\n\n{\n \"capabilities\": [\"search\", \"checkout\"],\n \"mcpServers\": {\n \"booking-helper\": {\n \"url\": \"https://api.example.com/mcp\"\n }\n }\n}\n\nこのように宣言しておけば、エージェントがサイトの機能を安全かつ賢く活用できるようになります。\n\nそしてai.txtは、貴重なコンテンツをAI学習に利用可能かどうかを宣言するための窓口です。特にEUのAI法（AI Act）やEU著作権指令の「テキストおよびデータマイニングの拒否」要件を、機械が読み取れる形式で満たすことができます。長い利用規約の文章の代わりに機械が即座に読み取って判断できるため、法的権利をより強固に保護できます。\n\n最後にai-safety.txtは、Webサイトの安全性ガイドラインです。サイトが悪意のあるプロンプトインジェクション攻撃をどれほど防げているか、あるいは人の介入なしで自律実行ループを回しても安全な場所であるかといった情報を知らせ、予期せぬAIの誤作動事故を未然に防ぎます。\n\nエージェントがWebサービスを自ら見つけ出し、コミュニケーションする方法\n\n単に情報を記載したファイルをサイトに置くだけでなく、今やエージェント同士が互いの存在を識別し、直接取引を調整するための自動化されたルールも作られつつあります。例えば、Webサイトの所定のパスに保存されるagents.txtファイルは、そのサイトがエージェントに対してどのような取引権限やツールを許可するかを明確に規定します。\n\n{\n \"capabilities\": [\"search\", \"checkout\"],\n \"mcp\": {\n \"url\": \"https://api.example.com/mcp\"\n }\n}\n\nここに、IETFを中心に提案されたAIDとAIDIPという規格が加わります。名前は少し難解ですが、原理は単純です。AIDはインターネットのアドレスの骨組みであるDNSシステムを通じて、相手エージェントの身元保証書と公開鍵を自動的に確認する技術です。相手の透明な名刺を機械的に検証するようなものです。\n\n身元が確認されると、エージェントたちはAIDIP規格に従って本格的に対話を開始します。人間が複雑な会員登録や決済画面を一つずつクリックする必要はなく、機械同士が相手の機能明細書を読み取り、安全に予約を行ったり決済APIを呼び出したりできるよう規格を統一します。人間の介入なしでも安全かつ賢明に協力し合う、新しいWeb構造が作られているのです。\n\n機械と人間が共に使うWebの次のステップ\n\n従来のWebが人間の目に合わせた視覚的な空間であったなら、これからのWebはAIエージェントも共に読み込み活動する空間へと進化するでしょう。llms.txtやagents.txtのようなファイルは、エージェントがWebサイトの動作原理を誤解なく理解し、約束されたルールを守れるようにするための道しるべとなります。\n\nWebサイトを構築・管理するビルダーたちは、単純な画面構成を超えて、AIという新しいゲストを丁重に迎える準備を始める必要があります。機械と人間が調和して共存するWebの次のステージへ、今から一歩ずつ準備を進めてみてはいかがでしょうか。","agent.txt와 ai.txt 등장 — AI 에이전트를 위한 웹의 새로운 규칙\n\nagent.txt와 ai.txt 등장 — AI 에이전트를 위한 웹의 새로운 규칙\n\n인터넷을 돌아다니는 손님 중 사람이 아닌 'AI 에이전트'가 더 많아진다면 웹사이트는 어떻게 변해야 할까요? 지금까지는 검색 로봇을 막는 robots.txt 파일 하나로 충분했습니다. 하지만 단순히 정보를 긁어가는 수준을 넘어, 직접 결제하고 API를 호출하는 똑똑한 에이전트들이 등장하면서 이야기가 완전히 달라졌습니다. 이제 이 새로운 인공지능 손님들을 안전하게 가이드하기 위한 웹의 약속들이 만들어지기 시작했습니다.\n\n왜 기존의 robots.txt만으로는 부족할까?\n\n과거의 검색 엔진 크롤러는 단순히 정보를 복사해 가는 수동적인 존재였습니다. 이를 통제하는 robots.txt 파일 역시 \"이 페이지는 들어오지 마세요\"라고 일러주는 단순한 차단 표지판에 불과했습니다.\n\n하지만 지금의 AI 에이전트는 완전히 다릅니다. 이들은 웹사이트에 들어와 정보를 읽는 데 그치지 않고, 직접 회원가입을 하거나 API를 호출하고 물건을 결제하는 능동적인 행위자입니다. 정보를 긁어가는 '수집'을 넘어 직접 '행동'을 하는 것입니다.\n\n따라서 이제는 단순한 차단 표지판을 넘어, 에이전트가 우리 사이트에서 어떤 행동을 할 수 있고 어떻게 인증을 받아야 하는지 일러주는 완전히 새로운 약속이 필요해졌습니다. 예컨대 아래처럼 웹사이트 루트 경로에 에이전트 전용 안내장을 남겨두는 방식입니다.\n\n{\n \"capabilities\": [\"search\", \"checkout\"],\n \"mcp_server\": \"https://api.example.com/mcp\",\n \"auth\": \"OAuth2\"\n}\n\n이것이 바로 기존의 robots.txt만으로는 에이전트 시대를 감당할 수 없는 이유입니다. 정보를 보여주는 방식을 조율하는 것을 넘어, 기계가 직접 실행할 기능과 권한을 안전하게 통제할 기준이 필요해졌기 때문입니다.\n\n기계 가독형 웹을 만드는 4가지 파일 스택\n\n국제인터넷표준화기구(IETF)와 오픈소스 커뮤니티를 중심으로 에이전트를 위한 '기계 가독형 웹 스택'이 빠르게 자리를 잡고 있습니다. 사람이 화면을 보고 눈으로 사이트를 파악하듯, AI 에이전트가 웹사이트의 작동 방식을 한눈에 이해할 수 있게 돕는 4가지 핵심 파일 표준입니다.\n\n가장 먼저 쓰이기 시작한 llms.txt는 AI를 위한 친절한 '마크다운 요약본'입니다. 복잡한 HTML 태그를 모두 걷어내고 에이전트가 바로 이해할 수 있는 핵심 정보와 사이트 지도만을 간결하게 담아내는 역할을 합니다.\n\n이에 비해 agents.txt는 정보 수집을 넘어 에이전트가 할 수 있는 '실제 행동'의 범위를 제한합니다. 결제나 예약처럼 실제 트랜잭션이 발생하는 행동을 허용할 것인지 권한 범위를 명확히 규정하며, AI 도구 연동 규격인 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버 주소도 이곳에 적어둡니다.\n\n예를 들어 웹사이트의 .well-known/agents.txt 경로에 아래와 같이 간단한 기계 가독형 설정을 배치해 둘 수 있습니다.\n\n{\n \"capabilities\": [\"search\", \"checkout\"],\n \"mcpServers\": {\n \"booking-helper\": {\n \"url\": \"https://api.example.com/mcp\"\n }\n }\n}\n\n이렇게 선언해 두면 에이전트가 사이트 기능을 안전하고 똑똑하게 활용할 수 있습니다.\n\n그리고 ai.txt는 내 소중한 콘텐츠를 AI 학습에 쓸 수 있는지 선언하는 창구입니다. 특히 유럽 인공지능법(AI Act)과 유럽 저작권 지침의 '텍스트 및 데이터 마이닝 거부' 요건을 기계가 읽을 수 있는 형태로 충족해 줍니다. 긴 이용약관 줄글 대신 기계가 바로 읽고 판단할 수 있어 법적 권리를 한층 더 탄탄하게 보호해 줍니다.\n\n마지막으로 ai-safety.txt는 웹사이트의 안전성 가이드라인입니다. 사이트가 악의적인 프롬프트 주입 공격을 얼마나 잘 방어하고 있는지, 혹은 사람의 개입 없는 자율 실행 루프를 돌려도 안전한 곳인지 정보를 알려주어 예기치 못한 인공지능 오작동 사고를 예방합니다.\n\n에이전트가 웹서비스를 스스로 찾아내고 소통하는 방법\n\n단순히 정보를 적어둔 파일을 사이트에 올려두는 것을 넘어, 이제 에이전트들이 서로의 존재를 식별하고 직접 거래를 조율하는 자동화된 규칙도 만들어지고 있습니다. 예를 들어 웹사이트의 약속된 경로에 저장되는 agents.txt 파일은 해당 사이트가 에이전트에게 어떤 거래 권한과 도구를 허용하는지 명확하게 규정합니다.\n\n{\n \"capabilities\": [\"search\", \"checkout\"],\n \"mcp\": {\n \"url\": \"https://api.example.com/mcp\"\n }\n}\n\n여기에 국제인터넷표준화기구를 중심으로 제안된 AID와 AIDIP라는 규격이 더해집니다. 이름은 조금 어렵지만 원리는 단순합니다. AID는 인터넷 주소창의 뼈대인 DNS 시스템을 통해 상대 에이전트의 신원 보증서와 공공 키를 자동으로 확인하는 기술입니다. 마치 상대방의 투명한 명함을 기계적으로 검증하는 것과 같습니다.\n\n신원이 확인되면 에이전트들은 AIDIP 규격에 따라 본격적으로 대화를 시작합니다. 사람이 복잡한 회원가입이나 결제 화면을 일일이 클릭할 필요 없이, 기계끼리 상대방의 기능 명세서를 읽고 안전하게 예약을 진행하거나 결제 API를 호출할 수 있게 규격을 통일해 줍니다. 인간의 개입 없이도 안전하고 똑똑하게 협력하는 새로운 웹 구조가 만들어지고 있습니다.\n\n기계와 인간이 함께 쓰는 웹의 다음 단계\n\n기존의 웹이 사람의 눈에 맞춘 시각적인 공간이었다면, 앞으로의 웹은 AI 에이전트도 함께 읽고 활동하는 공간으로 진화할 것입니다. llms.txt나 agents.txt 같은 파일들은 에이전트가 웹사이트의 작동 방식을 오해 없이 이해하고 약속된 규칙을 지킬 수 있게 돕는 이정표가 되어 줍니다.\n\n이제 웹사이트를 만들고 관리하는 빌더들은 단순한 화면 구성을 넘어, 인공지능이라는 새로운 손님을 정중하게 맞이할 준비를 시작해야 합니다. 기계와 사람이 조화롭게 공존하는 웹의 다음 단계를 지금부터 차근차근 준비해 보는 것은 어떨까요?","previewText",{"_1690":2254,"_1691":2255,"_1600":2256},"The Rise of agent.txt and ai.txt — New Web Rules for AI Agents If 'AI agents' become more common than humans surfing the internet, how should websites change? 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돌아다니는 손님 중 사람이 아닌 'AI 에이전트'가 더 많아진다면 웹사이트는 어떻게 변해야 할까요? 지금까지는 검색 로봇을 막는 robots.txt 파일 하나로 충분했습니다. 하지만 단순히 정보를 긁어가는 수준을 넘어, 직접 결제하고 API를 호출하는 똑똑한 에이전트들이 등장하면서 이야기가 완전히 달라졌습니다. 이제 이 새로운 인공지능 손님들을 안전하게 가이드하기 위한 웹의 약속들이 만들어지기 시작했습니다.",{"_929":2399,"_2224":2380,"_2381":2400},"e58615a8-a926-4e0a-89ba-3b2de952c526",[],{"_929":2402,"_2224":2385,"_2386":1946,"_2381":2403},"a40a710a-8f7f-40d6-b096-bb2000ff3c0e",[2404],{"_2389":2405,"_2224":2389},"왜 기존의 robots.txt만으로는 부족할까?",{"_929":2407,"_2224":2380,"_2381":2408},"3244df72-1422-46f6-afb0-644d9e631d72",[],{"_929":2410,"_2224":2380,"_2381":2411},"591e4ebf-8c73-4b3b-92e8-f8e386177129",[2412,2414,2420],{"_2389":2413,"_2224":2389},"과거의 검색 엔진 크롤러는 단순히 정보를 복사해 가는 수동적인 존재였습니다. 이를 통제하는 ",{"_2389":2415,"_2224":2389,"_2416":2417},"robots.txt","marks",{"_2418":2419},"code",true,{"_2389":2421,"_2224":2389}," 파일 역시 \"이 페이지는 들어오지 마세요\"라고 일러주는 단순한 차단 표지판에 불과했습니다.",{"_929":2423,"_2224":2380,"_2381":2424},"e92aae46-c8a2-4c7d-aa47-524503bf3871",[],{"_929":2426,"_2224":2380,"_2381":2427},"e8a30e09-7f47-426c-9571-bbb529922ee5",[2428],{"_2389":2429,"_2224":2389},"하지만 지금의 AI 에이전트는 완전히 다릅니다. 이들은 웹사이트에 들어와 정보를 읽는 데 그치지 않고, 직접 회원가입을 하거나 API를 호출하고 물건을 결제하는 능동적인 행위자입니다. 정보를 긁어가는 '수집'을 넘어 직접 '행동'을 하는 것입니다.",{"_929":2431,"_2224":2380,"_2381":2432},"2b459a81-f073-467c-8e31-a877d592df1b",[],{"_929":2434,"_2224":2380,"_2381":2435},"a5d2ee2a-4ba2-4789-ac4b-3a1e0b5b9c25",[2436],{"_2389":2437,"_2224":2389},"따라서 이제는 단순한 차단 표지판을 넘어, 에이전트가 우리 사이트에서 어떤 행동을 할 수 있고 어떻게 인증을 받아야 하는지 일러주는 완전히 새로운 약속이 필요해졌습니다. 예컨대 아래처럼 웹사이트 루트 경로에 에이전트 전용 안내장을 남겨두는 방식입니다.",{"_929":2439,"_2224":2380,"_2381":2440},"ab74f95e-bac9-451e-817d-78949bb098f6",[],{"_929":2442,"_2418":2443,"_2224":2418,"_612":2444},"f3845bdd-9a39-4f89-89b3-c220998d56fd","{\n \"capabilities\": [\"search\", \"checkout\"],\n \"mcp_server\": \"https://api.example.com/mcp\",\n \"auth\": 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4가지 핵심 파일 표준입니다.",{"_929":2474,"_2224":2380,"_2381":2475},"3c2c042f-e0d7-439d-8a4b-0878defd2837",[],{"_929":2477,"_2224":2380,"_2381":2478},"87558c22-8712-484d-9172-7a84f8fdf7e1",[2479,2481,2485],{"_2389":2480,"_2224":2389},"가장 먼저 쓰이기 시작한 ",{"_2389":2482,"_2224":2389,"_2416":2483},"llms.txt",{"_2484":2419},"bold",{"_2389":2486,"_2224":2389},"는 AI를 위한 친절한 '마크다운 요약본'입니다. 복잡한 HTML 태그를 모두 걷어내고 에이전트가 바로 이해할 수 있는 핵심 정보와 사이트 지도만을 간결하게 담아내는 역할을 합니다.",{"_929":2488,"_2224":2380,"_2381":2489},"ded49182-f73a-4f99-9f2b-cbb74b628a27",[],{"_929":2491,"_2224":2380,"_2381":2492},"f7bdec7b-c06d-4212-a81a-b067b0cb6cf9",[2493,2495,2498],{"_2389":2494,"_2224":2389},"이에 비해 ",{"_2389":2496,"_2224":2389,"_2416":2497},"agents.txt",{"_2484":2419},{"_2389":2499,"_2224":2389},"는 정보 수집을 넘어 에이전트가 할 수 있는 '실제 행동'의 범위를 제한합니다. 결제나 예약처럼 실제 트랜잭션이 발생하는 행동을 허용할 것인지 권한 범위를 명확히 규정하며, AI 도구 연동 규격인 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버 주소도 이곳에 적어둡니다.",{"_929":2501,"_2224":2380,"_2381":2502},"08684818-a1b6-4158-8427-05644345d2f2",[],{"_929":2504,"_2224":2380,"_2381":2505},"da65ed0d-3337-4a4e-a9e6-5a401ced1c30",[2506,2508,2511],{"_2389":2507,"_2224":2389},"예를 들어 웹사이트의 ",{"_2389":2509,"_2224":2389,"_2416":2510},".well-known/agents.txt",{"_2418":2419},{"_2389":2512,"_2224":2389}," 경로에 아래와 같이 간단한 기계 가독형 설정을 배치해 둘 수 있습니다.",{"_929":2514,"_2224":2380,"_2381":2515},"25ba26c5-f888-4f90-b2ae-c7443aac1327",[],{"_929":2517,"_2418":2518,"_2224":2418,"_612":2444},"c3e276d1-e82e-4877-89f2-1f24b9959207","{\n \"capabilities\": [\"search\", \"checkout\"],\n \"mcpServers\": {\n \"booking-helper\": {\n \"url\": \"https://api.example.com/mcp\"\n }\n }\n}",{"_929":2520,"_2224":2380,"_2381":2521},"03910467-6075-44a2-af04-4bb1f151b7d2",[],{"_929":2523,"_2224":2380,"_2381":2524},"8f313524-2a8a-403c-b6c2-5589ecdcd2e4",[2525],{"_2389":2526,"_2224":2389},"이렇게 선언해 두면 에이전트가 사이트 기능을 안전하고 똑똑하게 활용할 수 있습니다.",{"_929":2528,"_2224":2380,"_2381":2529},"8e125667-5cfe-4343-b73d-029a6c2061ed",[],{"_929":2531,"_2224":2380,"_2381":2532},"9aa8e1ae-ae8d-48ff-9a17-472878ab2b59",[2533,2535,2538],{"_2389":2534,"_2224":2389},"그리고 ",{"_2389":2536,"_2224":2389,"_2416":2537},"ai.txt",{"_2484":2419},{"_2389":2539,"_2224":2389},"는 내 소중한 콘텐츠를 AI 학습에 쓸 수 있는지 선언하는 창구입니다. 특히 유럽 인공지능법(AI Act)과 유럽 저작권 지침의 '텍스트 및 데이터 마이닝 거부' 요건을 기계가 읽을 수 있는 형태로 충족해 줍니다. 긴 이용약관 줄글 대신 기계가 바로 읽고 판단할 수 있어 법적 권리를 한층 더 탄탄하게 보호해 줍니다.",{"_929":2541,"_2224":2380,"_2381":2542},"1a30c123-53ce-49f9-a004-6ce7da0296bc",[],{"_929":2544,"_2224":2380,"_2381":2545},"4c3985b0-7166-40ae-b969-fc828d9da390",[2546,2548,2551],{"_2389":2547,"_2224":2389},"마지막으로 ",{"_2389":2549,"_2224":2389,"_2416":2550},"ai-safety.txt",{"_2484":2419},{"_2389":2552,"_2224":2389},"는 웹사이트의 안전성 가이드라인입니다. 사이트가 악의적인 프롬프트 주입 공격을 얼마나 잘 방어하고 있는지, 혹은 사람의 개입 없는 자율 실행 루프를 돌려도 안전한 곳인지 정보를 알려주어 예기치 못한 인공지능 오작동 사고를 예방합니다.",{"_929":2554,"_2224":2380,"_2381":2555},"c700c305-9d2e-4b7b-b4e9-faf8c2f7b16a",[],{"_929":2557,"_2224":2385,"_2386":1946,"_2381":2558},"c22f8d59-a8a9-43e9-8e03-b01c4baa7634",[2559],{"_2389":2560,"_2224":2389},"에이전트가 웹서비스를 스스로 찾아내고 소통하는 방법",{"_929":2562,"_2224":2380,"_2381":2563},"bd364759-447a-45fa-964c-e68b6f6c78eb",[],{"_929":2565,"_2224":2380,"_2381":2566},"bbadebc9-6a2c-405a-bd75-78d1fa912489",[2567,2569,2571],{"_2389":2568,"_2224":2389},"단순히 정보를 적어둔 파일을 사이트에 올려두는 것을 넘어, 이제 에이전트들이 서로의 존재를 식별하고 직접 거래를 조율하는 자동화된 규칙도 만들어지고 있습니다. 예를 들어 웹사이트의 약속된 경로에 저장되는 ",{"_2389":2496,"_2224":2389,"_2416":2570},{"_2418":2419},{"_2389":2572,"_2224":2389}," 파일은 해당 사이트가 에이전트에게 어떤 거래 권한과 도구를 허용하는지 명확하게 규정합니다.",{"_929":2574,"_2224":2380,"_2381":2575},"816de32c-c972-42b8-ad02-fe5bf7a44290",[],{"_929":2577,"_2418":2578,"_2224":2418,"_612":2444},"c0f5739f-6792-461f-93b1-9ee866c1433b","{\n \"capabilities\": [\"search\", \"checkout\"],\n \"mcp\": {\n \"url\": \"https://api.example.com/mcp\"\n }\n}",{"_929":2580,"_2224":2380,"_2381":2581},"4ca9b5c0-4c42-45d1-810c-aa3037769926",[],{"_929":2583,"_2224":2380,"_2381":2584},"5db6f0e9-02c4-486d-88f1-d1f5d366e294",[2585],{"_2389":2586,"_2224":2389},"여기에 국제인터넷표준화기구를 중심으로 제안된 AID와 AIDIP라는 규격이 더해집니다. 이름은 조금 어렵지만 원리는 단순합니다. AID는 인터넷 주소창의 뼈대인 DNS 시스템을 통해 상대 에이전트의 신원 보증서와 공공 키를 자동으로 확인하는 기술입니다. 마치 상대방의 투명한 명함을 기계적으로 검증하는 것과 같습니다.",{"_929":2588,"_2224":2380,"_2381":2589},"b5c570a6-1826-4bbf-a4a9-6b87563443b9",[],{"_929":2591,"_2224":2380,"_2381":2592},"3ca03510-351e-4028-9f7b-5db1e1e98418",[2593],{"_2389":2594,"_2224":2389},"신원이 확인되면 에이전트들은 AIDIP 규격에 따라 본격적으로 대화를 시작합니다. 사람이 복잡한 회원가입이나 결제 화면을 일일이 클릭할 필요 없이, 기계끼리 상대방의 기능 명세서를 읽고 안전하게 예약을 진행하거나 결제 API를 호출할 수 있게 규격을 통일해 줍니다. 인간의 개입 없이도 안전하고 똑똑하게 협력하는 새로운 웹 구조가 만들어지고 있습니다.",{"_929":2596,"_2224":2380,"_2381":2597},"dc922167-0f16-4cc7-be58-03edc5206d98",[],{"_929":2599,"_2224":2385,"_2386":1946,"_2381":2600},"7cef8964-fd6f-4f36-b85b-3b9097b30165",[2601],{"_2389":2602,"_2224":2389},"기계와 인간이 함께 쓰는 웹의 다음 단계",{"_929":2604,"_2224":2380,"_2381":2605},"a464a2b5-4538-4b78-beba-14e4c39ffeee",[],{"_929":2607,"_2224":2380,"_2381":2608},"f25c0da3-90cd-4104-80e4-fdbdf496524f",[2609,2611,2613,2615,2617],{"_2389":2610,"_2224":2389},"기존의 웹이 사람의 눈에 맞춘 시각적인 공간이었다면, 앞으로의 웹은 AI 에이전트도 함께 읽고 활동하는 공간으로 진화할 것입니다. ",{"_2389":2482,"_2224":2389,"_2416":2612},{"_2418":2419},{"_2389":2614,"_2224":2389},"나 ",{"_2389":2496,"_2224":2389,"_2416":2616},{"_2418":2419},{"_2389":2618,"_2224":2389}," 같은 파일들은 에이전트가 웹사이트의 작동 방식을 오해 없이 이해하고 약속된 규칙을 지킬 수 있게 돕는 이정표가 되어 줍니다.",{"_929":2620,"_2224":2380,"_2381":2621},"8e3c77df-f142-4ea3-ba88-c7916897ae2a",[],{"_929":2623,"_2224":2380,"_2381":2624},"40371e71-12df-4d8e-9994-119c5daccd3d",[2625],{"_2389":2626,"_2224":2389},"이제 웹사이트를 만들고 관리하는 빌더들은 단순한 화면 구성을 넘어, 인공지능이라는 새로운 손님을 정중하게 맞이할 준비를 시작해야 합니다. 기계와 사람이 조화롭게 공존하는 웹의 다음 단계를 지금부터 차근차근 준비해 보는 것은 어떨까요?","i18nByBlockId",{"_2449":2629,"_2394":2634,"_2384":2638,"_2591":2640,"_2623":2644,"_2544":2648,"_2461":2653,"_2410":2657,"_2583":2662,"_2599":2666,"_2477":2670,"_2523":2675,"_2531":2679,"_2402":2684,"_2434":2688,"_2565":2692,"_2557":2697,"_2469":2701,"_2504":2705,"_2426":2710,"_2607":2714,"_2491":2719},{"_2381":2630},{"_1690":2631,"_1691":2632,"_1600":2633},"This is exactly why the existing robots.txt cannot handle the age of agents. Beyond just coordinating how information is displayed, we now need standards to safely control the functions and permissions that machines execute directly.","これこそが、従来のrobots.txtだけではエージェント時代に対応できない理由です。情報を提示する方法を調整するだけでなく、機械が直接実行する機能と権限を安全に制御するための基準が必要になったからです。","이것이 바로 기존의 robots.txt만으로는 에이전트 시대를 감당할 수 없는 이유입니다. 정보를 보여주는 방식을 조율하는 것을 넘어, 기계가 직접 실행할 기능과 권한을 안전하게 통제할 기준이 필요해졌기 때문입니다.",{"_2381":2635},{"_1690":2636,"_1691":2637,"_1600":2397},"If 'AI agents' become more common than humans surfing the internet, how should websites change? Until now, a single robots.txt file to block search bots was enough. However, with the emergence of intelligent agents that go beyond simply scraping data to making payments and calling APIs, the situation has completely changed. Now, new web standards are emerging to safely guide these new artificial intelligence visitors.","インターネットを訪れるゲストの中に「AIエージェント」が人間より多くなれば、Webサイトはどう変わるべきでしょうか？これまでは、検索ロボットを制御するrobots.txtファイル一つで十分でした。しかし、単に情報をスクレイピングするレベルを超え、直接決済を行いAPIを呼び出す賢いエージェントが登場したことで、状況は一変しました。今、これらの新しいAIゲストを安全にガイドするためのWebの新たなルール作りが始まっています。",{"_2381":2639},{"_1690":2244,"_1691":2245,"_1600":2246},{"_2381":2641},{"_1690":2642,"_1691":2643,"_1600":2594},"Once identities are verified, agents begin official communication based on the AIDIP specification. Instead of humans clicking through complex signup or payment screens, these standards unify the process, allowing machines to read each other's functional specifications to safely book services or call payment APIs. A new web structure is being created where machines can cooperate safely and intelligently without human intervention.","身元が確認されると、エージェントたちはAIDIP規格に従って本格的に対話を開始します。人間が複雑な会員登録や決済画面を一つずつクリックする必要はなく、機械同士が相手の機能明細書を読み取り、安全に予約を行ったり決済APIを呼び出したりできるよう規格を統一します。人間の介入なしでも安全かつ賢明に協力し合う、新しいWeb構造が作られているのです。",{"_2381":2645},{"_1690":2646,"_1691":2647,"_1600":2626},"Now, builders who create and manage websites must move beyond simple screen design and begin preparing to politely welcome a new guest: artificial intelligence. Why not take the first steps toward the next stage of the web, where machines and humans coexist in harmony?","Webサイトを構築・管理するビルダーたちは、単純な画面構成を超えて、AIという新しいゲストを丁重に迎える準備を始める必要があります。機械と人間が調和して共存するWebの次のステージへ、今から一歩ずつ準備を進めてみてはいかがでしょうか。",{"_2381":2649},{"_1690":2650,"_1691":2651,"_1600":2652},"Finally, ai-safety.txt provides safety guidelines for the website. It informs agents how well the site defends against malicious prompt injection attacks, or whether it is safe for autonomous loops without human intervention, preventing unexpected AI malfunctions.","最後にai-safety.txtは、Webサイトの安全性ガイドラインです。サイトが悪意のあるプロンプトインジェクション攻撃をどれほど防げているか、あるいは人の介入なしで自律実行ループを回しても安全な場所であるかといった情報を知らせ、予期せぬAIの誤作動事故を未然に防ぎます。","마지막으로 ai-safety.txt는 웹사이트의 안전성 가이드라인입니다. 사이트가 악의적인 프롬프트 주입 공격을 얼마나 잘 방어하고 있는지, 혹은 사람의 개입 없는 자율 실행 루프를 돌려도 안전한 곳인지 정보를 알려주어 예기치 못한 인공지능 오작동 사고를 예방합니다.",{"_2381":2654},{"_1690":2655,"_1691":2656,"_1600":2464},"The 4-file stack for a machine-readable web","機械可読型Webを作る4つのファイルスタック",{"_2381":2658},{"_1690":2659,"_1691":2660,"_1600":2661},"Past search engine crawlers were passive entities that simply copied information. The robots.txt file that controlled them was nothing more than a simple roadblock sign saying, \"Do not enter this page.\"","かつての検索エンジンクローラーは、情報をコピーするだけの受動的な存在でした。それらを制御するrobots.txtファイルも、「このページには入らないでください」と伝える単なる遮断の看板に過ぎませんでした。","과거의 검색 엔진 크롤러는 단순히 정보를 복사해 가는 수동적인 존재였습니다. 이를 통제하는 robots.txt 파일 역시 \"이 페이지는 들어오지 마세요\"라고 일러주는 단순한 차단 표지판에 불과했습니다.",{"_2381":2663},{"_1690":2664,"_1691":2665,"_1600":2586},"To this, the AID and AIDIP standards proposed by organizations including the IETF are added. While the names may sound complex, the principle is simple. AID is a technology that automatically verifies an opposing agent's identity certificate and public key through the DNS system, which serves as the backbone of internet addressing. It's like mechanically verifying the digital business card of the other party.","ここに、IETFを中心に提案されたAIDとAIDIPという規格が加わります。名前は少し難解ですが、原理は単純です。AIDはインターネットのアドレスの骨組みであるDNSシステムを通じて、相手エージェントの身元保証書と公開鍵を自動的に確認する技術です。相手の透明な名刺を機械的に検証するようなものです。",{"_2381":2667},{"_1690":2668,"_1691":2669,"_1600":2602},"The next step for the web: humans and machines together","機械と人間が共に使うWebの次のステップ",{"_2381":2671},{"_1690":2672,"_1691":2673,"_1600":2674},"First, llms.txt is a friendly 'Markdown summary' for AI. It strips away complex HTML tags and concisely provides only the essential information and sitemap that an agent can immediately understand.","最初に使用され始めたllms.txtは、AIのための親切な「マークダウン要約版」です。複雑なHTMLタグをすべて取り除き、エージェントが即座に理解できる重要情報とサイトマップのみを簡潔にまとめる役割を果たします。","가장 먼저 쓰이기 시작한 llms.txt는 AI를 위한 친절한 '마크다운 요약본'입니다. 복잡한 HTML 태그를 모두 걷어내고 에이전트가 바로 이해할 수 있는 핵심 정보와 사이트 지도만을 간결하게 담아내는 역할을 합니다.",{"_2381":2676},{"_1690":2677,"_1691":2678,"_1600":2526},"By declaring this, agents can utilize site features safely and intelligently.","このように宣言しておけば、エージェントがサイトの機能を安全かつ賢く活用できるようになります。",{"_2381":2680},{"_1690":2681,"_1691":2682,"_1600":2683},"Meanwhile, ai.txt is the gateway for declaring whether your precious content can be used for AI training. It specifically satisfies requirements like 'text and data mining opt-out' from the EU AI Act and European copyright directives in a machine-readable format. Instead of long, wordy terms of service, it allows machines to read and decide immediately, providing much stronger protection for your legal rights.","そしてai.txtは、貴重なコンテンツをAI学習に利用可能かどうかを宣言するための窓口です。特にEUのAI法（AI Act）やEU著作権指令の「テキストおよびデータマイニングの拒否」要件を、機械が読み取れる形式で満たすことができます。長い利用規約の文章の代わりに機械が即座に読み取って判断できるため、法的権利をより強固に保護できます。","그리고 ai.txt는 내 소중한 콘텐츠를 AI 학습에 쓸 수 있는지 선언하는 창구입니다. 특히 유럽 인공지능법(AI Act)과 유럽 저작권 지침의 '텍스트 및 데이터 마이닝 거부' 요건을 기계가 읽을 수 있는 형태로 충족해 줍니다. 긴 이용약관 줄글 대신 기계가 바로 읽고 판단할 수 있어 법적 권리를 한층 더 탄탄하게 보호해 줍니다.",{"_2381":2685},{"_1690":2686,"_1691":2687,"_1600":2405},"Why is the existing robots.txt insufficient?","なぜ従来のrobots.txtだけでは不十分なのか？",{"_2381":2689},{"_1690":2690,"_1691":2691,"_1600":2437},"Therefore, we now need a completely new set of agreements that go beyond simple roadblock signs, letting agents know what they can do on our site and how they should be authenticated. For example, leaving an agent-specific guide at the website root directory.","したがって今や、単なる遮断の看板を超えて、エージェントが当サイトでどのような行動が可能か、そしてどのように認証を受けるべきかを指示する全く新しいルールが必要です。例えば、以下のようにWebサイトのルートディレクトリにエージェント専用の案内を残すといった手法です。",{"_2381":2693},{"_1690":2694,"_1691":2695,"_1600":2696},"Beyond just uploading files with information, automated rules are emerging that allow agents to identify each other and coordinate transactions directly. For instance, the agents.txt file stored at a predefined path on a website clearly defines what transaction permissions and tools that site allows for agents.","単に情報を記載したファイルをサイトに置くだけでなく、今やエージェント同士が互いの存在を識別し、直接取引を調整するための自動化されたルールも作られつつあります。例えば、Webサイトの所定のパスに保存されるagents.txtファイルは、そのサイトがエージェントに対してどのような取引権限やツールを許可するかを明確に規定します。","단순히 정보를 적어둔 파일을 사이트에 올려두는 것을 넘어, 이제 에이전트들이 서로의 존재를 식별하고 직접 거래를 조율하는 자동화된 규칙도 만들어지고 있습니다. 예를 들어 웹사이트의 약속된 경로에 저장되는 agents.txt 파일은 해당 사이트가 에이전트에게 어떤 거래 권한과 도구를 허용하는지 명확하게 규정합니다.",{"_2381":2698},{"_1690":2699,"_1691":2700,"_1600":2560},"How agents discover and communicate with web services on their own","エージェントがWebサービスを自ら見つけ出し、コミュニケーションする方法",{"_2381":2702},{"_1690":2703,"_1691":2704,"_1600":2472},"With the IETF and open-source communities leading the way, a 'machine-readable web stack' for agents is quickly taking shape. These 4 key file standards help AI agents understand how a website works at a glance, just as humans use their eyes to navigate a site.","IETF（インターネット技術特別調査委員会）やオープンソースコミュニティを中心に、エージェントのための「機械可読型Webスタック」が急速に定着しつつあります。人間が画面を見てサイトの内容を把握するように、AIエージェントがWebサイトの動作原理を一目で理解できるようにする4つの主要ファイル標準です。",{"_2381":2706},{"_1690":2707,"_1691":2708,"_1600":2709},"For example, you can place a simple machine-readable configuration in the .well-known/agents.txt path of your website, as shown below.","例えば、Webサイトの.well-known/agents.txtパスに、以下のような簡単な機械可読型設定を配置しておくことができます。","예를 들어 웹사이트의 .well-known/agents.txt 경로에 아래와 같이 간단한 기계 가독형 설정을 배치해 둘 수 있습니다.",{"_2381":2711},{"_1690":2712,"_1691":2713,"_1600":2429},"But today's AI agents are completely different. They are active participants that go beyond reading information on a website; they can sign up for memberships, call APIs, and make payments. They aren't just 'collecting' data—they are 'taking action.'","しかし、現在のAIエージェントは全く異なります。彼らはWebサイトに入り情報を読むだけでなく、直接会員登録を行ったり、APIを呼び出したり、商品決済を行ったりする能動的な主体です。情報を収集する「スクレイピング」を超え、自ら「行動」を起こすのです。",{"_2381":2715},{"_1690":2716,"_1691":2717,"_1600":2718},"If the existing web was a visual space tailored for human eyes, the future web will evolve into a space that AI agents can also read and operate in. Files like llms.txt or agents.txt serve as signposts, helping agents understand how a website works without misunderstandings and ensuring they follow the agreed-upon rules.","従来のWebが人間の目に合わせた視覚的な空間であったなら、これからのWebはAIエージェントも共に読み込み活動する空間へと進化するでしょう。llms.txtやagents.txtのようなファイルは、エージェントがWebサイトの動作原理を誤解なく理解し、約束されたルールを守れるようにするための道しるべとなります。","기존의 웹이 사람의 눈에 맞춘 시각적인 공간이었다면, 앞으로의 웹은 AI 에이전트도 함께 읽고 활동하는 공간으로 진화할 것입니다. llms.txt나 agents.txt 같은 파일들은 에이전트가 웹사이트의 작동 방식을 오해 없이 이해하고 약속된 규칙을 지킬 수 있게 돕는 이정표가 되어 줍니다.",{"_2381":2720},{"_1690":2721,"_1691":2722,"_1600":2723},"In contrast, agents.txt limits the scope of 'actual actions' an agent can perform beyond data collection. It clearly defines the authorization scope for actions involving real transactions like payments or bookings, and it also lists the Model Context Protocol (MCP) server address for AI tool integration.","一方、agents.txtは情報収集を超え、エージェントができる「実際の行動」の範囲を制限します。決済や予約のような実際のトランザクションが発生する行動を許可するかどうか、権限の範囲を明確に規定し、AIツール連携規格であるモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーのアドレスもここに記載します。","이에 비해 agents.txt는 정보 수집을 넘어 에이전트가 할 수 있는 '실제 행동'의 범위를 제한합니다. 결제나 예약처럼 실제 트랜잭션이 발생하는 행동을 허용할 것인지 권한 범위를 명확히 규정하며, AI 도구 연동 규격인 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버 주소도 이곳에 적어둡니다.","markdown","![agent.txt와 ai.txt 등장 — AI 에이전트를 위한 웹의 새로운 규칙](file:cmrr6z7oy017610lh5332qho2)\n\n# agent.txt와 ai.txt 등장 — AI 에이전트를 위한 웹의 새로운 규칙\n\n인터넷을 돌아다니는 손님 중 사람이 아닌 'AI 에이전트'가 더 많아진다면 웹사이트는 어떻게 변해야 할까요? 지금까지는 검색 로봇을 막는 robots.txt 파일 하나로 충분했습니다. 하지만 단순히 정보를 긁어가는 수준을 넘어, 직접 결제하고 API를 호출하는 똑똑한 에이전트들이 등장하면서 이야기가 완전히 달라졌습니다. 이제 이 새로운 인공지능 손님들을 안전하게 가이드하기 위한 웹의 약속들이 만들어지기 시작했습니다.\n\n## 왜 기존의 robots.txt만으로는 부족할까?\n\n과거의 검색 엔진 크롤러는 단순히 정보를 복사해 가는 수동적인 존재였습니다. 이를 통제하는 `robots.txt` 파일 역시 \"이 페이지는 들어오지 마세요\"라고 일러주는 단순한 차단 표지판에 불과했습니다.\n\n하지만 지금의 AI 에이전트는 완전히 다릅니다. 이들은 웹사이트에 들어와 정보를 읽는 데 그치지 않고, 직접 회원가입을 하거나 API를 호출하고 물건을 결제하는 능동적인 행위자입니다. 정보를 긁어가는 '수집'을 넘어 직접 '행동'을 하는 것입니다.\n\n따라서 이제는 단순한 차단 표지판을 넘어, 에이전트가 우리 사이트에서 어떤 행동을 할 수 있고 어떻게 인증을 받아야 하는지 일러주는 완전히 새로운 약속이 필요해졌습니다. 예컨대 아래처럼 웹사이트 루트 경로에 에이전트 전용 안내장을 남겨두는 방식입니다.\n\n```json\n{\n \"capabilities\": [\"search\", \"checkout\"],\n \"mcp_server\": \"https://api.example.com/mcp\",\n \"auth\": \"OAuth2\"\n}\n```\n\n이것이 바로 기존의 `robots.txt`만으로는 에이전트 시대를 감당할 수 없는 이유입니다. 정보를 보여주는 방식을 조율하는 것을 넘어, 기계가 직접 실행할 기능과 권한을 안전하게 통제할 기준이 필요해졌기 때문입니다.\n\n## 기계 가독형 웹을 만드는 4가지 파일 스택\n\n국제인터넷표준화기구(IETF)와 오픈소스 커뮤니티를 중심으로 에이전트를 위한 '기계 가독형 웹 스택'이 빠르게 자리를 잡고 있습니다. 사람이 화면을 보고 눈으로 사이트를 파악하듯, AI 에이전트가 웹사이트의 작동 방식을 한눈에 이해할 수 있게 돕는 4가지 핵심 파일 표준입니다.\n\n가장 먼저 쓰이기 시작한 **llms.txt**는 AI를 위한 친절한 '마크다운 요약본'입니다. 복잡한 HTML 태그를 모두 걷어내고 에이전트가 바로 이해할 수 있는 핵심 정보와 사이트 지도만을 간결하게 담아내는 역할을 합니다.\n\n이에 비해 **agents.txt**는 정보 수집을 넘어 에이전트가 할 수 있는 '실제 행동'의 범위를 제한합니다. 결제나 예약처럼 실제 트랜잭션이 발생하는 행동을 허용할 것인지 권한 범위를 명확히 규정하며, AI 도구 연동 규격인 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버 주소도 이곳에 적어둡니다.\n\n예를 들어 웹사이트의 `.well-known/agents.txt` 경로에 아래와 같이 간단한 기계 가독형 설정을 배치해 둘 수 있습니다.\n\n```json\n{\n \"capabilities\": [\"search\", \"checkout\"],\n \"mcpServers\": {\n \"booking-helper\": {\n \"url\": \"https://api.example.com/mcp\"\n }\n }\n}\n```\n\n이렇게 선언해 두면 에이전트가 사이트 기능을 안전하고 똑똑하게 활용할 수 있습니다.\n\n그리고 **ai.txt**는 내 소중한 콘텐츠를 AI 학습에 쓸 수 있는지 선언하는 창구입니다. 특히 유럽 인공지능법(AI Act)과 유럽 저작권 지침의 '텍스트 및 데이터 마이닝 거부' 요건을 기계가 읽을 수 있는 형태로 충족해 줍니다. 긴 이용약관 줄글 대신 기계가 바로 읽고 판단할 수 있어 법적 권리를 한층 더 탄탄하게 보호해 줍니다.\n\n마지막으로 **ai-safety.txt**는 웹사이트의 안전성 가이드라인입니다. 사이트가 악의적인 프롬프트 주입 공격을 얼마나 잘 방어하고 있는지, 혹은 사람의 개입 없는 자율 실행 루프를 돌려도 안전한 곳인지 정보를 알려주어 예기치 못한 인공지능 오작동 사고를 예방합니다.\n\n## 에이전트가 웹서비스를 스스로 찾아내고 소통하는 방법\n\n단순히 정보를 적어둔 파일을 사이트에 올려두는 것을 넘어, 이제 에이전트들이 서로의 존재를 식별하고 직접 거래를 조율하는 자동화된 규칙도 만들어지고 있습니다. 예를 들어 웹사이트의 약속된 경로에 저장되는 `agents.txt` 파일은 해당 사이트가 에이전트에게 어떤 거래 권한과 도구를 허용하는지 명확하게 규정합니다.\n\n```json\n{\n \"capabilities\": [\"search\", \"checkout\"],\n \"mcp\": {\n \"url\": \"https://api.example.com/mcp\"\n }\n}\n```\n\n여기에 국제인터넷표준화기구를 중심으로 제안된 AID와 AIDIP라는 규격이 더해집니다. 이름은 조금 어렵지만 원리는 단순합니다. AID는 인터넷 주소창의 뼈대인 DNS 시스템을 통해 상대 에이전트의 신원 보증서와 공공 키를 자동으로 확인하는 기술입니다. 마치 상대방의 투명한 명함을 기계적으로 검증하는 것과 같습니다.\n\n신원이 확인되면 에이전트들은 AIDIP 규격에 따라 본격적으로 대화를 시작합니다. 사람이 복잡한 회원가입이나 결제 화면을 일일이 클릭할 필요 없이, 기계끼리 상대방의 기능 명세서를 읽고 안전하게 예약을 진행하거나 결제 API를 호출할 수 있게 규격을 통일해 줍니다. 인간의 개입 없이도 안전하고 똑똑하게 협력하는 새로운 웹 구조가 만들어지고 있습니다.\n\n## 기계와 인간이 함께 쓰는 웹의 다음 단계\n\n기존의 웹이 사람의 눈에 맞춘 시각적인 공간이었다면, 앞으로의 웹은 AI 에이전트도 함께 읽고 활동하는 공간으로 진화할 것입니다. `llms.txt`나 `agents.txt` 같은 파일들은 에이전트가 웹사이트의 작동 방식을 오해 없이 이해하고 약속된 규칙을 지킬 수 있게 돕는 이정표가 되어 줍니다.\n\n이제 웹사이트를 만들고 관리하는 빌더들은 단순한 화면 구성을 넘어, 인공지능이라는 새로운 손님을 정중하게 맞이할 준비를 시작해야 합니다. 기계와 사람이 조화롭게 공존하는 웹의 다음 단계를 지금부터 차근차근 준비해 보는 것은 어떨까요?","contentHash","e94a418defc18c864ba46f34a6896d2eaac16536dce31a42e49b618a4b698d79","blockCount",51,"paywallBlockCount",["D",1784428061169],["D",1784444376078],"paywalls",[],[2736,2740],{"_2737":2738,"_1679":2739},"userId","cmq8nahkb00071hcgs10qla76","LIKE",{"_2737":2741,"_1679":2742},"cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk","LOVE",{"_929":2744,"_2220":2221,"_2222":2221,"_2223":1673,"_2224":2225,"_1681":2226,"_1179":1183,"_1599":2227,"_2228":2745,"_1687":2753,"_9":2757,"_2252":2765,"_2247":2761,"_2257":2766,"_2259":-5,"_704":2767,"_1684":2768,"_331":2775,"_2270":1795,"_2271":1946,"_2272":1795,"_2273":1795,"_2274":1795,"_2275":1795,"_2276":1707,"_2277":1795,"_2278":1795,"_2279":-5,"_2280":-5,"_2281":-5,"_1796":-5,"_1797":-5,"_1798":1707,"_2282":-5,"_2283":2776,"_1801":2777,"_2286":2778,"_2288":-5,"_2289":2779,"_2291":-5,"_2292":-5,"_2293":-5,"_2294":2295,"_2296":-5,"_2297":-5,"_2298":-5,"_2299":2780,"_1123":2790,"_2339":2803,"_2366":2825,"_2733":3093,"_265":3094},"cmrq94mz700gk10lh1ixq5ywk",{"_1599":1600,"_213":2746,"_2231":2747,"_2236":2750,"_2240":2241},2251,{"_1690":2748,"_1691":1795,"_1600":2749,"_2235":1795},377,1874,{"_1690":2751,"_1691":1795,"_1600":2752,"_2235":1795},0.16748111950244335,0.8325188804975566,{"_9":2754,"_2247":2758,"_2252":2762},{"_1690":2755,"_1691":2756,"_1600":2757},"Spring AI 2.0 & Mastra — Reducing Tokens with AI Agent 'Tool Diet'","Spring AI 2.0・Mastra — AIエージェントの「ツールダイエット」でトークンを削減する","Spring AI 2.0·Mastra — AI 에이전트 '도구 다이어트'로 토큰 줄이기",{"_1690":2759,"_1691":2760,"_1600":2761},"Spring AI 2.0·Mastra — AI 에이전트 '도구 다이어트'로 토큰 줄이기\n\nSpring AI 2.0 & Mastra — Reducing Tokens with AI Agent 'Tool Diet'\n\nWhen you try to add useful features to an AI agent by giving it every tool under the sun, you often find it suddenly becoming 'dumber' or frustratingly slow. This happens because dozens of API specifications clog up the prompt, leaving the agent with no room to think. In this post, I’d like to discuss the concept of a 'tool diet,' or dynamic tool pruning, which is a key focus area for current AI frameworks and research.\n\nSeeing but not using: The gap between 'looking' and 'picking'\n\nImagine going to a restaurant and being handed a menu that is dozens of pages long. Even if you read every single page carefully, you’re likely to suffer from decision paralysis when it’s time to order, leading you to pick something random or just give up. The problem that occurs when you arm an AI agent with too many tools is very similar.\n\nWe’ve often assumed that if an agent struggles to use tools, it’s due to the 'lost in the middle' phenomenon, where it misses information buried in the middle of a long prompt. However, the research paper 'Looking Is Not Picking,' published in June 2026, presents a fascinating twist. Their experiments showed that Large Language Models actually focus on the correct tool specification about 80% of the time.\n\nThe real problem isn't that they can't read the information; it’s that they struggle to decide between too many candidates during the final decision-making step. This is why a 'tool diet'—removing unnecessary tools from the menu rather than just shuffling the prompt order—is far more effective.\n\nSearching only when needed: Spring AI and RAG-MCP\n\nInstead of blindly cramming dozens of API specs into a prompt from the start, the recent trend is moving rapidly toward 'input-stage filtering.' The idea is not to arm the agent with its entire arsenal upfront, but to let it search for and retrieve tools from its armory only when necessary.\n\nThe most polished implementation of this approach is the 'ToolSearchToolCallingAdvisor' in Spring AI 2.0. Instead of handing the agent dozens of tools at once, you give it a single 'meta-tool' that can search for others. If the agent needs a specific feature while working, it calls this search tool, and the system dynamically retrieves the most appropriate tool specification from an internal vector index and appends it to the prompt.\n\nThe results are impressive. According to official Spring AI benchmarks, applying this method can reduce token usage by 34% to 64%. Since the agent isn't distracted by irrelevant tool specs, both its reasoning accuracy and processing speed improve.\n\nThe evolution of these frameworks aligns with academic research trends. When the 'RAG-MCP' team searched for and injected only the necessary tools in a Model Context Protocol (MCP) environment, prompt tokens were reduced by over 50%. Remarkably, the probability of selecting the correct tool jumped more than threefold, from approximately 13% to 43%.\n\nExecution log diet: Context cleanup in Mastra and LangGraph\n\nWhile the Spring AI approach is 'input-stage filtering'—reducing the menu shown to the agent—'execution-stage filtering,' which prevents token waste after a tool is run, is equally important.\n\nWhen an agent queries a database or calls an external API, hundreds or thousands of lines of raw data can pile up in the conversation history. If these heavy, messy logs remain in the context, the agent quickly becomes slower and less coherent.\n\nThe open-source framework Mastra solves this with a feature called 'ToolCallFilter.' It’s a technique that cleans up unnecessarily long and complex raw arguments or garbage data from the conversation history immediately after a tool execution, before continuing the dialogue.\n\nAs shown in the example below, you can keep the agent's context clean with just a simple configuration.\n\nimport { Agent } from '@mastra/core/agent';\nimport { ToolCallFilter } from '@mastra/core/processors';\n\nconst agent = new Agent({\n id: 'lightweight-agent',\n name: 'Slim Agent',\n model: 'openai/gpt-4o',\n inputProcessors: [\n new ToolCallFilter({\n filterAfterToolSteps: 2, // 최근 2단계의 도구 실행 내역만 유지합니다.\n preserveModelOutput: true, // 원본 로우 데이터 대신 핵심 요약 정보만 남깁니다.\n })\n ]\n});\n\nBy doing this, the agent remembers what it just did while keeping its 'mind' light, allowing it to decide on its next move much faster and more accurately.\n\nMeanwhile, LangGraph suggests a way to dynamically connect only the necessary tools for each step (node) in a workflow. It’s a structure that provides a minimal set of tools at specific moments, ensuring the agent focuses only on what needs to be handled right now. These practical patterns—lightening inputs and cleaning execution logs—are becoming essential formulas for stable, large-scale AI services.\n\nSmart agents travel light\n\nBuilding a powerful AI agent is no longer just about connecting hundreds of tools. It’s about how efficiently you keep its 'headroom'—the context—light and clear, enabling the agent to handle complex reasoning. This is what ultimately determines performance.\n\nIf you are planning to design a large-scale agent system, make sure to add 'diet patterns'—dynamic tool selection at runtime and conversation history cleanup—to your blueprint. After all, an agent with a lighter arsenal acts sharper and smarter.","Spring AI 2.0·Mastra — AI 에이전트 '도구 다이어트'로 토큰 줄이기\n\nSpring AI 2.0・Mastra — AIエージェントの「ツールダイエット」でトークンを削減する\n\nAIエージェントに有用な機能を増やそうと様々なツールを持たせると、突然エージェントの反応が鈍くなったり、速度が極端に遅くなったりする経験をしたことはないでしょうか。数十ものAPI定義がプロンプトを埋め尽くし、エージェントが思考するためのスペースが不足してしまうからです。最近、AIフレームワークや研究コミュニティがこの問題を解決するために注力している「ツールダイエット」、すなわちダイナミック・ツール・プルーニング（動的ツール剪定）技術について解説します。\n\n認識しているのになぜ使えないのか：「見ること」と「選ぶこと」の違い\n\n飲食店に入ってメニュー表が数十ページもあったらどうでしょう。最初から最後まで丁寧に読んだとしても、いざ注文する段階になると迷ってしまい、結局的外れな料理を選んだり、注文を諦めたりしがちです。AIエージェントに過剰なツールを与えた際に発生する問題も、これと非常によく似ています。\n\nこれまで私たちは、エージェントがツールをうまく使えないのは、長いプロンプトの中間にある情報を忘れてしまう「Lost in the Middle（中間失念）」現象が原因だと考えがちでした。しかし、2026年6月に発表された研究論文『Looking Is Not Picking』は興味深い逆説を示しています。実験の結果、大規模言語モデルは正解となるツールの定義を、実際に約80%という高い確率で正確に注視していました。\n\n結局のところ、本当の問題は情報を読めていないことではなく、最終的な意思決定段階において、あまりにも多い候補の中から何を選ぶべきか迷ってしまうことにありました。プロンプトの順序を入れ替えるような一時しのぎよりも、そもそも使わない不要なツールをメニューから排除する「ツールダイエット」の方が、はるかに強力な効果を発揮する所以です。\n\n必要な時にのみ検索して取り出す：Spring AIとRAG-MCP\n\n数十ものAPI定義を最初からプロンプトに詰め込むのではなく、最近のトレンドは「入力段階でのフィルタリング」へと急速に移行しています。エージェントに最初からすべての武器を渡すのではなく、必要な時に自らツールボックスから検索して取り出させる手法です。\n\nこの手法を最も洗練された形で実現した例が、Spring AI 2.0の「ToolSearchToolCallingAdvisor」です。エージェントに数十のツールを丸ごと渡す代わりに、ツールを検索するための唯一のメタツールのみを持たせます。エージェントが作業中に特定の機能が必要になった場合、この検索ツールを呼び出します。するとシステムは内部のベクトルインデックスから最適なツールの定義を動的に抽出し、プロンプトに追加します。\n\nその効果は絶大です。Spring AIの公式ベンチマークによると、この手法を適用することで、トークン使用量を最小34%から最大64%削減できました。エージェントが不要なツール定義に惑わされないため、推論の精度と処理速度が同時に向上します。\n\nこうしたフレームワークの進化は、学術的な研究の流れとも一致しています。実際に「RAG-MCP」の研究チームがModel Context Protocol（MCP）環境で必要なツールのみを検索して注入したところ、プロンプトトークンが50%以上削減されました。驚くべきことに、正しいツールを選び出す確率は、従来の約13%から43%へと3倍以上に跳ね上がりました。\n\n実行ログのダイエット：MastraとLangGraphによるコンテキスト整理法\n\n前述したSpring AIの手法が、そもそもエージェントに見せるメニュー自体を減らす「入力段階のフィルタリング」だとすれば、ツール実行後に発生するトークンの浪費を防ぐ「実行段階のフィルタリング」も非常に重要です。\n\nエージェントがデータベースを照会したり外部APIを呼び出したりすると、数百から数千行に及ぶ生データが会話履歴にそのまま蓄積されます。この重たく雑多なログがコンテキストに残り続けると、エージェントはすぐに賢さを失い、処理が遅くなります。\n\nオープンソースフレームワークのMastraは、この問題を「ToolCallFilter」という機能で鮮やかに解決します。ツールの実行終了後、次の会話に移行する際、不要に長く複雑な元の引数やゴミデータを会話履歴から即座に整理する技術です。\n\n以下の例のような、ごく簡単な設定だけでエージェントのコンテキストを常にクリーンに保つことができます。\n\nimport { Agent } from '@mastra/core/agent';\nimport { ToolCallFilter } from '@mastra/core/processors';\n\nconst agent = new Agent({\n id: 'lightweight-agent',\n name: 'Slim Agent',\n model: 'openai/gpt-4o',\n inputProcessors: [\n new ToolCallFilter({\n filterAfterToolSteps: 2, // 최근 2단계의 도구 실행 내역만 유지합니다.\n preserveModelOutput: true, // 원본 로우 데이터 대신 핵심 요약 정보만 남깁니다.\n })\n ]\n});\n\nこうすることで、エージェントは直前に何を行ったかを記憶しつつも、脳内が整理されているおかげで、次の行動をより迅速かつ正確に決定できるようになります。\n\n一方、LangGraphはワークフローの各ステップ（ノード）ごとに必要なツールのみを動的に連結する手法を提案しています。エージェントが全体の会話フローの中で今まさに処理すべきことに集中できるよう、特定の瞬間にのみ最小限のツールセットを持たせる構造です。入力を軽くし、実行記録を掃除するこうした実戦的なパターンは、今や大規模なAIサービスを安定的に運用するための必須の定石となりつつあります。\n\n賢いエージェントは武器を軽く持つ\n\n強力なAIエージェントを作ることは、もはや単に数百ものツールを詰め込んで連携させる作業ではありません。エージェントが複雑な推論を続けられるよう、脳の容量であるコンテキストをいかに軽く、快適に保つかが、実運用でのエージェントのパフォーマンスを決定づけます。\n\n今後、大規模なエージェントシステムを設計する計画があるなら、実行時にツールを動的に選別し、会話履歴を整理するダイエットパターンを設計図にぜひ追加してください。武器を軽く持つエージェントこそが、結果としてより鋭く、賢く動けるようになるのです。","Spring AI 2.0·Mastra — AI 에이전트 '도구 다이어트'로 토큰 줄이기\n\nSpring AI 2.0·Mastra — AI 에이전트 '도구 다이어트'로 토큰 줄이기\n\nAI 에이전트에게 유용한 기능을 더해주려고 이것저것 도구를 쥐여주다 보면, 갑자기 에이전트가 멍청해지거나 속도가 답답할 정도로 느려지는 경험을 하게 됩니다. 수십 개의 API 명세서가 프롬프트를 가득 채우면서 정작 에이전트가 생각할 공간이 부족해지기 때문입니다. 최근 AI 프레임워크와 연구 진영이 이 문제를 해결하기 위해 집중하고 있는 '도구 다이어트', 즉 다이내믹 툴 프루닝 기술에 대해 이야기해 보려 합니다.\n\n이름은 보는데 왜 못 쓸까: '보는 것'과 '고르는 것'의 차이\n\n맛집에 갔는데 메뉴판만 수십 페이지에 달한다고 상상해 보세요. 첫 장부터 끝 장까지 메뉴를 꼼꼼히 다 읽었더라도, 막상 주문할 때가 되면 결정 장애가 찾아와 엉뚱한 음식을 고르거나 선택을 포기하기 쉽습니다. AI 에이전트에게 너무 많은 도구를 쥐여주었을 때 발생하는 문제도 이와 아주 비슷합니다.\n\n그동안 우리는 에이전트가 도구를 잘 쓰지 못하면, 긴 프롬프트 중간에 있는 정보를 놓치는 '잃어버린 중간' 현상 때문이라고 지레짐작하곤 했습니다. 하지만 2026년 6월에 발표된 연구 논문 'Looking Is Not Picking'은 아주 흥미로운 반전을 보여줍니다. 실험 결과 거대언어모델은 정답 도구의 명세서를 실제로 약 80%라는 높은 확률로 똑바로 주시하고 있었습니다.\n\n결국 진짜 문제는 정보를 읽지 못하는 것이 아니라, 최종 의사결정을 내리는 단계에서 너무 많은 후보군 때문에 무엇을 고를지 갈팡질팡하는 데 있었습니다. 입력 단계에서 프롬프트 순서를 바꾸는 임시방편보다, 애초에 지금 쓰지 않을 불필요한 도구를 메뉴판에서 치워버리는 '도구 다이어트'가 훨씬 강력한 효과를 발휘하는 이유입니다.\n\n필요할 때만 검색해서 꺼내 쓴다: Spring AI와 RAG-MCP\n\n수십 개의 API 명세를 처음부터 프롬프트에 무작정 구겨 넣는 대신, 최근 트렌드는 '입력 단계 필터링'으로 빠르게 넘어가고 있습니다. 에이전트에게 처음부터 무기를 다 쥐여주지 않고, 필요할 때 스스로 무기고에서 검색해서 꺼내 쓰게 만드는 것이죠.\n\n이 방식을 가장 완성도 있게 구현한 사례가 바로 스프링 AI(Spring AI) 2.0의 '도구 검색 어드바이저(ToolSearchToolCallingAdvisor)'입니다. 에이전트에게 수십 개의 도구를 통째로 넘기는 대신, 도구를 검색할 수 있는 단 하나의 메타 도구만 쥐여줍니다. 에이전트가 작업하다가 특정 기능이 필요해지면 이 검색 도구를 호출하고, 시스템은 내부 벡터 인덱스에서 가장 알맞은 도구 명세를 동적으로 꺼내 프롬프트에 추가합니다.\n\n효과는 정말 확실합니다. 스프링 AI 공식 벤치마크에 따르면, 이 방식을 적용했을 때 토큰 사용량을 최소 34%에서 최대 64%까지 줄일 수 있었습니다. 에이전트가 쓸데없는 도구 명세에 한눈팔지 않으니 추론 정확도와 처리 속도가 동시에 올라갑니다.\n\n이러한 프레임워크의 진화는 학계의 연구 흐름과도 일치합니다. 실제로 'RAG-MCP' 연구진이 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 환경에서 필요한 도구만 검색해 주입해 보았더니, 프롬프트 토큰이 50% 이상 절감되었습니다. 놀랍게도 올바른 도구를 정확히 골라내는 확률은 기존 약 13%에서 43%로 3배 이상 뛰어올랐습니다.\n\n실행 로그 다이어트: 마스트라와 랭그래프의 콘텍스트 정리법\n\n앞서 살펴본 스프링 AI의 방식이 애초에 에이전트에게 보여줄 메뉴판 자체를 줄이는 '입력 단계 필터링'이라면, 도구를 실행한 이후에 발생하는 토큰 낭비를 막는 '실행 단계 필터링'도 매우 중요합니다.\n\n에이전트가 데이터베이스를 조회하거나 외부 API를 호출하면 수백, 수천 줄에 달하는 원본 데이터가 대화 기록에 고스란히 쌓이게 됩니다. 이 무겁고 지저분한 로그들이 콘텍스트에 계속 남아있으면 에이전트는 금방 멍청해지거나 속도가 느려집니다.\n\n오픈소스 프레임워크인 마스트라(Mastra)는 이 문제를 '도구 호출 필터(ToolCallFilter)'라는 기능으로 깔끔하게 해결합니다. 도구 실행이 끝난 뒤, 다음 대화를 이어갈 때 불필요하게 길고 복잡한 원본 인자나 가비지 데이터를 대화 기록에서 즉시 정리하는 기술입니다.\n\n다음 예시처럼 아주 간단한 설정만으로 에이전트의 콘텍스트를 항상 깨끗하게 유지할 수 있습니다.\n\nimport { Agent } from '@mastra/core/agent';\nimport { ToolCallFilter } from '@mastra/core/processors';\n\nconst agent = new Agent({\n id: 'lightweight-agent',\n name: 'Slim Agent',\n model: 'openai/gpt-4o',\n inputProcessors: [\n new ToolCallFilter({\n filterAfterToolSteps: 2, // 최근 2단계의 도구 실행 내역만 유지합니다.\n preserveModelOutput: true, // 원본 로우 데이터 대신 핵심 요약 정보만 남깁니다.\n })\n ]\n});\n\n이렇게 하면 에이전트는 직전에 자신이 무엇을 했는지 기억하면서도, 머릿속을 가볍게 비운 덕분에 다음 행동을 훨씬 빠르고 정확하게 결정할 수 있습니다.\n\n한편, 랭그래프(LangGraph)는 워크플로의 각 단계(노드)마다 필요한 도구만 동적으로 연결하는 방식을 제안합니다. 에이전트가 전체 대화 흐름 중 지금 딱 처리해야 하는 일에만 집중할 수 있도록, 특정 순간에만 최소한의 도구 세트를 쥐여주는 구조입니다. 입력을 가볍게 하고 실행 기록을 청소하는 이러한 실전 패턴들은 이제 대규모 AI 서비스를 안정적으로 운영하기 위한 필수 공식이 되고 있습니다.\n\n똑똑한 에이전트는 무기를 가볍게 쥔다\n\n강력한 AI 에이전트를 만든다는 것은 이제 단순히 수백 개의 도구를 빽빽하게 연결하는 작업이 아닙니다. 에이전트가 복잡한 추론을 이어갈 수 있도록 머리 공간인 콘텍스트를 얼마나 가볍고 쾌적하게 유지해 주느냐가 실제 에이전트의 성능을 결정합니다.\n\n앞으로 대규모 에이전트 시스템을 설계할 계획이 있다면, 실행 시점에 도구를 동적으로 골라내고 대화 기록을 정리하는 다이어트 패턴을 설계도에 꼭 추가해 보세요. 무기를 가볍게 쥔 에이전트가 결국 더 예리하고 똑똑하게 움직이는 법이니까요.",{"_1690":2763,"_1691":2764,"_1600":2765},"Spring AI 2.0 & Mastra — Reducing Tokens with AI Agent 'Tool Diet' When you try to add useful features to an AI agent by giving it every tool under the sun, you often find it suddenly becoming 'dumber' or frustratingly s…","Spring AI 2.0・Mastra 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에이전트에게 유용한 기능을 더해주려고 이것저것 도구를 쥐여주다 보면, 갑자기 에이전트가 멍청해지거나 속도가 답답할 정도로 느려지는 경험을 하게 됩니다. 수십 개의 API 명세서가 프롬프트를 가득 채우면서 정작 에이전트가 생각할 공간이 부족해지기 때문입니다. 최근 AI 프레임워크와 연구 진영이 이 문제를 해결하기 위해 집중하고 있는 '도구 다이어트', 즉 다이내믹 툴 프루닝 기술에 대해 이야기해 보려 합니다.",{"_929":2847,"_2224":2380,"_2381":2848},"0a08af5e-fdef-4472-a622-579073a18dce",[],{"_929":2850,"_2224":2385,"_2386":1946,"_2381":2851},"fc734274-6dfc-46d9-922c-9b95749a69b8",[2852],{"_2389":2853,"_2224":2389},"이름은 보는데 왜 못 쓸까: '보는 것'과 '고르는 것'의 차이",{"_929":2855,"_2224":2380,"_2381":2856},"acb2c1f6-083a-4fc0-a2ff-34f41c6867bc",[],{"_929":2858,"_2224":2380,"_2381":2859},"d7e7d8e5-c93f-4871-9e35-5a101ae99172",[2860],{"_2389":2861,"_2224":2389},"맛집에 갔는데 메뉴판만 수십 페이지에 달한다고 상상해 보세요. 첫 장부터 끝 장까지 메뉴를 꼼꼼히 다 읽었더라도, 막상 주문할 때가 되면 결정 장애가 찾아와 엉뚱한 음식을 고르거나 선택을 포기하기 쉽습니다. AI 에이전트에게 너무 많은 도구를 쥐여주었을 때 발생하는 문제도 이와 아주 비슷합니다.",{"_929":2863,"_2224":2380,"_2381":2864},"2db5a5b6-a948-40b5-a0b9-3960ea61cc07",[],{"_929":2866,"_2224":2380,"_2381":2867},"bad86ea7-4c85-41af-9cde-6799b6ee60b1",[2868],{"_2389":2869,"_2224":2389},"그동안 우리는 에이전트가 도구를 잘 쓰지 못하면, 긴 프롬프트 중간에 있는 정보를 놓치는 '잃어버린 중간' 현상 때문이라고 지레짐작하곤 했습니다. 하지만 2026년 6월에 발표된 연구 논문 'Looking Is Not Picking'은 아주 흥미로운 반전을 보여줍니다. 실험 결과 거대언어모델은 정답 도구의 명세서를 실제로 약 80%라는 높은 확률로 똑바로 주시하고 있었습니다.",{"_929":2871,"_2224":2380,"_2381":2872},"437c267e-0224-4dde-a9c3-6e5a0961441c",[],{"_929":2874,"_2224":2380,"_2381":2875},"cc36ba6d-bcfd-4844-bb24-e0343f9033f3",[2876],{"_2389":2877,"_2224":2389},"결국 진짜 문제는 정보를 읽지 못하는 것이 아니라, 최종 의사결정을 내리는 단계에서 너무 많은 후보군 때문에 무엇을 고를지 갈팡질팡하는 데 있었습니다. 입력 단계에서 프롬프트 순서를 바꾸는 임시방편보다, 애초에 지금 쓰지 않을 불필요한 도구를 메뉴판에서 치워버리는 '도구 다이어트'가 훨씬 강력한 효과를 발휘하는 이유입니다.",{"_929":2879,"_2224":2380,"_2381":2880},"55e595cf-8079-41f0-a254-8060a7ec41c7",[],{"_929":2882,"_2224":2385,"_2386":1946,"_2381":2883},"390436ff-4630-4c72-b9b8-c7bfa0318446",[2884],{"_2389":2885,"_2224":2389},"필요할 때만 검색해서 꺼내 쓴다: Spring AI와 RAG-MCP",{"_929":2887,"_2224":2380,"_2381":2888},"cb629307-4a84-47fd-bac1-c7d6e87b5683",[],{"_929":2890,"_2224":2380,"_2381":2891},"1a3b0f71-c62d-4ebc-a54c-69f90644100f",[2892],{"_2389":2893,"_2224":2389},"수십 개의 API 명세를 처음부터 프롬프트에 무작정 구겨 넣는 대신, 최근 트렌드는 '입력 단계 필터링'으로 빠르게 넘어가고 있습니다. 에이전트에게 처음부터 무기를 다 쥐여주지 않고, 필요할 때 스스로 무기고에서 검색해서 꺼내 쓰게 만드는 것이죠.",{"_929":2895,"_2224":2380,"_2381":2896},"28e551bd-daf5-4162-880f-2d81e8ffd82c",[],{"_929":2898,"_2224":2380,"_2381":2899},"e05eaa63-9730-4921-b71d-5ff81d7b253b",[2900],{"_2389":2901,"_2224":2389},"이 방식을 가장 완성도 있게 구현한 사례가 바로 스프링 AI(Spring AI) 2.0의 '도구 검색 어드바이저(ToolSearchToolCallingAdvisor)'입니다. 에이전트에게 수십 개의 도구를 통째로 넘기는 대신, 도구를 검색할 수 있는 단 하나의 메타 도구만 쥐여줍니다. 에이전트가 작업하다가 특정 기능이 필요해지면 이 검색 도구를 호출하고, 시스템은 내부 벡터 인덱스에서 가장 알맞은 도구 명세를 동적으로 꺼내 프롬프트에 추가합니다.",{"_929":2903,"_2224":2380,"_2381":2904},"601b237a-1388-4bfb-8acc-c13eccff1955",[],{"_929":2906,"_2224":2380,"_2381":2907},"628a0ad6-cc0a-4a20-8ee5-2b692c6eb834",[2908],{"_2389":2909,"_2224":2389},"효과는 정말 확실합니다. 스프링 AI 공식 벤치마크에 따르면, 이 방식을 적용했을 때 토큰 사용량을 최소 34%에서 최대 64%까지 줄일 수 있었습니다. 에이전트가 쓸데없는 도구 명세에 한눈팔지 않으니 추론 정확도와 처리 속도가 동시에 올라갑니다.",{"_929":2911,"_2224":2380,"_2381":2912},"516f6408-1b1b-44f0-a7a0-f5915d9ed454",[],{"_929":2914,"_2224":2380,"_2381":2915},"cfd56b51-d784-42da-8d0a-0edb236249fa",[2916],{"_2389":2917,"_2224":2389},"이러한 프레임워크의 진화는 학계의 연구 흐름과도 일치합니다. 실제로 'RAG-MCP' 연구진이 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 환경에서 필요한 도구만 검색해 주입해 보았더니, 프롬프트 토큰이 50% 이상 절감되었습니다. 놀랍게도 올바른 도구를 정확히 골라내는 확률은 기존 약 13%에서 43%로 3배 이상 뛰어올랐습니다.",{"_929":2919,"_2224":2380,"_2381":2920},"8bdc0147-dcb5-4404-8bac-8cc96cd7fbad",[],{"_929":2922,"_2224":2385,"_2386":1946,"_2381":2923},"d8a7a961-f68a-498d-a4f8-85e358aa138c",[2924],{"_2389":2925,"_2224":2389},"실행 로그 다이어트: 마스트라와 랭그래프의 콘텍스트 정리법",{"_929":2927,"_2224":2380,"_2381":2928},"aee7eab1-2a83-4ec6-ba61-4e8ed9185eec",[],{"_929":2930,"_2224":2380,"_2381":2931},"b9796d3d-7985-49d3-8ac9-cb0ff694b548",[2932],{"_2389":2933,"_2224":2389},"앞서 살펴본 스프링 AI의 방식이 애초에 에이전트에게 보여줄 메뉴판 자체를 줄이는 '입력 단계 필터링'이라면, 도구를 실행한 이후에 발생하는 토큰 낭비를 막는 '실행 단계 필터링'도 매우 중요합니다.",{"_929":2935,"_2224":2380,"_2381":2936},"950ba448-d948-4e6c-8b68-d8be0e3e145d",[],{"_929":2938,"_2224":2380,"_2381":2939},"dd06460e-88f9-49b3-a54b-fbb96747b504",[2940],{"_2389":2941,"_2224":2389},"에이전트가 데이터베이스를 조회하거나 외부 API를 호출하면 수백, 수천 줄에 달하는 원본 데이터가 대화 기록에 고스란히 쌓이게 됩니다. 이 무겁고 지저분한 로그들이 콘텍스트에 계속 남아있으면 에이전트는 금방 멍청해지거나 속도가 느려집니다.",{"_929":2943,"_2224":2380,"_2381":2944},"c8b3948a-d279-46b9-8db0-52c560d7435b",[],{"_929":2946,"_2224":2380,"_2381":2947},"eb9814c4-938e-4409-a07b-ddb9aa2121ea",[2948],{"_2389":2949,"_2224":2389},"오픈소스 프레임워크인 마스트라(Mastra)는 이 문제를 '도구 호출 필터(ToolCallFilter)'라는 기능으로 깔끔하게 해결합니다. 도구 실행이 끝난 뒤, 다음 대화를 이어갈 때 불필요하게 길고 복잡한 원본 인자나 가비지 데이터를 대화 기록에서 즉시 정리하는 기술입니다.",{"_929":2951,"_2224":2380,"_2381":2952},"90824740-009c-45ed-b17c-e4cc373a01d3",[],{"_929":2954,"_2224":2380,"_2381":2955},"472e1f4a-d276-4142-be66-ede11d404274",[2956],{"_2389":2957,"_2224":2389},"다음 예시처럼 아주 간단한 설정만으로 에이전트의 콘텍스트를 항상 깨끗하게 유지할 수 있습니다.",{"_929":2959,"_2224":2380,"_2381":2960},"a13ecc7c-a62f-495a-aa5b-774618c12e75",[],{"_929":2962,"_2418":2963,"_2224":2418,"_612":2964},"e0ef7b29-ed3b-4d22-8988-aceb8ddc0f24","import { Agent } from '@mastra/core/agent';\nimport { ToolCallFilter } from '@mastra/core/processors';\n\nconst agent = new Agent({\n id: 'lightweight-agent',\n name: 'Slim Agent',\n model: 'openai/gpt-4o',\n inputProcessors: [\n new ToolCallFilter({\n filterAfterToolSteps: 2, // 최근 2단계의 도구 실행 내역만 유지합니다.\n preserveModelOutput: true, // 원본 로우 데이터 대신 핵심 요약 정보만 남깁니다.\n })\n ]\n});","typescript",{"_929":2966,"_2224":2380,"_2381":2967},"c4929e5f-03e0-47bb-bc2b-bdad7c5d774e",[],{"_929":2969,"_2224":2380,"_2381":2970},"78de9fe9-7fd1-4ee0-ad1a-4d82091c147c",[2971],{"_2389":2972,"_2224":2389},"이렇게 하면 에이전트는 직전에 자신이 무엇을 했는지 기억하면서도, 머릿속을 가볍게 비운 덕분에 다음 행동을 훨씬 빠르고 정확하게 결정할 수 있습니다.",{"_929":2974,"_2224":2380,"_2381":2975},"913b2090-bf63-422b-9c84-9caddc92b7c7",[],{"_929":2977,"_2224":2380,"_2381":2978},"44ad210f-54bf-4115-9a9e-166808d4365c",[2979],{"_2389":2980,"_2224":2389},"한편, 랭그래프(LangGraph)는 워크플로의 각 단계(노드)마다 필요한 도구만 동적으로 연결하는 방식을 제안합니다. 에이전트가 전체 대화 흐름 중 지금 딱 처리해야 하는 일에만 집중할 수 있도록, 특정 순간에만 최소한의 도구 세트를 쥐여주는 구조입니다. 입력을 가볍게 하고 실행 기록을 청소하는 이러한 실전 패턴들은 이제 대규모 AI 서비스를 안정적으로 운영하기 위한 필수 공식이 되고 있습니다.",{"_929":2982,"_2224":2380,"_2381":2983},"a96a050e-ffaa-432a-ab39-25a8f3141796",[],{"_929":2985,"_2224":2385,"_2386":1946,"_2381":2986},"5a7c02c0-5620-45a5-9b8f-48a7338c0c4e",[2987],{"_2389":2988,"_2224":2389},"똑똑한 에이전트는 무기를 가볍게 쥔다",{"_929":2990,"_2224":2380,"_2381":2991},"d6234e28-1872-4163-99c2-4b6bee8186f9",[],{"_929":2993,"_2224":2380,"_2381":2994},"bafdbb8a-53f1-4746-853c-58a86e406de5",[2995],{"_2389":2996,"_2224":2389},"강력한 AI 에이전트를 만든다는 것은 이제 단순히 수백 개의 도구를 빽빽하게 연결하는 작업이 아닙니다. 에이전트가 복잡한 추론을 이어갈 수 있도록 머리 공간인 콘텍스트를 얼마나 가볍고 쾌적하게 유지해 주느냐가 실제 에이전트의 성능을 결정합니다.",{"_929":2998,"_2224":2380,"_2381":2999},"964099f7-5050-42be-8ce4-76288e449faa",[],{"_929":3001,"_2224":2380,"_2381":3002},"211030a7-684a-4291-a954-737a2d21b54b",[3003],{"_2389":3004,"_2224":2389},"앞으로 대규모 에이전트 시스템을 설계할 계획이 있다면, 실행 시점에 도구를 동적으로 골라내고 대화 기록을 정리하는 다이어트 패턴을 설계도에 꼭 추가해 보세요. 무기를 가볍게 쥔 에이전트가 결국 더 예리하고 똑똑하게 움직이는 법이니까요.",{"_2890":3006,"_3001":3010,"_2835":3014,"_2882":3016,"_2977":3020,"_2954":3024,"_2985":3028,"_2906":3032,"_2969":3036,"_2930":3040,"_2866":3044,"_2993":3048,"_2874":3052,"_2914":3056,"_2858":3060,"_2922":3064,"_2938":3068,"_2898":3072,"_2946":3076,"_2842":3080,"_2850":3084},{"_2381":3007},{"_1690":3008,"_1691":3009,"_1600":2893},"Instead of blindly cramming dozens of API specs into a prompt from the start, the recent trend is moving rapidly toward 'input-stage filtering.' The idea is not to arm the agent with its entire arsenal upfront, but to let it search for and retrieve tools from its armory only when necessary.","数十ものAPI定義を最初からプロンプトに詰め込むのではなく、最近のトレンドは「入力段階でのフィルタリング」へと急速に移行しています。エージェントに最初からすべての武器を渡すのではなく、必要な時に自らツールボックスから検索して取り出させる手法です。",{"_2381":3011},{"_1690":3012,"_1691":3013,"_1600":3004},"If you are planning to design a large-scale agent system, make sure to add 'diet patterns'—dynamic tool selection at runtime and conversation history cleanup—to your blueprint. After all, an agent with a lighter arsenal acts sharper and smarter.","今後、大規模なエージェントシステムを設計する計画があるなら、実行時にツールを動的に選別し、会話履歴を整理するダイエットパターンを設計図にぜひ追加してください。武器を軽く持つエージェントこそが、結果としてより鋭く、賢く動けるようになるのです。",{"_2381":3015},{"_1690":2755,"_1691":2756,"_1600":2757},{"_2381":3017},{"_1690":3018,"_1691":3019,"_1600":2885},"Searching only when needed: Spring AI and RAG-MCP","必要な時にのみ検索して取り出す：Spring AIとRAG-MCP",{"_2381":3021},{"_1690":3022,"_1691":3023,"_1600":2980},"Meanwhile, LangGraph suggests a way to dynamically connect only the necessary tools for each step (node) in a workflow. It’s a structure that provides a minimal set of tools at specific moments, ensuring the agent focuses only on what needs to be handled right now. These practical patterns—lightening inputs and cleaning execution logs—are becoming essential formulas for stable, large-scale AI services.","一方、LangGraphはワークフローの各ステップ（ノード）ごとに必要なツールのみを動的に連結する手法を提案しています。エージェントが全体の会話フローの中で今まさに処理すべきことに集中できるよう、特定の瞬間にのみ最小限のツールセットを持たせる構造です。入力を軽くし、実行記録を掃除するこうした実戦的なパターンは、今や大規模なAIサービスを安定的に運用するための必須の定石となりつつあります。",{"_2381":3025},{"_1690":3026,"_1691":3027,"_1600":2957},"As shown in the example below, you can keep the agent's context clean with just a simple configuration.","以下の例のような、ごく簡単な設定だけでエージェントのコンテキストを常にクリーンに保つことができます。",{"_2381":3029},{"_1690":3030,"_1691":3031,"_1600":2988},"Smart agents travel light","賢いエージェントは武器を軽く持つ",{"_2381":3033},{"_1690":3034,"_1691":3035,"_1600":2909},"The results are impressive. According to official Spring AI benchmarks, applying this method can reduce token usage by 34% to 64%. Since the agent isn't distracted by irrelevant tool specs, both its reasoning accuracy and processing speed improve.","その効果は絶大です。Spring AIの公式ベンチマークによると、この手法を適用することで、トークン使用量を最小34%から最大64%削減できました。エージェントが不要なツール定義に惑わされないため、推論の精度と処理速度が同時に向上します。",{"_2381":3037},{"_1690":3038,"_1691":3039,"_1600":2972},"By doing this, the agent remembers what it just did while keeping its 'mind' light, allowing it to decide on its next move much faster and more accurately.","こうすることで、エージェントは直前に何を行ったかを記憶しつつも、脳内が整理されているおかげで、次の行動をより迅速かつ正確に決定できるようになります。",{"_2381":3041},{"_1690":3042,"_1691":3043,"_1600":2933},"While the Spring AI approach is 'input-stage filtering'—reducing the menu shown to the agent—'execution-stage filtering,' which prevents token waste after a tool is run, is equally important.","前述したSpring AIの手法が、そもそもエージェントに見せるメニュー自体を減らす「入力段階のフィルタリング」だとすれば、ツール実行後に発生するトークンの浪費を防ぐ「実行段階のフィルタリング」も非常に重要です。",{"_2381":3045},{"_1690":3046,"_1691":3047,"_1600":2869},"We’ve often assumed that if an agent struggles to use tools, it’s due to the 'lost in the middle' phenomenon, where it misses information buried in the middle of a long prompt. However, the research paper 'Looking Is Not Picking,' published in June 2026, presents a fascinating twist. Their experiments showed that Large Language Models actually focus on the correct tool specification about 80% of the time.","これまで私たちは、エージェントがツールをうまく使えないのは、長いプロンプトの中間にある情報を忘れてしまう「Lost in the Middle（中間失念）」現象が原因だと考えがちでした。しかし、2026年6月に発表された研究論文『Looking Is Not Picking』は興味深い逆説を示しています。実験の結果、大規模言語モデルは正解となるツールの定義を、実際に約80%という高い確率で正確に注視していました。",{"_2381":3049},{"_1690":3050,"_1691":3051,"_1600":2996},"Building a powerful AI agent is no longer just about connecting hundreds of tools. It’s about how efficiently you keep its 'headroom'—the context—light and clear, enabling the agent to handle complex reasoning. This is what ultimately determines performance.","強力なAIエージェントを作ることは、もはや単に数百ものツールを詰め込んで連携させる作業ではありません。エージェントが複雑な推論を続けられるよう、脳の容量であるコンテキストをいかに軽く、快適に保つかが、実運用でのエージェントのパフォーマンスを決定づけます。",{"_2381":3053},{"_1690":3054,"_1691":3055,"_1600":2877},"The real problem isn't that they can't read the information; it’s that they struggle to decide between too many candidates during the final decision-making step. This is why a 'tool diet'—removing unnecessary tools from the menu rather than just shuffling the prompt order—is far more effective.","結局のところ、本当の問題は情報を読めていないことではなく、最終的な意思決定段階において、あまりにも多い候補の中から何を選ぶべきか迷ってしまうことにありました。プロンプトの順序を入れ替えるような一時しのぎよりも、そもそも使わない不要なツールをメニューから排除する「ツールダイエット」の方が、はるかに強力な効果を発揮する所以です。",{"_2381":3057},{"_1690":3058,"_1691":3059,"_1600":2917},"The evolution of these frameworks aligns with academic research trends. When the 'RAG-MCP' team searched for and injected only the necessary tools in a Model Context Protocol (MCP) environment, prompt tokens were reduced by over 50%. Remarkably, the probability of selecting the correct tool jumped more than threefold, from approximately 13% to 43%.","こうしたフレームワークの進化は、学術的な研究の流れとも一致しています。実際に「RAG-MCP」の研究チームがModel Context Protocol（MCP）環境で必要なツールのみを検索して注入したところ、プロンプトトークンが50%以上削減されました。驚くべきことに、正しいツールを選び出す確率は、従来の約13%から43%へと3倍以上に跳ね上がりました。",{"_2381":3061},{"_1690":3062,"_1691":3063,"_1600":2861},"Imagine going to a restaurant and being handed a menu that is dozens of pages long. Even if you read every single page carefully, you’re likely to suffer from decision paralysis when it’s time to order, leading you to pick something random or just give up. The problem that occurs when you arm an AI agent with too many tools is very similar.","飲食店に入ってメニュー表が数十ページもあったらどうでしょう。最初から最後まで丁寧に読んだとしても、いざ注文する段階になると迷ってしまい、結局的外れな料理を選んだり、注文を諦めたりしがちです。AIエージェントに過剰なツールを与えた際に発生する問題も、これと非常によく似ています。",{"_2381":3065},{"_1690":3066,"_1691":3067,"_1600":2925},"Execution log diet: Context cleanup in Mastra and LangGraph","実行ログのダイエット：MastraとLangGraphによるコンテキスト整理法",{"_2381":3069},{"_1690":3070,"_1691":3071,"_1600":2941},"When an agent queries a database or calls an external API, hundreds or thousands of lines of raw data can pile up in the conversation history. If these heavy, messy logs remain in the context, the agent quickly becomes slower and less coherent.","エージェントがデータベースを照会したり外部APIを呼び出したりすると、数百から数千行に及ぶ生データが会話履歴にそのまま蓄積されます。この重たく雑多なログがコンテキストに残り続けると、エージェントはすぐに賢さを失い、処理が遅くなります。",{"_2381":3073},{"_1690":3074,"_1691":3075,"_1600":2901},"The most polished implementation of this approach is the 'ToolSearchToolCallingAdvisor' in Spring AI 2.0. Instead of handing the agent dozens of tools at once, you give it a single 'meta-tool' that can search for others. If the agent needs a specific feature while working, it calls this search tool, and the system dynamically retrieves the most appropriate tool specification from an internal vector index and appends it to the prompt.","この手法を最も洗練された形で実現した例が、Spring AI 2.0の「ToolSearchToolCallingAdvisor」です。エージェントに数十のツールを丸ごと渡す代わりに、ツールを検索するための唯一のメタツールのみを持たせます。エージェントが作業中に特定の機能が必要になった場合、この検索ツールを呼び出します。するとシステムは内部のベクトルインデックスから最適なツールの定義を動的に抽出し、プロンプトに追加します。",{"_2381":3077},{"_1690":3078,"_1691":3079,"_1600":2949},"The open-source framework Mastra solves this with a feature called 'ToolCallFilter.' It’s a technique that cleans up unnecessarily long and complex raw arguments or garbage data from the conversation history immediately after a tool execution, before continuing the dialogue.","オープンソースフレームワークのMastraは、この問題を「ToolCallFilter」という機能で鮮やかに解決します。ツールの実行終了後、次の会話に移行する際、不要に長く複雑な元の引数やゴミデータを会話履歴から即座に整理する技術です。",{"_2381":3081},{"_1690":3082,"_1691":3083,"_1600":2845},"When you try to add useful features to an AI agent by giving it every tool under the sun, you often find it suddenly becoming 'dumber' or frustratingly slow. This happens because dozens of API specifications clog up the prompt, leaving the agent with no room to think. In this post, I’d like to discuss the concept of a 'tool diet,' or dynamic tool pruning, which is a key focus area for current AI frameworks and research.","AIエージェントに有用な機能を増やそうと様々なツールを持たせると、突然エージェントの反応が鈍くなったり、速度が極端に遅くなったりする経験をしたことはないでしょうか。数十ものAPI定義がプロンプトを埋め尽くし、エージェントが思考するためのスペースが不足してしまうからです。最近、AIフレームワークや研究コミュニティがこの問題を解決するために注力している「ツールダイエット」、すなわちダイナミック・ツール・プルーニング（動的ツール剪定）技術について解説します。",{"_2381":3085},{"_1690":3086,"_1691":3087,"_1600":2853},"Seeing but not using: The gap between 'looking' and 'picking'","認識しているのになぜ使えないのか：「見ること」と「選ぶこと」の違い","![Spring AI 2.0·Mastra — AI 에이전트 '도구 다이어트'로 토큰 줄이기](file:cmrq9qkqf00gu10lh6zhjfxt2)\n\n# Spring AI 2.0·Mastra — AI 에이전트 '도구 다이어트'로 토큰 줄이기\n\nAI 에이전트에게 유용한 기능을 더해주려고 이것저것 도구를 쥐여주다 보면, 갑자기 에이전트가 멍청해지거나 속도가 답답할 정도로 느려지는 경험을 하게 됩니다. 수십 개의 API 명세서가 프롬프트를 가득 채우면서 정작 에이전트가 생각할 공간이 부족해지기 때문입니다. 최근 AI 프레임워크와 연구 진영이 이 문제를 해결하기 위해 집중하고 있는 '도구 다이어트', 즉 다이내믹 툴 프루닝 기술에 대해 이야기해 보려 합니다.\n\n## 이름은 보는데 왜 못 쓸까: '보는 것'과 '고르는 것'의 차이\n\n맛집에 갔는데 메뉴판만 수십 페이지에 달한다고 상상해 보세요. 첫 장부터 끝 장까지 메뉴를 꼼꼼히 다 읽었더라도, 막상 주문할 때가 되면 결정 장애가 찾아와 엉뚱한 음식을 고르거나 선택을 포기하기 쉽습니다. AI 에이전트에게 너무 많은 도구를 쥐여주었을 때 발생하는 문제도 이와 아주 비슷합니다.\n\n그동안 우리는 에이전트가 도구를 잘 쓰지 못하면, 긴 프롬프트 중간에 있는 정보를 놓치는 '잃어버린 중간' 현상 때문이라고 지레짐작하곤 했습니다. 하지만 2026년 6월에 발표된 연구 논문 'Looking Is Not Picking'은 아주 흥미로운 반전을 보여줍니다. 실험 결과 거대언어모델은 정답 도구의 명세서를 실제로 약 80%라는 높은 확률로 똑바로 주시하고 있었습니다.\n\n결국 진짜 문제는 정보를 읽지 못하는 것이 아니라, 최종 의사결정을 내리는 단계에서 너무 많은 후보군 때문에 무엇을 고를지 갈팡질팡하는 데 있었습니다. 입력 단계에서 프롬프트 순서를 바꾸는 임시방편보다, 애초에 지금 쓰지 않을 불필요한 도구를 메뉴판에서 치워버리는 '도구 다이어트'가 훨씬 강력한 효과를 발휘하는 이유입니다.\n\n## 필요할 때만 검색해서 꺼내 쓴다: Spring AI와 RAG-MCP\n\n수십 개의 API 명세를 처음부터 프롬프트에 무작정 구겨 넣는 대신, 최근 트렌드는 '입력 단계 필터링'으로 빠르게 넘어가고 있습니다. 에이전트에게 처음부터 무기를 다 쥐여주지 않고, 필요할 때 스스로 무기고에서 검색해서 꺼내 쓰게 만드는 것이죠.\n\n이 방식을 가장 완성도 있게 구현한 사례가 바로 스프링 AI(Spring AI) 2.0의 '도구 검색 어드바이저(ToolSearchToolCallingAdvisor)'입니다. 에이전트에게 수십 개의 도구를 통째로 넘기는 대신, 도구를 검색할 수 있는 단 하나의 메타 도구만 쥐여줍니다. 에이전트가 작업하다가 특정 기능이 필요해지면 이 검색 도구를 호출하고, 시스템은 내부 벡터 인덱스에서 가장 알맞은 도구 명세를 동적으로 꺼내 프롬프트에 추가합니다.\n\n효과는 정말 확실합니다. 스프링 AI 공식 벤치마크에 따르면, 이 방식을 적용했을 때 토큰 사용량을 최소 34%에서 최대 64%까지 줄일 수 있었습니다. 에이전트가 쓸데없는 도구 명세에 한눈팔지 않으니 추론 정확도와 처리 속도가 동시에 올라갑니다.\n\n이러한 프레임워크의 진화는 학계의 연구 흐름과도 일치합니다. 실제로 'RAG-MCP' 연구진이 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 환경에서 필요한 도구만 검색해 주입해 보았더니, 프롬프트 토큰이 50% 이상 절감되었습니다. 놀랍게도 올바른 도구를 정확히 골라내는 확률은 기존 약 13%에서 43%로 3배 이상 뛰어올랐습니다.\n\n## 실행 로그 다이어트: 마스트라와 랭그래프의 콘텍스트 정리법\n\n앞서 살펴본 스프링 AI의 방식이 애초에 에이전트에게 보여줄 메뉴판 자체를 줄이는 '입력 단계 필터링'이라면, 도구를 실행한 이후에 발생하는 토큰 낭비를 막는 '실행 단계 필터링'도 매우 중요합니다.\n\n에이전트가 데이터베이스를 조회하거나 외부 API를 호출하면 수백, 수천 줄에 달하는 원본 데이터가 대화 기록에 고스란히 쌓이게 됩니다. 이 무겁고 지저분한 로그들이 콘텍스트에 계속 남아있으면 에이전트는 금방 멍청해지거나 속도가 느려집니다.\n\n오픈소스 프레임워크인 마스트라(Mastra)는 이 문제를 '도구 호출 필터(ToolCallFilter)'라는 기능으로 깔끔하게 해결합니다. 도구 실행이 끝난 뒤, 다음 대화를 이어갈 때 불필요하게 길고 복잡한 원본 인자나 가비지 데이터를 대화 기록에서 즉시 정리하는 기술입니다.\n\n다음 예시처럼 아주 간단한 설정만으로 에이전트의 콘텍스트를 항상 깨끗하게 유지할 수 있습니다.\n\n```typescript\nimport { Agent } from '@mastra/core/agent';\nimport { ToolCallFilter } from '@mastra/core/processors';\n\nconst agent = new Agent({\n id: 'lightweight-agent',\n name: 'Slim Agent',\n model: 'openai/gpt-4o',\n inputProcessors: [\n new ToolCallFilter({\n filterAfterToolSteps: 2, // 최근 2단계의 도구 실행 내역만 유지합니다.\n preserveModelOutput: true, // 원본 로우 데이터 대신 핵심 요약 정보만 남깁니다.\n })\n ]\n});\n```\n\n이렇게 하면 에이전트는 직전에 자신이 무엇을 했는지 기억하면서도, 머릿속을 가볍게 비운 덕분에 다음 행동을 훨씬 빠르고 정확하게 결정할 수 있습니다.\n\n한편, 랭그래프(LangGraph)는 워크플로의 각 단계(노드)마다 필요한 도구만 동적으로 연결하는 방식을 제안합니다. 에이전트가 전체 대화 흐름 중 지금 딱 처리해야 하는 일에만 집중할 수 있도록, 특정 순간에만 최소한의 도구 세트를 쥐여주는 구조입니다. 입력을 가볍게 하고 실행 기록을 청소하는 이러한 실전 패턴들은 이제 대규모 AI 서비스를 안정적으로 운영하기 위한 필수 공식이 되고 있습니다.\n\n## 똑똑한 에이전트는 무기를 가볍게 쥔다\n\n강력한 AI 에이전트를 만든다는 것은 이제 단순히 수백 개의 도구를 빽빽하게 연결하는 작업이 아닙니다. 에이전트가 복잡한 추론을 이어갈 수 있도록 머리 공간인 콘텍스트를 얼마나 가볍고 쾌적하게 유지해 주느냐가 실제 에이전트의 성능을 결정합니다.\n\n앞으로 대규모 에이전트 시스템을 설계할 계획이 있다면, 실행 시점에 도구를 동적으로 골라내고 대화 기록을 정리하는 다이어트 패턴을 설계도에 꼭 추가해 보세요. 무기를 가볍게 쥔 에이전트가 결국 더 예리하고 똑똑하게 움직이는 법이니까요.","f70961c567065d960214f524d39a3298032b1c92143725e500fd8db92b11d4e1",45,["D",1784372186713],["D",1784387707237],[],[3095,3098],{"_2737":3096,"_1679":3097},"cmq7emv4g000p10mfx1ljq9y9","CHECKED",{"_2737":2741,"_1679":3099},"FIRE",{"_929":3101,"_2220":3102,"_2222":3096,"_2223":1879,"_2224":2225,"_1681":2226,"_1179":1183,"_1599":2227,"_2228":3103,"_1687":3111,"_9":3115,"_2252":3123,"_2247":3119,"_2257":3124,"_2259":-5,"_704":3125,"_1684":3127,"_331":3134,"_2270":1795,"_2271":1707,"_2272":1795,"_2273":1795,"_2274":1795,"_2275":1795,"_2276":1792,"_2277":1795,"_2278":1795,"_2279":-5,"_2280":-5,"_2281":-5,"_1796":-5,"_1797":-5,"_1798":1707,"_2282":-5,"_2283":3135,"_1801":3136,"_2286":3137,"_2288":3138,"_2289":3139,"_2291":-5,"_2292":-5,"_2293":-5,"_2294":2295,"_2296":-5,"_2297":-5,"_2298":-5,"_2299":3140,"_1123":3165,"_2339":3178,"_2366":3200,"_2733":3647,"_265":3648},"cmrrtkarm01xr10lhggdmd4a7","cmqyu4juj0000kwcgw89h5ts4",{"_1599":1600,"_213":3104,"_2231":3105,"_2236":3108,"_2240":2241},3047,{"_1690":3106,"_1691":1795,"_1600":3107,"_2235":1795},578,2469,{"_1690":3109,"_1691":1795,"_1600":3110,"_2235":1795},0.18969478175254348,0.8103052182474565,{"_9":3112,"_2247":3116,"_2252":3120},{"_1690":3113,"_1691":3114,"_1600":3115},"Openship In-Depth: How Local Builds and MCP Are Transforming Self-Hosted PaaS","Openship深層分析 — ローカルビルドとMCPが変えるセルフホスティングPaaS","Openship 심층 분석 — 로컬 빌드와 MCP가 바꿀 셀프 호스팅 PaaS",{"_1690":3117,"_1691":3118,"_1600":3119},"Openship 심층 분석 — 로컬 빌드와 MCP가 바꿀 셀프 호스팅 PaaS\n\nOpenship In-Depth: How Local Builds and MCP Are Transforming Self-Hosted PaaS\n\nOn July 17, 2026, Openship, a new self-hosted PaaS platform designed to address resource constraints on virtual servers, was officially released. According to the IT publication explainx.ai, Openship differentiates itself from traditional tools that cause overhead by running builds directly on the target server, instead utilizing a \"build locally, deploy remotely\" architecture. By adding built-in mail server capabilities and Model Context Protocol (MCP) support, it has created an automated environment where AI agents can autonomously manage infrastructure. However, when exploring the project on GitHub, it is important to clearly distinguish between the e-commerce order router project, openshiporg/openship, and this newly released deployment platform, oblien/openship.\n\n\"Local Build + SSH Transfer\" Architecture Solving Server Resource Issues\n\nTraditional self-hosting platforms were structured with control panels, databases, and build tools all running on the target server. Consequently, on lightweight $5/month virtual private server environments, builds would often cause out-of-memory errors and crash the server as soon as they started.\n\nAccording to the report by explainx.ai, the Openship platform released on July 17, 2026, cleverly solves these resource issues with its \"local build and SSH transfer\" architecture. Essentially, it compiles container images in the user's local environment or on an external build server and sends only the finished artifacts to the target server via SSH. As a result, the target server can maintain minimal resource usage, focusing solely on running the application and acting as a lightweight proxy router, without the need for heavy build systems or background control panel processes.\n\nThe installation process is as simple as its architecture. You can set up the platform's initial environment with just two lines of code in your local terminal.\n\n# 글로벌 CLI 설치 및 Openship 초기화\nnpm install -g openship\nopenship init\n\nEntering these terminal commands sets up the local build-based deployment system. However, there is one thing to note when searching for the project on GitHub: because it shares the same name as the e-commerce order routing tool openshiporg/openship, developers looking to use the self-hosted platform must ensure they visit the oblien/openship repository to find the correct source code and show their support.\n\nBold Integration: Mail Server and Full Supabase Stack as a \"One-Click Service\"\n\nThe biggest hurdles to self-hosting are typically the complexity of setting up transactional email and configuring backend infrastructure. To solve this, Openship features a bold architecture that embeds both a high-end email delivery service and a complex database stack directly into the platform.\n\nThe most unique feature is the built-in mail server. Openship provides SMTP and a webmail environment simultaneously through its own mail core. It automatically configures complex domain security standards like DKIM, SPF, and DMARC with a single click, saving users the fixed costs of subscribing to external email delivery platforms. That said, there is a practical limitation to consider: if your VPS provider blocks port 25 or has a poor IP reputation, email delivery might be unreliable, necessitating an external relay server as a workaround.\n\nThe one-click database support, which maximizes backend productivity, is also compelling. Beyond essential data infrastructure for modern web and AI applications like PostgreSQL, Redis, and MongoDB, it allows you to instantly build and deploy the entire Supabase stack—infamously difficult to host individually due to its microservices architecture—into a private network environment with just one click.\n\nA Control Gateway for AI Agents: Native MCP Support\n\nOpenship enhances infrastructure management by providing a dedicated, built-in MCP server. Unlike traditional PaaS platforms that require human users to SSH into a terminal and type complex commands, it offers a control gateway through which the AI agents developers already use can directly query and manipulate deployment status.\n\nOpenship's MCP server exposes infrastructure control tasks, such as viewing real-time build logs, checking deployment status, changing environment variables, and rolling back services, as tools for AI. By registering Openship's MCP settings in AI tools like Claude Code or Cursor, you can manage your operational environment with simple natural language instructions. For example, if you say, \"Show me the recent deployment logs, and if there's an error, revert to the previous build,\" the AI agent will coordinate the task directly via the Openship API.\n\nThis native MCP support bridges the gap between code modification and infrastructure deployment, allowing developers to complete deployments reliably within their existing toolchain without constantly switching between terminals, editors, and web dashboards.\n\nComparing with Coolify: A Realistic Compromise on Licensing and Architecture\n\nWhen compared to Coolify, the incumbent leader in the self-hosted PaaS market, Openship shows clear differences in terms of licensing and architecture.\n\nAgain, please note when looking for the source code on GitHub: it is easily confused with the existing e-commerce order router project, openshiporg/openship. Since the newly released self-hosted PaaS platform is developed in the oblien/openship repository, it is crucial to ensure you distinguish between them so you don't star the wrong repository.\n\nThere is also a clear trade-off in functional maturity. While Coolify already handles multi-server configurations and high-availability deployment environments without issues, the newly launched Openship is currently focused on single-server or home lab environments. Large-scale infrastructure management features like multi-server clustering or load balancing control are still on the roadmap. However, for solo developers or home lab users who want to maximize the benefits of a local-build architecture without resource overhead and create a deployment environment perfectly integrated with AI agents, Openship is currently the most attractive alternative.\n\nIs Openship Ready for Production?\n\nOpenship is a smart platform that solves the hassles of self-hosting through local build delivery, built-in mail services, and native MCP support. However, since high-availability features like multi-server clustering are still in the roadmap stage and documentation is in its early phases, we recommend testing it first on personal side projects or light internal infrastructure before applying it to core commercial services.\n\nIf you would like to experience this new deployment architecture and AI agent integration, you can easily get started with the following command in your terminal:\n\nnpm install -g openship\nopenship init\n\nFor reference, when looking for the project on GitHub, be careful not to confuse it with the other repository of the same name (openshiporg/openship) used for e-commerce order routing; make sure you identify the oblien/openship repository, which is the actual deployment platform.\n\nReference Links\n\noblien/openship GitHub & Changelog — Openship License Transition: From AGPL Commons Clause to Apache 2.0\nOpenship & explainx.ai — AI-Agent Control via Native MCP Server","Openship 심층 분석 — 로컬 빌드와 MCP가 바꿀 셀프 호스팅 PaaS\n\nOpenship深層分析 — ローカルビルドとMCPが変えるセルフホスティングPaaS\n\n2026年7月17日、仮想サーバーのリソース不足問題を解決するために設計された新しいセルフホスティングPaaSプラットフォーム「Openship」が正式にリリースされました。IT専門メディアexplainx.aiによると、Openshipは対象サーバーで直接ビルドを実行してオーバーヘッドを引き起こしていた従来のツールとは異なり、「ローカルでビルドして転送する」というアーキテクチャ上の差別化を図っています。さらに、メールサーバーの内蔵とModel Context Protocol (MCP) のサポートを追加し、AIエージェントがインフラを自律的に制御する自動化環境を構築しました。ただし、GitHubでプロジェクトを検索する際は、Eコマース注文ルータープロジェクトである「openshiporg/openship」と、今回リリースされたデプロイプラットフォーム「oblien/openship」を明確に区別する必要があります。\n\nサーバーリソース問題を解決する「ローカルビルド + SSH転送」アーキテクチャ\n\n従来のセルフホスティングプラットフォームは、コントロールパネル、データベース、ビルドツールがすべて対象サーバー上で動作する構造でした。そのため、月額5ドル程度の軽量な仮想プライベートサーバー（VPS）環境では、ビルドが始まるとすぐにメモリ不足エラーが発生し、サーバーが停止することが頻繁にありました。\n\nIT専門メディアexplainx.aiのレポートによると、2026年7月17日にリリースされたOpenshipは、このサーバーリソース問題を「ローカルビルドおよびSSH転送」アーキテクチャによってスマートに解決しました。基本的にユーザーのローカル環境や外部ビルドサーバーでコンテナイメージをコンパイルした後、完成した成果物のみをSSH経由で対象サーバーに転送します。これにより、対象サーバーは重いビルドシステムやコントロールパネルのバックグラウンドプロセスを動かす必要がなくなり、アプリケーションの実行と軽量なプロキシルーターの役割に専念することで、リソース占有率を最小限に抑えることができます。\n\nインストールプロセスも軽量なアーキテクチャに合わせてシンプルです。ローカルターミナルでわずか2行のコマンドを入力するだけで、プラットフォームの初期環境設定が完了します。\n\n# 글로벌 CLI 설치 및 Openship 초기화\nnpm install -g openship\nopenship init\n\nこのようにターミナルコマンドを入力すれば、ローカルビルドベースのデプロイシステムが構築されます。ただし、GitHubでプロジェクトを検索する際に注意点が一つあります。Eコマース注文ルーティングツールである「openshiporg/openship」とプロジェクト名が完全に一致しているため、セルフホスティングプラットフォームを利用したい開発者は、必ず「oblien/openship」リポジトリにアクセスして正しいソースコードを確認し、スターを付けるようにしてください。\n\nメールサーバーとSupabaseフルスタック、「ワンクリックサービス」の大胆な内蔵\n\nセルフホスティングをためらわせる最大の障壁は、トランザクションメールの設定とバックエンドインフラ構成の煩雑さです。Openshipはこの問題を解決するために、高価なメール配信サービスと複雑なデータベーススタックをプラットフォーム内に丸ごと内蔵するという大胆なアーキテクチャを採用しました。\n\n最もユニークな点は内蔵型のメールサーバーです。Openshipは独自のメールコアを通じてSMTPとウェブメール環境を一括で提供します。設定が難しいDKIM、SPF、DMARCといったドメインセキュリティ標準認証体系までもワンクリックで自動構成してくれるため、外部のメール送信プラットフォームを契約する際にかかる固定費の負担を軽減できます。ただし、VPSプロバイダー側でポート25がブロックされていたり、割り当てられたIPアドレスのレピュテーションが悪い場合にはメール送信がうまくいかない可能性があるため、必要に応じて外部リレーサーバーを代替策として構成しなければならないという現実的な制限は考慮する必要があります。\n\nバックエンドの生産性を最大化するワンクリックデータベース対応も魅力です。PostgreSQL、Redis、MongoDBなどモダンなウェブ・AIアプリケーションに必須のデータインフラだけでなく、数多くのマイクロサービスが絡み合っており個別のホスティングが難しいことで有名なSupabaseのフルスタック全体を、ワンクリックでプライベートネットワーク環境に即座にビルドし、デプロイできます。\n\nAIエージェントのための制御チャネル：ネイティブMCPサポート\n\nOpenshipはプラットフォームに内蔵された専用MCPサーバーを提供し、インフラ管理の方法を効率化します。従来のPaaSプラットフォームのように、人が直接ターミナルからSSHでログインして複雑なコマンドを入力する必要はありません。代わりに、開発者が使用するAIエージェントが直接デプロイの状態を確認・操作できる制御チャネルを提供します。\n\nOpenshipのMCPサーバーは、リアルタイムのビルドログ確認、デプロイ状態の取得、環境変数の変更、サービスのロールバックなどのインフラ制御作業をツールとしてAIに公開します。Claude CodeやCursorのようなAIツールにOpenshipのMCP設定を登録すれば、自然言語による指示だけで運用環境を制御可能です。例えば「最近のデプロイログを見せて。エラーがあれば直前のビルドに戻して」と指示すると、AIエージェントがOpenship APIを介して該当作業を直接実行・調整します。\n\nこのようなネイティブMCPサポートは、コード修正からインフラデプロイまでの分断を解消します。開発者がターミナル、エディタ、ウェブダッシュボードを行き来することなく、開発ツールチェーンの中で安定的にデプロイを完結できます。\n\nCoolifyとの比較：ライセンスとアーキテクチャの現実的な妥協案\n\nセルフホスティングPaaS市場の絶対的王者である「Coolify」と比較すると、Openshipはライセンスとアーキテクチャの観点で明確な違いを見せています。\n\nまた、GitHubでソースコードを探す際に注意が必要です。Eコマース注文ルータープロジェクトである既存の「openshiporg/openship」と同名であるため、混同しやすいからです。今回リリースされたセルフホスティングPaaSプラットフォームは「oblien/openship」リポジトリで開発されているため、間違ったリポジトリにスターを付けないよう明確に区別する必要があります。\n\n機能的な成熟度においても確かな妥協案が存在します。Coolifyはすでにマルチサーバー構成や高可用性デプロイ環境を難なくサポートしていますが、リリースされたばかりのOpenshipはまだシングルサーバーやホームラボ環境にフォーカスしています。マルチサーバーのクラスタリングやロードバランシング制御のような大規模なインフラ管理機能は、ロードマップ上で現在実装中の段階です。しかし、重いリソースオーバーヘッドなしにローカルビルドアーキテクチャのメリットを最大化し、AIエージェントと完璧に結合したデプロイ環境を構築したい個人開発者やホームラボユーザーにとっては、現時点でOpenshipが最も魅力的な選択肢といえるでしょう。\n\nOpenship、今すぐ実務に使っても大丈夫か\n\nOpenshipはローカルビルドの転送、メールサーバーの内蔵、そしてネイティブMCPサポートにより、セルフホスティング環境の煩わしさを解消してくれるスマートなプラットフォームです。ただし、マルチサーバークラスタリングのような高可用性機能はまだロードマップの段階にあり、初期のドキュメント化も進行中であるため、基幹となる商用サービスに即座に導入するよりは、個人のサイドプロジェクトや軽量な社内インフラにまず導入して利便性を検証してみることを推奨します。\n\nこの新しいデプロイアーキテクチャとAIエージェントの連動を直接体験してみたい場合は、ターミナルで以下のコマンドから手軽に始めることができます。\n\nnpm install -g openship\nopenship init\n\n参考までに、GitHubでプロジェクトを検索する際はEコマース注文ルーターとして使われる同名の他リポジトリ（openshiporg/openship）と混同しやすいため、実際のデプロイプラットフォームプロジェクトである「oblien/openship」リポジトリを正確に確認するようにしてください。\n\n参考リンク\n\noblien/openship GitHub & Changelog — Openship License Transition: From AGPL Commons Clause to Apache 2.0\nOpenship & explainx.ai — AI-Agent Control via Native MCP Server","Openship 심층 분석 — 로컬 빌드와 MCP가 바꿀 셀프 호스팅 PaaS\n\nOpenship 심층 분석 — 로컬 빌드와 MCP가 바꿀 셀프 호스팅 PaaS\n\n2026년 7월 17일, 가상 서버의 리소스 부족 문제를 해결하기 위해 설계된 새로운 자가 호스팅 PaaS 플랫폼 오픈쉽(Openship)이 공식 출시되었습니다. IT 전문 매체 explainx.ai에 따르면, 오픈쉽은 대상 서버에서 직접 빌드를 구동해 오버헤드를 일으키던 기존 도구들과 달리 '로컬 빌드 후 전송'이라는 아키텍처적 차별점을 제시합니다. 여기에 메일 서버 내장과 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 지원을 더해 AI 에이전트가 인프라를 자율적으로 제어하는 자동화 환경까지 구축했습니다. 다만 깃허브에서 프로젝트를 탐색할 때는 이커머스 주문 라우터 프로젝트인 openshiporg/openship과 이번에 출시된 배포 플랫폼인 oblien/openship을 명확히 구분해야 합니다.\n\n서버 리소스 문제를 해결하는 '로컬 빌드 + SSH 전송' 아키텍처\n\n기존의 자가 호스팅 플랫폼들은 제어 패널, 데이터베이스, 빌드 도구가 모두 대상 서버에서 구동되는 구조였습니다. 이 때문에 월 5달러 수준의 가벼운 가상 사설 서버 환경에서는 빌드가 시작되자마자 메모리 부족 오류를 일으키며 서버가 중단되기 일쑤였습니다.\n\nIT 전문 매체 explainx.ai 보고서에 따르면, 2026년 7월 17일에 출시된 오픈쉽(Openship)은 이러한 서버 리소스 문제를 '로컬 빌드 및 SSH 전송' 아키텍처로 영리하게 해결했습니다. 기본적으로 사용자의 로컬 환경이나 외부 빌드 서버에서 컨테이너 이미지를 컴파일한 뒤, 완료된 결과물만 SSH를 통해 대상 서버로 전송합니다. 덕분에 대상 서버는 무거운 빌드 시스템이나 제어판 백그라운드 프로세스 없이 애플리케이션 실행과 가벼운 프록시 라우터 역할만 전담하여 리소스 점유율을 최소로 유지할 수 있습니다.\n\n설치 과정 역시 가벼운 아키텍처에 걸맞게 간단합니다. 로컬 터미널에서 단 두 줄의 명령어로 플랫폼 초기 환경 설정을 마칠 수 있습니다.\n\n# 글로벌 CLI 설치 및 Openship 초기화\nnpm install -g openship\nopenship init\n\n이렇게 터미널 명령어를 입력하면 로컬 빌드 기반의 배포 시스템이 구성됩니다. 다만 깃허브에서 프로젝트를 검색할 때 한 가지 주의할 점이 있습니다. 이커머스 주문 라우팅 도구인 openshiporg/openship과 프로젝트 이름이 완전히 같기 때문에, 자가 호스팅 플랫폼을 이용하려는 개발자라면 반드시 oblien/openship 저장소를 찾아가야 올바른 소스코드를 확인하고 스타를 누를 수 있습니다.\n\n메일 서버와 Supabase 전체 스택, '원클릭 서비스'의 과감한 내장\n\n자가 호스팅을 망설이게 만드는 가장 큰 걸림돌은 트랜잭션 메일 설정과 백엔드 인프라 구성의 까다로움입니다. 오픈쉽은 이 문제를 해결하기 위해 고가의 이메일 전송 서비스와 복잡한 데이터베이스 스택을 플랫폼 안에 통째로 내장하는 과감한 아키텍처를 선보였습니다.\n\n가장 독특한 지점은 내장형 메일 서버입니다. 오픈쉽은 자체 메일 코어를 통해 SMTP와 웹메일 환경을 한 번에 제공합니다. 설정하기 까다로운 DKIM, SPF, DMARC 같은 도메인 보안 표준 인증 체계까지 원클릭으로 자동 구성해 주므로, 외부 메일 전송 플랫폼을 구독할 때 발생하는 고정 비용 부담을 덜 수 있습니다. 다만 가상 사설 서버 제공업체에서 자체적으로 포트 25를 차단해 두었거나 배정받은 IP의 평판이 나쁜 경우 메일 수신이 원활하지 않을 수 있어, 필요한 경우 외부 릴레이 서버를 대체재로 구성해야 하는 현실적인 한계는 여전히 감안해야 합니다.\n\n백엔드 생산성을 극대화하는 원클릭 데이터베이스 지원도 매력적입니다. PostgreSQL, Redis, MongoDB 등 모던 웹 및 AI 애플리케이션에 필수적인 데이터 인프라뿐만 아니라, 수많은 마이크로서비스가 얽혀 있어 개별 호스팅이 까다롭기로 유명한 수파베이스 전체 스택을 단 한 번의 클릭만으로 사설 네트워크 환경에 즉시 빌드하고 배포할 수 있습니다.\n\nAI 에이전트를 위한 제어 통로: 네이티브 MCP 지원\n\n오픈쉽은 플랫폼에 내장된 전용 MCP 서버를 제공하여 인프라 관리 방식을 효율적으로 바꿉니다. 기존 PaaS 플랫폼처럼 사람이 직접 터미널에 SSH로 로그인해 복잡한 명령어를 입력할 필요가 없습니다. 대신 개발자가 사용하는 AI 에이전트가 직접 배포 상태를 조회하고 조작할 수 있는 제어 통로를 제공합니다.\n\n오픈쉽의 MCP 서버는 실시간 빌드 로그 확인, 배포 상태 조회, 환경 변수 변경, 서비스 롤백 등의 인프라 제어 작업을 도구 형태로 AI에 노출합니다. Claude Code나 Cursor 같은 AI 도구에 오픈쉽의 MCP 설정을 등록하면 자연어 지시만으로도 운영 환경을 제어할 수 있습니다. 예를 들어 \"최근 배포 로그를 보여주고, 오류가 생겼다면 바로 이전 빌드로 되돌려줘\"라고 지시하면 AI 에이전트가 오픈쉽 API를 거쳐 해당 작업을 직접 조율합니다.\n\n이러한 네이티브 MCP 지원은 코드 수정부터 인프라 배포 단계까지의 단절을 해결합니다. 개발자가 터미널과 에디터, 웹 대시보드를 수시로 오가지 않아도 개발 툴체인 안에서 안정적으로 배포를 완결할 수 있습니다.\n\nCoolify와의 비교: 라이선스와 아키텍처의 현실적인 절충안\n\n자가 호스팅 PaaS 시장의 절대강자인 쿨리파이(Coolify)와 비교하면 오픈쉽은 라이선스와 아키텍처 관점에서 명확한 차이점을 보입니다.\n\n또한 깃허브에서 소스코드를 찾아볼 때 한 가지 주의할 점이 있습니다. 이커머스 주문 라우터 프로젝트인 기존의 openshiporg/openship과 이름이 같아 혼동하기 쉽기 때문입니다. 이번에 출시된 셀프 호스팅 PaaS 플랫폼은 oblien/openship 저장소에서 개발되고 있으므로, 엉뚱한 저장소에 스타를 누르지 않도록 명확한 구분이 필요합니다.\n\n기능적 성숙도에서도 확실한 절충안이 존재합니다. 쿨리파이는 이미 다중 서버 구성과 고가용성 배포 환경을 무리 없이 지원하는 반면, 이제 막 출시된 오픈쉽은 아직 단일 서버나 홈랩 환경에 집중되어 있습니다. 다중 서버 클러스터링이나 로드 밸런싱 제어 같은 대규모 인프라 관리 기능들은 로드맵 상에서 아직 구현 중인 단계입니다. 하지만 무거운 리소스 오버헤드 없이 로컬 빌드 아키텍처의 이점을 극대화하고, AI 에이전트와 완벽히 결합한 배포 환경을 구축하려는 1인 개발자나 홈랩 사용자에게는 현재 오픈쉽이 가장 매력적인 대안입니다.\n\nOpenship, 지금 당장 실무에 써도 좋을까\n\n오픈쉽은 로컬 빌드 전달, 메일 서버 내장, 그리고 네이티브 MCP 지원으로 자가 호스팅 환경의 번거로움을 해결해 주는 영리한 플랫폼입니다. 다만 다중 서버 클러스터링 같은 고가용성 기능은 아직 로드맵 단계이고 초기 문서화가 진행 중이므로, 핵심 상용 서비스에 바로 적용하기보다는 개인 사이드 프로젝트나 가벼운 내부 인프라에 먼저 도입하여 편의성을 검증해 보는 것을 추천합니다.\n\n만약 이 새로운 배포 아키텍처와 AI 에이전트 연동을 직접 경험해보고 싶다면 터미널에서 다음 명령어로 가볍게 시작할 수 있습니다.\n\nnpm install -g openship\nopenship init\n\n참고로 깃허브에서 프로젝트를 찾아볼 때는 이커머스 주문 라우터로 쓰이는 동명의 다른 저장소(openshiporg/openship)와 혼동하기 쉬우므로, 실제 배포 플랫폼 프로젝트인 oblien/openship 저장소를 정확히 확인해야 합니다.\n\n참고 링크\n\noblien/openship GitHub & Changelog — Openship License Transition: From AGPL Commons Clause to Apache 2.0\nOpenship & explainx.ai — AI-Agent Control via Native MCP Server",{"_1690":3121,"_1691":3122,"_1600":3123},"Openship In-Depth: How Local Builds and MCP Are Transforming Self-Hosted PaaS On July 17, 2026, Openship, a new self-hosted PaaS platform designed to address resource constraints on virtual servers, was officially releas…","Openship深層分析 — ローカルビルドとMCPが変えるセルフホスティングPaaS 2026年7月17日、仮想サーバーのリソース不足問題を解決するために設計された新しいセルフホスティングPaaSプラットフォーム「Openship」が正式にリリースされました。IT専門メディアexplainx.aiによると、Openshipは対象サーバーで直接ビルドを実行してオーバーヘッドを引き起こしていた従来のツールとは異なり、「ローカルでビルドして…","Openship 심층 분석 — 로컬 빌드와 MCP가 바꿀 셀프 호스팅 PaaS 2026년 7월 17일, 가상 서버의 리소스 부족 문제를 해결하기 위해 설계된 새로운 자가 호스팅 PaaS 플랫폼 오픈쉽(Openship)이 공식 출시되었습니다. IT 전문 매체 explainx.ai에 따르면, 오픈쉽은 대상 서버에서 직접 빌드를 구동해 오버헤드를 일으키던 기존 도구들과 달리 '로컬 빌드 후 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7월 17일, 가상 서버의 리소스 부족 문제를 해결하기 위해 설계된 새로운 자가 호스팅 PaaS 플랫폼 오픈쉽(Openship)이 공식 출시되었습니다. IT 전문 매체 explainx.ai에 따르면, 오픈쉽은 대상 서버에서 직접 빌드를 구동해 오버헤드를 일으키던 기존 도구들과 달리 '로컬 빌드 후 전송'이라는 아키텍처적 차별점을 제시합니다. 여기에 메일 서버 내장과 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 지원을 더해 AI 에이전트가 인프라를 자율적으로 제어하는 자동화 환경까지 구축했습니다. 다만 깃허브에서 프로젝트를 탐색할 때는 이커머스 주문 라우터 프로젝트인 ",{"_2389":3230,"_2224":2389,"_2416":3231},"openshiporg/openship",{"_2418":2419},{"_2389":3233,"_2224":2389},"과 이번에 출시된 배포 플랫폼인 ",{"_2389":3235,"_2224":2389,"_2416":3236},"oblien/openship",{"_2418":2419},{"_2389":3238,"_2224":2389},"을 명확히 구분해야 합니다.",{"_929":3240,"_2224":2380,"_3207":3241,"_2381":3242},"ed6ed608-b86b-4330-823a-f2dbbb640fb9",{"_3209":578},[],{"_929":3244,"_2224":2385,"_2386":1946,"_3207":3245,"_2381":3246},"6317ad9d-2628-4f7c-ac49-536d04be02b6",{"_3209":578},[3247],{"_2389":3248,"_2224":2389},"서버 리소스 문제를 해결하는 '로컬 빌드 + SSH 전송' 아키텍처",{"_929":3250,"_2224":2380,"_3207":3251,"_2381":3252},"561f3683-9acf-40ee-8333-0b4d04d9fbfa",{"_3209":578},[],{"_929":3254,"_2224":2380,"_3207":3255,"_2381":3256},"587e792a-a9a0-472e-8c1a-0da7a3a850f6",{"_3209":578},[3257],{"_2389":3258,"_2224":2389},"기존의 자가 호스팅 플랫폼들은 제어 패널, 데이터베이스, 빌드 도구가 모두 대상 서버에서 구동되는 구조였습니다. 이 때문에 월 5달러 수준의 가벼운 가상 사설 서버 환경에서는 빌드가 시작되자마자 메모리 부족 오류를 일으키며 서버가 중단되기 일쑤였습니다.",{"_929":3260,"_2224":2380,"_3207":3261,"_2381":3262},"33c365d6-530b-4346-a226-46f33a1885ee",{"_3209":578},[],{"_929":3264,"_2224":2380,"_3207":3265,"_2381":3266},"175a64e6-d9dd-4e14-b33a-3810696d6f51",{"_3209":578},[3267],{"_2389":3268,"_2224":2389},"IT 전문 매체 explainx.ai 보고서에 따르면, 2026년 7월 17일에 출시된 오픈쉽(Openship)은 이러한 서버 리소스 문제를 '로컬 빌드 및 SSH 전송' 아키텍처로 영리하게 해결했습니다. 기본적으로 사용자의 로컬 환경이나 외부 빌드 서버에서 컨테이너 이미지를 컴파일한 뒤, 완료된 결과물만 SSH를 통해 대상 서버로 전송합니다. 덕분에 대상 서버는 무거운 빌드 시스템이나 제어판 백그라운드 프로세스 없이 애플리케이션 실행과 가벼운 프록시 라우터 역할만 전담하여 리소스 점유율을 최소로 유지할 수 있습니다.",{"_929":3270,"_2224":2380,"_3207":3271,"_2381":3272},"75a069c4-c265-4aaf-b5b2-215c353bd279",{"_3209":578},[],{"_929":3274,"_2224":2380,"_3207":3275,"_2381":3276},"43e020b6-a8a0-4e88-8197-b26990916f76",{"_3209":578},[3277],{"_2389":3278,"_2224":2389},"설치 과정 역시 가벼운 아키텍처에 걸맞게 간단합니다. 로컬 터미널에서 단 두 줄의 명령어로 플랫폼 초기 환경 설정을 마칠 수 있습니다.",{"_929":3280,"_2224":2380,"_3207":3281,"_2381":3282},"20616e77-3d67-4cda-b5bb-4021e96b1bf2",{"_3209":578},[],{"_929":3284,"_2418":3285,"_2224":2418,"_612":3286},"614cb2e9-03c7-4580-8c17-fdf65807ebdc","# 글로벌 CLI 설치 및 Openship 초기화\nnpm install -g openship\nopenship init","bash",{"_929":3288,"_2224":2380,"_3207":3289,"_2381":3290},"a81fe3f4-98f8-4627-928a-109b2d498b84",{"_3209":578},[],{"_929":3292,"_2224":2380,"_3207":3293,"_2381":3294},"cc96f273-f85a-436b-8d0d-51ef9a9a6710",{"_3209":578},[3295,3297,3299,3301,3303],{"_2389":3296,"_2224":2389},"이렇게 터미널 명령어를 입력하면 로컬 빌드 기반의 배포 시스템이 구성됩니다. 다만 깃허브에서 프로젝트를 검색할 때 한 가지 주의할 점이 있습니다. 이커머스 주문 라우팅 도구인 ",{"_2389":3230,"_2224":2389,"_2416":3298},{"_2418":2419},{"_2389":3300,"_2224":2389},"과 프로젝트 이름이 완전히 같기 때문에, 자가 호스팅 플랫폼을 이용하려는 개발자라면 반드시 ",{"_2389":3235,"_2224":2389,"_2416":3302},{"_2418":2419},{"_2389":3304,"_2224":2389}," 저장소를 찾아가야 올바른 소스코드를 확인하고 스타를 누를 수 있습니다.",{"_929":3306,"_2224":2380,"_3207":3307,"_2381":3308},"0916f81c-3d2d-4e8a-a896-7b5570afee47",{"_3209":578},[],{"_929":3310,"_2224":2385,"_2386":1946,"_3207":3311,"_2381":3312},"581ca5b2-9f7c-46b8-9ce4-950222b1144e",{"_3209":578},[3313],{"_2389":3314,"_2224":2389},"메일 서버와 Supabase 전체 스택, '원클릭 서비스'의 과감한 내장",{"_929":3316,"_2224":2380,"_3207":3317,"_2381":3318},"5c03cbc2-da25-433a-860c-53bb14daf8a5",{"_3209":578},[],{"_929":3320,"_2224":2380,"_3207":3321,"_2381":3322},"b64f6fef-3dac-4462-9604-81f0f37cbac8",{"_3209":578},[3323],{"_2389":3324,"_2224":2389},"자가 호스팅을 망설이게 만드는 가장 큰 걸림돌은 트랜잭션 메일 설정과 백엔드 인프라 구성의 까다로움입니다. 오픈쉽은 이 문제를 해결하기 위해 고가의 이메일 전송 서비스와 복잡한 데이터베이스 스택을 플랫폼 안에 통째로 내장하는 과감한 아키텍처를 선보였습니다.",{"_929":3326,"_2224":2380,"_3207":3327,"_2381":3328},"e1d366a6-93f4-485e-bc92-01606c688939",{"_3209":578},[],{"_929":3330,"_2224":2380,"_3207":3331,"_2381":3332},"a78f3866-8d61-43b8-a243-c1b46d295c51",{"_3209":578},[3333],{"_2389":3334,"_2224":2389},"가장 독특한 지점은 내장형 메일 서버입니다. 오픈쉽은 자체 메일 코어를 통해 SMTP와 웹메일 환경을 한 번에 제공합니다. 설정하기 까다로운 DKIM, SPF, DMARC 같은 도메인 보안 표준 인증 체계까지 원클릭으로 자동 구성해 주므로, 외부 메일 전송 플랫폼을 구독할 때 발생하는 고정 비용 부담을 덜 수 있습니다. 다만 가상 사설 서버 제공업체에서 자체적으로 포트 25를 차단해 두었거나 배정받은 IP의 평판이 나쁜 경우 메일 수신이 원활하지 않을 수 있어, 필요한 경우 외부 릴레이 서버를 대체재로 구성해야 하는 현실적인 한계는 여전히 감안해야 합니다.",{"_929":3336,"_2224":2380,"_3207":3337,"_2381":3338},"4c65d851-5fde-4f55-b4dd-d7741f256901",{"_3209":578},[],{"_929":3340,"_2224":2380,"_3207":3341,"_2381":3342},"e3790ef1-cdf7-4b84-a2bc-79b732de38a5",{"_3209":578},[3343],{"_2389":3344,"_2224":2389},"백엔드 생산성을 극대화하는 원클릭 데이터베이스 지원도 매력적입니다. PostgreSQL, Redis, MongoDB 등 모던 웹 및 AI 애플리케이션에 필수적인 데이터 인프라뿐만 아니라, 수많은 마이크로서비스가 얽혀 있어 개별 호스팅이 까다롭기로 유명한 수파베이스 전체 스택을 단 한 번의 클릭만으로 사설 네트워크 환경에 즉시 빌드하고 배포할 수 있습니다.",{"_929":3346,"_2224":2380,"_3207":3347,"_2381":3348},"66290670-e43a-4b6a-b9ec-21fff5561470",{"_3209":578},[],{"_929":3350,"_2224":2385,"_2386":1946,"_3207":3351,"_2381":3352},"c0d0c26a-32f4-4926-afc6-3aafe1f38894",{"_3209":578},[3353],{"_2389":3354,"_2224":2389},"AI 에이전트를 위한 제어 통로: 네이티브 MCP 지원",{"_929":3356,"_2224":2380,"_3207":3357,"_2381":3358},"2f00372c-4e28-4c96-9e08-8fca1a44e01d",{"_3209":578},[],{"_929":3360,"_2224":2380,"_3207":3361,"_2381":3362},"9503b9f1-0e1a-4081-a7bc-bfcec33d6726",{"_3209":578},[3363],{"_2389":3364,"_2224":2389},"오픈쉽은 플랫폼에 내장된 전용 MCP 서버를 제공하여 인프라 관리 방식을 효율적으로 바꿉니다. 기존 PaaS 플랫폼처럼 사람이 직접 터미널에 SSH로 로그인해 복잡한 명령어를 입력할 필요가 없습니다. 대신 개발자가 사용하는 AI 에이전트가 직접 배포 상태를 조회하고 조작할 수 있는 제어 통로를 제공합니다.",{"_929":3366,"_2224":2380,"_3207":3367,"_2381":3368},"ee42cd16-1557-4cbe-9761-b33c7997f030",{"_3209":578},[],{"_929":3370,"_2224":2380,"_3207":3371,"_2381":3372},"0163be7f-338a-4d9c-9ab6-423803c11e7b",{"_3209":578},[3373],{"_2389":3374,"_2224":2389},"오픈쉽의 MCP 서버는 실시간 빌드 로그 확인, 배포 상태 조회, 환경 변수 변경, 서비스 롤백 등의 인프라 제어 작업을 도구 형태로 AI에 노출합니다. Claude Code나 Cursor 같은 AI 도구에 오픈쉽의 MCP 설정을 등록하면 자연어 지시만으로도 운영 환경을 제어할 수 있습니다. 예를 들어 \"최근 배포 로그를 보여주고, 오류가 생겼다면 바로 이전 빌드로 되돌려줘\"라고 지시하면 AI 에이전트가 오픈쉽 API를 거쳐 해당 작업을 직접 조율합니다.",{"_929":3376,"_2224":2380,"_3207":3377,"_2381":3378},"6a8f2abb-03ff-44e9-9c3a-4c929aabfa23",{"_3209":578},[],{"_929":3380,"_2224":2380,"_3207":3381,"_2381":3382},"cec58482-5bd8-4cb2-bb13-d2abcf6db516",{"_3209":578},[3383],{"_2389":3384,"_2224":2389},"이러한 네이티브 MCP 지원은 코드 수정부터 인프라 배포 단계까지의 단절을 해결합니다. 개발자가 터미널과 에디터, 웹 대시보드를 수시로 오가지 않아도 개발 툴체인 안에서 안정적으로 배포를 완결할 수 있습니다.",{"_929":3386,"_2224":2380,"_3207":3387,"_2381":3388},"042c5449-b6cd-4759-8daf-37773fd39a03",{"_3209":578},[],{"_929":3390,"_2224":2385,"_2386":1946,"_3207":3391,"_2381":3392},"dcfa9bf8-3364-42b7-8c2c-b94ab9a998c5",{"_3209":578},[3393],{"_2389":3394,"_2224":2389},"Coolify와의 비교: 라이선스와 아키텍처의 현실적인 절충안",{"_929":3396,"_2224":2380,"_3207":3397,"_2381":3398},"7c22c0ea-ab8e-4f20-b7af-26d139af1f61",{"_3209":578},[],{"_929":3400,"_2224":2380,"_3207":3401,"_2381":3402},"a335b3f5-0875-4994-934c-39265d4edb02",{"_3209":578},[3403],{"_2389":3404,"_2224":2389},"자가 호스팅 PaaS 시장의 절대강자인 쿨리파이(Coolify)와 비교하면 오픈쉽은 라이선스와 아키텍처 관점에서 명확한 차이점을 보입니다.",{"_929":3406,"_2224":2380,"_3207":3407,"_2381":3408},"98f0bb1c-9848-47b2-8f11-4dc0a5e6bd98",{"_3209":578},[],{"_929":3410,"_2224":2380,"_3207":3411,"_2381":3412},"71890ec9-65f6-4344-9ceb-dfeb6085caac",{"_3209":578},[3413,3415,3417,3419,3421],{"_2389":3414,"_2224":2389},"또한 깃허브에서 소스코드를 찾아볼 때 한 가지 주의할 점이 있습니다. 이커머스 주문 라우터 프로젝트인 기존의 ",{"_2389":3230,"_2224":2389,"_2416":3416},{"_2418":2419},{"_2389":3418,"_2224":2389},"과 이름이 같아 혼동하기 쉽기 때문입니다. 이번에 출시된 셀프 호스팅 PaaS 플랫폼은 ",{"_2389":3235,"_2224":2389,"_2416":3420},{"_2418":2419},{"_2389":3422,"_2224":2389}," 저장소에서 개발되고 있으므로, 엉뚱한 저장소에 스타를 누르지 않도록 명확한 구분이 필요합니다.",{"_929":3424,"_2224":2380,"_3207":3425,"_2381":3426},"7be8e40c-6186-4a7e-b927-09a8c555013d",{"_3209":578},[],{"_929":3428,"_2224":2380,"_3207":3429,"_2381":3430},"d1cfb26a-9564-44a4-925b-3fb70dae6140",{"_3209":578},[3431],{"_2389":3432,"_2224":2389},"기능적 성숙도에서도 확실한 절충안이 존재합니다. 쿨리파이는 이미 다중 서버 구성과 고가용성 배포 환경을 무리 없이 지원하는 반면, 이제 막 출시된 오픈쉽은 아직 단일 서버나 홈랩 환경에 집중되어 있습니다. 다중 서버 클러스터링이나 로드 밸런싱 제어 같은 대규모 인프라 관리 기능들은 로드맵 상에서 아직 구현 중인 단계입니다. 하지만 무거운 리소스 오버헤드 없이 로컬 빌드 아키텍처의 이점을 극대화하고, AI 에이전트와 완벽히 결합한 배포 환경을 구축하려는 1인 개발자나 홈랩 사용자에게는 현재 오픈쉽이 가장 매력적인 대안입니다.",{"_929":3434,"_2224":2380,"_3207":3435,"_2381":3436},"086828ac-2c4e-41ef-92c4-4e024a5d5924",{"_3209":578},[],{"_929":3438,"_2224":2385,"_2386":1946,"_3207":3439,"_2381":3440},"b2573de6-244c-49f0-998a-e823e496a89b",{"_3209":578},[3441],{"_2389":3442,"_2224":2389},"Openship, 지금 당장 실무에 써도 좋을까",{"_929":3444,"_2224":2380,"_3207":3445,"_2381":3446},"674306fb-554f-44bc-a38c-ff01be11c780",{"_3209":578},[],{"_929":3448,"_2224":2380,"_3207":3449,"_2381":3450},"67785446-1ed9-451f-8e06-fb524a7e0e2c",{"_3209":578},[3451],{"_2389":3452,"_2224":2389},"오픈쉽은 로컬 빌드 전달, 메일 서버 내장, 그리고 네이티브 MCP 지원으로 자가 호스팅 환경의 번거로움을 해결해 주는 영리한 플랫폼입니다. 다만 다중 서버 클러스터링 같은 고가용성 기능은 아직 로드맵 단계이고 초기 문서화가 진행 중이므로, 핵심 상용 서비스에 바로 적용하기보다는 개인 사이드 프로젝트나 가벼운 내부 인프라에 먼저 도입하여 편의성을 검증해 보는 것을 추천합니다.",{"_929":3454,"_2224":2380,"_3207":3455,"_2381":3456},"9d20e37e-750f-4ba8-91b9-c4cee81b018b",{"_3209":578},[],{"_929":3458,"_2224":2380,"_3207":3459,"_2381":3460},"612a1b51-c562-47d5-9b0f-cc7b59a99203",{"_3209":578},[3461],{"_2389":3462,"_2224":2389},"만약 이 새로운 배포 아키텍처와 AI 에이전트 연동을 직접 경험해보고 싶다면 터미널에서 다음 명령어로 가볍게 시작할 수 있습니다.",{"_929":3464,"_2224":2380,"_3207":3465,"_2381":3466},"cc291d21-e07c-41ea-99dd-e97a2d2f7669",{"_3209":578},[],{"_929":3468,"_2418":3469,"_2224":2418,"_612":3286},"674c2035-c3a6-4148-9381-1a01d27e0a09","npm install -g openship\nopenship init",{"_929":3471,"_2224":2380,"_3207":3472,"_2381":3473},"ec1f5359-d408-4d52-b825-3d917e23eda8",{"_3209":578},[],{"_929":3475,"_2224":2380,"_3207":3476,"_2381":3477},"9e2634a4-e482-4b85-9bd8-2a62a917855c",{"_3209":578},[3478,3480,3482],{"_2389":3479,"_2224":2389},"참고로 깃허브에서 프로젝트를 찾아볼 때는 이커머스 주문 라우터로 쓰이는 동명의 다른 저장소(openshiporg/openship)와 혼동하기 쉬우므로, 실제 배포 플랫폼 프로젝트인 ",{"_2389":3235,"_2224":2389,"_2416":3481},{"_2418":2419},{"_2389":3483,"_2224":2389}," 저장소를 정확히 확인해야 합니다.",{"_929":3485,"_2224":2380,"_3207":3486,"_2381":3487},"41093249-d294-44a2-957d-d55b7be3c151",{"_3209":578},[],{"_929":3489,"_2224":3490},"9bf41e17-fefb-40ba-ac09-158c2e5de111","divider",{"_929":3492,"_2224":2380,"_3207":3493,"_2381":3494},"f3095d9f-1211-48f6-8b3f-499a4598c058",{"_3209":578},[],{"_929":3496,"_2224":2380,"_3207":3497,"_2381":3498},"491518b0-5564-43c7-a9e3-d870e915dc1a",{"_3209":578},[3499],{"_2389":3500,"_2224":2389,"_2416":3501},"참고 링크",{"_2484":2419},{"_929":3503,"_2224":2380,"_3207":3504,"_2381":3505},"55b7f6b3-6be0-4644-999f-59d079366e51",{"_3209":578},[],{"_929":3507,"_1679":3508,"_2224":3509,"_759":3510},"70386f1a-8334-4efa-8d37-ad4f8a26f098","bullet","list",[3511,3522],{"_929":3512,"_2381":3513},"9f8f79de-6c1d-4831-bc75-8457af718905",[3514],{"_3515":3516,"_2224":3517,"_3518":3519},"href","https://github.com/oblien/openship","link","children",[3520],{"_2389":3521,"_2224":2389},"oblien/openship GitHub & Changelog — Openship License Transition: From AGPL Commons Clause to Apache 2.0",{"_929":3523,"_2381":3524},"1c4dde00-c50c-438f-975f-6267ee06df29",[3525],{"_3515":3526,"_2224":3517,"_3518":3527},"https://openship.io/docs",[3528],{"_2389":3529,"_2224":2389},"Openship & explainx.ai — AI-Agent Control via Native MCP Server",{"_929":3531,"_2224":2380,"_3207":3532,"_2381":3533},"55d7eeb8-4313-4d30-b0a7-bc82447029c9",{"_3209":578},[],{"_3370":3535,"_3539":3540,"_3264":3545,"_3215":3549,"_3274":3551,"_3496":3555,"_3310":3559,"_3254":3563,"_3458":3567,"_3244":3571,"_3448":3575,"_3507":3579,"_3410":3582,"_3224":3587,"_3360":3592,"_3475":3596,"_3400":3601,"_3330":3605,"_3438":3609,"_3320":3613,"_3350":3617,"_3292":3621,"_3380":3626,"_3428":3630,"_3390":3634,"_3340":3638},{"_2381":3536},{"_1690":3537,"_1691":3538,"_1600":3374},"Openship's MCP server exposes infrastructure control tasks, such as viewing real-time build logs, checking deployment status, changing environment variables, and rolling back services, as tools for AI. By registering Openship's MCP settings in AI tools like Claude Code or Cursor, you can manage your operational environment with simple natural language instructions. For example, if you say, \"Show me the recent deployment logs, and if there's an error, revert to the previous build,\" the AI agent will coordinate the task directly via the Openship API.","OpenshipのMCPサーバーは、リアルタイムのビルドログ確認、デプロイ状態の取得、環境変数の変更、サービスのロールバックなどのインフラ制御作業をツールとしてAIに公開します。Claude CodeやCursorのようなAIツールにOpenshipのMCP設定を登録すれば、自然言語による指示だけで運用環境を制御可能です。例えば「最近のデプロイログを見せて。エラーがあれば直前のビルドに戻して」と指示すると、AIエージェントがOpenship APIを介して該当作業を直接実行・調整します。","0ebf9412-8aea-45a0-8a4f-8bf66639c78e",{"_3541":3542,"_3543":3544},"item:1c4dde00-c50c-438f-975f-6267ee06df29",{"_1690":3529,"_1691":3529,"_1600":3529},"item:9f8f79de-6c1d-4831-bc75-8457af718905",{"_1690":3521,"_1691":3521,"_1600":3521},{"_2381":3546},{"_1690":3547,"_1691":3548,"_1600":3268},"According to the report by explainx.ai, the Openship platform released on July 17, 2026, cleverly solves these resource issues with its \"local build and SSH transfer\" architecture. Essentially, it compiles container images in the user's local environment or on an external build server and sends only the finished artifacts to the target server via SSH. As a result, the target server can maintain minimal resource usage, focusing solely on running the application and acting as a lightweight proxy router, without the need for heavy build systems or background control panel processes.","IT専門メディアexplainx.aiのレポートによると、2026年7月17日にリリースされたOpenshipは、このサーバーリソース問題を「ローカルビルドおよびSSH転送」アーキテクチャによってスマートに解決しました。基本的にユーザーのローカル環境や外部ビルドサーバーでコンテナイメージをコンパイルした後、完成した成果物のみをSSH経由で対象サーバーに転送します。これにより、対象サーバーは重いビルドシステムやコントロールパネルのバックグラウンドプロセスを動かす必要がなくなり、アプリケーションの実行と軽量なプロキシルーターの役割に専念することで、リソース占有率を最小限に抑えることができます。",{"_2381":3550},{"_1690":3113,"_1691":3114,"_1600":3115},{"_2381":3552},{"_1690":3553,"_1691":3554,"_1600":3278},"The installation process is as simple as its architecture. You can set up the platform's initial environment with just two lines of code in your local terminal.","インストールプロセスも軽量なアーキテクチャに合わせてシンプルです。ローカルターミナルでわずか2行のコマンドを入力するだけで、プラットフォームの初期環境設定が完了します。",{"_2381":3556},{"_1690":3557,"_1691":3558,"_1600":3500},"Reference Links","参考リンク",{"_2381":3560},{"_1690":3561,"_1691":3562,"_1600":3314},"Bold Integration: Mail Server and Full Supabase Stack as a \"One-Click Service\"","メールサーバーとSupabaseフルスタック、「ワンクリックサービス」の大胆な内蔵",{"_2381":3564},{"_1690":3565,"_1691":3566,"_1600":3258},"Traditional self-hosting platforms were structured with control panels, databases, and build tools all running on the target server. Consequently, on lightweight $5/month virtual private server environments, builds would often cause out-of-memory errors and crash the server as soon as they started.","従来のセルフホスティングプラットフォームは、コントロールパネル、データベース、ビルドツールがすべて対象サーバー上で動作する構造でした。そのため、月額5ドル程度の軽量な仮想プライベートサーバー（VPS）環境では、ビルドが始まるとすぐにメモリ不足エラーが発生し、サーバーが停止することが頻繁にありました。",{"_2381":3568},{"_1690":3569,"_1691":3570,"_1600":3462},"If you would like to experience this new deployment architecture and AI agent integration, you can easily get started with the following command in your terminal:","この新しいデプロイアーキテクチャとAIエージェントの連動を直接体験してみたい場合は、ターミナルで以下のコマンドから手軽に始めることができます。",{"_2381":3572},{"_1690":3573,"_1691":3574,"_1600":3248},"\"Local Build + SSH Transfer\" Architecture Solving Server Resource Issues","サーバーリソース問題を解決する「ローカルビルド + SSH転送」アーキテクチャ",{"_2381":3576},{"_1690":3577,"_1691":3578,"_1600":3452},"Openship is a smart platform that solves the hassles of self-hosting through local build delivery, built-in mail services, and native MCP support. However, since high-availability features like multi-server clustering are still in the roadmap stage and documentation is in its early phases, we recommend testing it first on personal side projects or light internal infrastructure before applying it to core commercial services.","Openshipはローカルビルドの転送、メールサーバーの内蔵、そしてネイティブMCPサポートにより、セルフホスティング環境の煩わしさを解消してくれるスマートなプラットフォームです。ただし、マルチサーバークラスタリングのような高可用性機能はまだロードマップの段階にあり、初期のドキュメント化も進行中であるため、基幹となる商用サービスに即座に導入するよりは、個人のサイドプロジェクトや軽量な社内インフラにまず導入して利便性を検証してみることを推奨します。",{"_3541":3580,"_3543":3581},{"_1690":3529,"_1691":3529,"_1600":3529},{"_1690":3521,"_1691":3521,"_1600":3521},{"_2381":3583},{"_1690":3584,"_1691":3585,"_1600":3586},"Again, please note when looking for the source code on GitHub: it is easily confused with the existing e-commerce order router project, openshiporg/openship. Since the newly released self-hosted PaaS platform is developed in the oblien/openship repository, it is crucial to ensure you distinguish between them so you don't star the wrong repository.","また、GitHubでソースコードを探す際に注意が必要です。Eコマース注文ルータープロジェクトである既存の「openshiporg/openship」と同名であるため、混同しやすいからです。今回リリースされたセルフホスティングPaaSプラットフォームは「oblien/openship」リポジトリで開発されているため、間違ったリポジトリにスターを付けないよう明確に区別する必要があります。","또한 깃허브에서 소스코드를 찾아볼 때 한 가지 주의할 점이 있습니다. 이커머스 주문 라우터 프로젝트인 기존의 openshiporg/openship과 이름이 같아 혼동하기 쉽기 때문입니다. 이번에 출시된 셀프 호스팅 PaaS 플랫폼은 oblien/openship 저장소에서 개발되고 있으므로, 엉뚱한 저장소에 스타를 누르지 않도록 명확한 구분이 필요합니다.",{"_2381":3588},{"_1690":3589,"_1691":3590,"_1600":3591},"On July 17, 2026, Openship, a new self-hosted PaaS platform designed to address resource constraints on virtual servers, was officially released. According to the IT publication explainx.ai, Openship differentiates itself from traditional tools that cause overhead by running builds directly on the target server, instead utilizing a \"build locally, deploy remotely\" architecture. By adding built-in mail server capabilities and Model Context Protocol (MCP) support, it has created an automated environment where AI agents can autonomously manage infrastructure. However, when exploring the project on GitHub, it is important to clearly distinguish between the e-commerce order router project, openshiporg/openship, and this newly released deployment platform, oblien/openship.","2026年7月17日、仮想サーバーのリソース不足問題を解決するために設計された新しいセルフホスティングPaaSプラットフォーム「Openship」が正式にリリースされました。IT専門メディアexplainx.aiによると、Openshipは対象サーバーで直接ビルドを実行してオーバーヘッドを引き起こしていた従来のツールとは異なり、「ローカルでビルドして転送する」というアーキテクチャ上の差別化を図っています。さらに、メールサーバーの内蔵とModel Context Protocol (MCP) のサポートを追加し、AIエージェントがインフラを自律的に制御する自動化環境を構築しました。ただし、GitHubでプロジェクトを検索する際は、Eコマース注文ルータープロジェクトである「openshiporg/openship」と、今回リリースされたデプロイプラットフォーム「oblien/openship」を明確に区別する必要があります。","2026년 7월 17일, 가상 서버의 리소스 부족 문제를 해결하기 위해 설계된 새로운 자가 호스팅 PaaS 플랫폼 오픈쉽(Openship)이 공식 출시되었습니다. IT 전문 매체 explainx.ai에 따르면, 오픈쉽은 대상 서버에서 직접 빌드를 구동해 오버헤드를 일으키던 기존 도구들과 달리 '로컬 빌드 후 전송'이라는 아키텍처적 차별점을 제시합니다. 여기에 메일 서버 내장과 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 지원을 더해 AI 에이전트가 인프라를 자율적으로 제어하는 자동화 환경까지 구축했습니다. 다만 깃허브에서 프로젝트를 탐색할 때는 이커머스 주문 라우터 프로젝트인 openshiporg/openship과 이번에 출시된 배포 플랫폼인 oblien/openship을 명확히 구분해야 합니다.",{"_2381":3593},{"_1690":3594,"_1691":3595,"_1600":3364},"Openship enhances infrastructure management by providing a dedicated, built-in MCP server. Unlike traditional PaaS platforms that require human users to SSH into a terminal and type complex commands, it offers a control gateway through which the AI agents developers already use can directly query and manipulate deployment status.","Openshipはプラットフォームに内蔵された専用MCPサーバーを提供し、インフラ管理の方法を効率化します。従来のPaaSプラットフォームのように、人が直接ターミナルからSSHでログインして複雑なコマンドを入力する必要はありません。代わりに、開発者が使用するAIエージェントが直接デプロイの状態を確認・操作できる制御チャネルを提供します。",{"_2381":3597},{"_1690":3598,"_1691":3599,"_1600":3600},"For reference, when looking for the project on GitHub, be careful not to confuse it with the other repository of the same name (openshiporg/openship) used for e-commerce order routing; make sure you identify the oblien/openship repository, which is the actual deployment platform.","参考までに、GitHubでプロジェクトを検索する際はEコマース注文ルーターとして使われる同名の他リポジトリ（openshiporg/openship）と混同しやすいため、実際のデプロイプラットフォームプロジェクトである「oblien/openship」リポジトリを正確に確認するようにしてください。","참고로 깃허브에서 프로젝트를 찾아볼 때는 이커머스 주문 라우터로 쓰이는 동명의 다른 저장소(openshiporg/openship)와 혼동하기 쉬우므로, 실제 배포 플랫폼 프로젝트인 oblien/openship 저장소를 정확히 확인해야 합니다.",{"_2381":3602},{"_1690":3603,"_1691":3604,"_1600":3404},"When compared to Coolify, the incumbent leader in the self-hosted PaaS market, Openship shows clear differences in terms of licensing and architecture.","セルフホスティングPaaS市場の絶対的王者である「Coolify」と比較すると、Openshipはライセンスとアーキテクチャの観点で明確な違いを見せています。",{"_2381":3606},{"_1690":3607,"_1691":3608,"_1600":3334},"The most unique feature is the built-in mail server. Openship provides SMTP and a webmail environment simultaneously through its own mail core. It automatically configures complex domain security standards like DKIM, SPF, and DMARC with a single click, saving users the fixed costs of subscribing to external email delivery platforms. That said, there is a practical limitation to consider: if your VPS provider blocks port 25 or has a poor IP reputation, email delivery might be unreliable, necessitating an external relay server as a workaround.","最もユニークな点は内蔵型のメールサーバーです。Openshipは独自のメールコアを通じてSMTPとウェブメール環境を一括で提供します。設定が難しいDKIM、SPF、DMARCといったドメインセキュリティ標準認証体系までもワンクリックで自動構成してくれるため、外部のメール送信プラットフォームを契約する際にかかる固定費の負担を軽減できます。ただし、VPSプロバイダー側でポート25がブロックされていたり、割り当てられたIPアドレスのレピュテーションが悪い場合にはメール送信がうまくいかない可能性があるため、必要に応じて外部リレーサーバーを代替策として構成しなければならないという現実的な制限は考慮する必要があります。",{"_2381":3610},{"_1690":3611,"_1691":3612,"_1600":3442},"Is Openship Ready for Production?","Openship、今すぐ実務に使っても大丈夫か",{"_2381":3614},{"_1690":3615,"_1691":3616,"_1600":3324},"The biggest hurdles to self-hosting are typically the complexity of setting up transactional email and configuring backend infrastructure. To solve this, Openship features a bold architecture that embeds both a high-end email delivery service and a complex database stack directly into the platform.","セルフホスティングをためらわせる最大の障壁は、トランザクションメールの設定とバックエンドインフラ構成の煩雑さです。Openshipはこの問題を解決するために、高価なメール配信サービスと複雑なデータベーススタックをプラットフォーム内に丸ごと内蔵するという大胆なアーキテクチャを採用しました。",{"_2381":3618},{"_1690":3619,"_1691":3620,"_1600":3354},"A Control Gateway for AI Agents: Native MCP Support","AIエージェントのための制御チャネル：ネイティブMCPサポート",{"_2381":3622},{"_1690":3623,"_1691":3624,"_1600":3625},"Entering these terminal commands sets up the local build-based deployment system. However, there is one thing to note when searching for the project on GitHub: because it shares the same name as the e-commerce order routing tool openshiporg/openship, developers looking to use the self-hosted platform must ensure they visit the oblien/openship repository to find the correct source code and show their support.","このようにターミナルコマンドを入力すれば、ローカルビルドベースのデプロイシステムが構築されます。ただし、GitHubでプロジェクトを検索する際に注意点が一つあります。Eコマース注文ルーティングツールである「openshiporg/openship」とプロジェクト名が完全に一致しているため、セルフホスティングプラットフォームを利用したい開発者は、必ず「oblien/openship」リポジトリにアクセスして正しいソースコードを確認し、スターを付けるようにしてください。","이렇게 터미널 명령어를 입력하면 로컬 빌드 기반의 배포 시스템이 구성됩니다. 다만 깃허브에서 프로젝트를 검색할 때 한 가지 주의할 점이 있습니다. 이커머스 주문 라우팅 도구인 openshiporg/openship과 프로젝트 이름이 완전히 같기 때문에, 자가 호스팅 플랫폼을 이용하려는 개발자라면 반드시 oblien/openship 저장소를 찾아가야 올바른 소스코드를 확인하고 스타를 누를 수 있습니다.",{"_2381":3627},{"_1690":3628,"_1691":3629,"_1600":3384},"This native MCP support bridges the gap between code modification and infrastructure deployment, allowing developers to complete deployments reliably within their existing toolchain without constantly switching between terminals, editors, and web dashboards.","このようなネイティブMCPサポートは、コード修正からインフラデプロイまでの分断を解消します。開発者がターミナル、エディタ、ウェブダッシュボードを行き来することなく、開発ツールチェーンの中で安定的にデプロイを完結できます。",{"_2381":3631},{"_1690":3632,"_1691":3633,"_1600":3432},"There is also a clear trade-off in functional maturity. While Coolify already handles multi-server configurations and high-availability deployment environments without issues, the newly launched Openship is currently focused on single-server or home lab environments. Large-scale infrastructure management features like multi-server clustering or load balancing control are still on the roadmap. However, for solo developers or home lab users who want to maximize the benefits of a local-build architecture without resource overhead and create a deployment environment perfectly integrated with AI agents, Openship is currently the most attractive alternative.","機能的な成熟度においても確かな妥協案が存在します。Coolifyはすでにマルチサーバー構成や高可用性デプロイ環境を難なくサポートしていますが、リリースされたばかりのOpenshipはまだシングルサーバーやホームラボ環境にフォーカスしています。マルチサーバーのクラスタリングやロードバランシング制御のような大規模なインフラ管理機能は、ロードマップ上で現在実装中の段階です。しかし、重いリソースオーバーヘッドなしにローカルビルドアーキテクチャのメリットを最大化し、AIエージェントと完璧に結合したデプロイ環境を構築したい個人開発者やホームラボユーザーにとっては、現時点でOpenshipが最も魅力的な選択肢といえるでしょう。",{"_2381":3635},{"_1690":3636,"_1691":3637,"_1600":3394},"Comparing with Coolify: A Realistic Compromise on Licensing and Architecture","Coolifyとの比較：ライセンスとアーキテクチャの現実的な妥協案",{"_2381":3639},{"_1690":3640,"_1691":3641,"_1600":3344},"The one-click database support, which maximizes backend productivity, is also compelling. Beyond essential data infrastructure for modern web and AI applications like PostgreSQL, Redis, and MongoDB, it allows you to instantly build and deploy the entire Supabase stack—infamously difficult to host individually due to its microservices architecture—into a private network environment with just one click.","バックエンドの生産性を最大化するワンクリックデータベース対応も魅力です。PostgreSQL、Redis、MongoDBなどモダンなウェブ・AIアプリケーションに必須のデータインフラだけでなく、数多くのマイクロサービスが絡み合っており個別のホスティングが難しいことで有名なSupabaseのフルスタック全体を、ワンクリックでプライベートネットワーク環境に即座にビルドし、デプロイできます。","![Openship 심층 분석 — 로컬 빌드와 MCP가 바꿀 셀프 호스팅 PaaS](file:cmrrvud19001010r2qrxyfiya)\n\n# Openship 심층 분석 — 로컬 빌드와 MCP가 바꿀 셀프 호스팅 PaaS\n\n2026년 7월 17일, 가상 서버의 리소스 부족 문제를 해결하기 위해 설계된 새로운 자가 호스팅 PaaS 플랫폼 오픈쉽(Openship)이 공식 출시되었습니다. IT 전문 매체 explainx.ai에 따르면, 오픈쉽은 대상 서버에서 직접 빌드를 구동해 오버헤드를 일으키던 기존 도구들과 달리 '로컬 빌드 후 전송'이라는 아키텍처적 차별점을 제시합니다. 여기에 메일 서버 내장과 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 지원을 더해 AI 에이전트가 인프라를 자율적으로 제어하는 자동화 환경까지 구축했습니다. 다만 깃허브에서 프로젝트를 탐색할 때는 이커머스 주문 라우터 프로젝트인 `openshiporg/openship`과 이번에 출시된 배포 플랫폼인 `oblien/openship`을 명확히 구분해야 합니다.\n\n## 서버 리소스 문제를 해결하는 '로컬 빌드 + SSH 전송' 아키텍처\n\n기존의 자가 호스팅 플랫폼들은 제어 패널, 데이터베이스, 빌드 도구가 모두 대상 서버에서 구동되는 구조였습니다. 이 때문에 월 5달러 수준의 가벼운 가상 사설 서버 환경에서는 빌드가 시작되자마자 메모리 부족 오류를 일으키며 서버가 중단되기 일쑤였습니다.\n\nIT 전문 매체 explainx.ai 보고서에 따르면, 2026년 7월 17일에 출시된 오픈쉽(Openship)은 이러한 서버 리소스 문제를 '로컬 빌드 및 SSH 전송' 아키텍처로 영리하게 해결했습니다. 기본적으로 사용자의 로컬 환경이나 외부 빌드 서버에서 컨테이너 이미지를 컴파일한 뒤, 완료된 결과물만 SSH를 통해 대상 서버로 전송합니다. 덕분에 대상 서버는 무거운 빌드 시스템이나 제어판 백그라운드 프로세스 없이 애플리케이션 실행과 가벼운 프록시 라우터 역할만 전담하여 리소스 점유율을 최소로 유지할 수 있습니다.\n\n설치 과정 역시 가벼운 아키텍처에 걸맞게 간단합니다. 로컬 터미널에서 단 두 줄의 명령어로 플랫폼 초기 환경 설정을 마칠 수 있습니다.\n\n```bash\n# 글로벌 CLI 설치 및 Openship 초기화\nnpm install -g openship\nopenship init\n```\n\n이렇게 터미널 명령어를 입력하면 로컬 빌드 기반의 배포 시스템이 구성됩니다. 다만 깃허브에서 프로젝트를 검색할 때 한 가지 주의할 점이 있습니다. 이커머스 주문 라우팅 도구인 `openshiporg/openship`과 프로젝트 이름이 완전히 같기 때문에, 자가 호스팅 플랫폼을 이용하려는 개발자라면 반드시 `oblien/openship` 저장소를 찾아가야 올바른 소스코드를 확인하고 스타를 누를 수 있습니다.\n\n## 메일 서버와 Supabase 전체 스택, '원클릭 서비스'의 과감한 내장\n\n자가 호스팅을 망설이게 만드는 가장 큰 걸림돌은 트랜잭션 메일 설정과 백엔드 인프라 구성의 까다로움입니다. 오픈쉽은 이 문제를 해결하기 위해 고가의 이메일 전송 서비스와 복잡한 데이터베이스 스택을 플랫폼 안에 통째로 내장하는 과감한 아키텍처를 선보였습니다.\n\n가장 독특한 지점은 내장형 메일 서버입니다. 오픈쉽은 자체 메일 코어를 통해 SMTP와 웹메일 환경을 한 번에 제공합니다. 설정하기 까다로운 DKIM, SPF, DMARC 같은 도메인 보안 표준 인증 체계까지 원클릭으로 자동 구성해 주므로, 외부 메일 전송 플랫폼을 구독할 때 발생하는 고정 비용 부담을 덜 수 있습니다. 다만 가상 사설 서버 제공업체에서 자체적으로 포트 25를 차단해 두었거나 배정받은 IP의 평판이 나쁜 경우 메일 수신이 원활하지 않을 수 있어, 필요한 경우 외부 릴레이 서버를 대체재로 구성해야 하는 현실적인 한계는 여전히 감안해야 합니다.\n\n백엔드 생산성을 극대화하는 원클릭 데이터베이스 지원도 매력적입니다. PostgreSQL, Redis, MongoDB 등 모던 웹 및 AI 애플리케이션에 필수적인 데이터 인프라뿐만 아니라, 수많은 마이크로서비스가 얽혀 있어 개별 호스팅이 까다롭기로 유명한 수파베이스 전체 스택을 단 한 번의 클릭만으로 사설 네트워크 환경에 즉시 빌드하고 배포할 수 있습니다.\n\n## AI 에이전트를 위한 제어 통로: 네이티브 MCP 지원\n\n오픈쉽은 플랫폼에 내장된 전용 MCP 서버를 제공하여 인프라 관리 방식을 효율적으로 바꿉니다. 기존 PaaS 플랫폼처럼 사람이 직접 터미널에 SSH로 로그인해 복잡한 명령어를 입력할 필요가 없습니다. 대신 개발자가 사용하는 AI 에이전트가 직접 배포 상태를 조회하고 조작할 수 있는 제어 통로를 제공합니다.\n\n오픈쉽의 MCP 서버는 실시간 빌드 로그 확인, 배포 상태 조회, 환경 변수 변경, 서비스 롤백 등의 인프라 제어 작업을 도구 형태로 AI에 노출합니다. Claude Code나 Cursor 같은 AI 도구에 오픈쉽의 MCP 설정을 등록하면 자연어 지시만으로도 운영 환경을 제어할 수 있습니다. 예를 들어 \"최근 배포 로그를 보여주고, 오류가 생겼다면 바로 이전 빌드로 되돌려줘\"라고 지시하면 AI 에이전트가 오픈쉽 API를 거쳐 해당 작업을 직접 조율합니다.\n\n이러한 네이티브 MCP 지원은 코드 수정부터 인프라 배포 단계까지의 단절을 해결합니다. 개발자가 터미널과 에디터, 웹 대시보드를 수시로 오가지 않아도 개발 툴체인 안에서 안정적으로 배포를 완결할 수 있습니다.\n\n## Coolify와의 비교: 라이선스와 아키텍처의 현실적인 절충안\n\n자가 호스팅 PaaS 시장의 절대강자인 쿨리파이(Coolify)와 비교하면 오픈쉽은 라이선스와 아키텍처 관점에서 명확한 차이점을 보입니다.\n\n또한 깃허브에서 소스코드를 찾아볼 때 한 가지 주의할 점이 있습니다. 이커머스 주문 라우터 프로젝트인 기존의 `openshiporg/openship`과 이름이 같아 혼동하기 쉽기 때문입니다. 이번에 출시된 셀프 호스팅 PaaS 플랫폼은 `oblien/openship` 저장소에서 개발되고 있으므로, 엉뚱한 저장소에 스타를 누르지 않도록 명확한 구분이 필요합니다.\n\n기능적 성숙도에서도 확실한 절충안이 존재합니다. 쿨리파이는 이미 다중 서버 구성과 고가용성 배포 환경을 무리 없이 지원하는 반면, 이제 막 출시된 오픈쉽은 아직 단일 서버나 홈랩 환경에 집중되어 있습니다. 다중 서버 클러스터링이나 로드 밸런싱 제어 같은 대규모 인프라 관리 기능들은 로드맵 상에서 아직 구현 중인 단계입니다. 하지만 무거운 리소스 오버헤드 없이 로컬 빌드 아키텍처의 이점을 극대화하고, AI 에이전트와 완벽히 결합한 배포 환경을 구축하려는 1인 개발자나 홈랩 사용자에게는 현재 오픈쉽이 가장 매력적인 대안입니다.\n\n## Openship, 지금 당장 실무에 써도 좋을까\n\n오픈쉽은 로컬 빌드 전달, 메일 서버 내장, 그리고 네이티브 MCP 지원으로 자가 호스팅 환경의 번거로움을 해결해 주는 영리한 플랫폼입니다. 다만 다중 서버 클러스터링 같은 고가용성 기능은 아직 로드맵 단계이고 초기 문서화가 진행 중이므로, 핵심 상용 서비스에 바로 적용하기보다는 개인 사이드 프로젝트나 가벼운 내부 인프라에 먼저 도입하여 편의성을 검증해 보는 것을 추천합니다.\n\n만약 이 새로운 배포 아키텍처와 AI 에이전트 연동을 직접 경험해보고 싶다면 터미널에서 다음 명령어로 가볍게 시작할 수 있습니다.\n\n```bash\nnpm install -g openship\nopenship init\n```\n\n참고로 깃허브에서 프로젝트를 찾아볼 때는 이커머스 주문 라우터로 쓰이는 동명의 다른 저장소(openshiporg/openship)와 혼동하기 쉬우므로, 실제 배포 플랫폼 프로젝트인 `oblien/openship` 저장소를 정확히 확인해야 합니다.\n\n---\n\n**참고 링크**\n\n- [oblien/openship GitHub & Changelog — Openship License Transition: From AGPL Commons Clause to Apache 2.0](https://github.com/oblien/openship)\n- [Openship & explainx.ai — AI-Agent Control via Native MCP Server](https://openship.io/docs)","afe26b45e175cac8a9c56b04819e4343d5ea9efb7f5639a4f392eb5d9eb82c5b",58,["D",1784466975880],["D",1784531984862],[],[3649],{"_2737":3096,"_1679":3097},{"_929":3651,"_2220":2741,"_2222":2741,"_2223":1673,"_2224":2225,"_1681":2226,"_1179":1183,"_1599":2227,"_2228":3652,"_1687":3660,"_9":3664,"_2252":3672,"_2247":3668,"_2257":3673,"_2259":-5,"_704":3674,"_1684":3675,"_331":3680,"_2270":1795,"_2271":1707,"_2272":1795,"_2273":1795,"_2274":1795,"_2275":1795,"_2276":1942,"_2277":1795,"_2278":1795,"_2279":-5,"_2280":-5,"_2281":-5,"_1796":-5,"_1797":-5,"_1798":1707,"_2282":-5,"_2283":3681,"_1801":3682,"_2286":3683,"_2288":-5,"_2289":3684,"_2291":-5,"_2292":-5,"_2293":-5,"_2294":2295,"_2296":-5,"_2297":-5,"_2298":-5,"_2299":3685,"_1123":3710,"_2339":3723,"_2366":3749,"_2733":4079,"_265":4080},"cmrpzl9vx009910lhywi561ya",{"_1599":1600,"_213":3653,"_2231":3654,"_2236":3657,"_2240":2241},2357,{"_1690":3655,"_1691":1795,"_1600":3656,"_2235":1795},397,1960,{"_1690":3658,"_1691":1795,"_1600":3659,"_2235":1795},0.168434450572762,0.831565549427238,{"_9":3661,"_2247":3665,"_2252":3669},{"_1690":3662,"_1691":3663,"_1600":3664},"LangGraph vs AutoGen — My first Python AI agent, what should I start with?","LangGraph vs AutoGen — 最初のPython AIエージェント、何から始めるべき？","LangGraph vs AutoGen — 내 첫 파이썬 AI 에이전트, 무엇으로 시작할까",{"_1690":3666,"_1691":3667,"_1600":3668},"LangGraph vs AutoGen — 내 첫 파이썬 AI 에이전트, 무엇으로 시작할까\n\nLangGraph vs AutoGen — My first Python AI agent, what should I start with?\n\nDo you want to build your own AI agent with Python but don't know which tool to start with? The two leading contenders in agent development, LangGraph and AutoGen, are fundamentally different in their basic approach to solving problems. I'll break down the key differences between these two frameworks with a simple analogy so you can quickly find the perfect partner for your first project!\n\nLangGraph: Controlling flows like drawing a flowchart\n\nLangGraph is a tool that helps you design your entire automation process like a 'flowchart' or a 'mind map.' Developed by LangChain, it has been steadily improved and solidified its position as a representative graph-based state machine framework since the stable v1.2 version was released in May 2026.\n\nThe structure is more intuitive than you might think. You build the flow using 'nodes' that handle specific actions and 'edges' that are the arrows connecting those steps. Within this flow, you clearly exchange a shared data container called 'State.' It's like passing a box containing data from one worker to the next on a factory conveyor belt.\n\nThe biggest appeal of LangGraph is its robust 'safety mechanism.' Even if the network is temporarily disconnected during operation or an unexpected error occurs, the checkpointing feature—which records progress in real-time in databases like SQLite—allows you to resume tasks seamlessly from where they stopped.\n\nThe code below is a simple example showing how to build the skeleton of LangGraph in Python.\n\n# LangGraph v1.2 기준 기초 흐름 설정 예시\nfrom langgraph.graph import StateGraph, START, END\nfrom typing import TypedDict\n\n# 1. 노드 간에 주고받을 공용 상태 데이터 정의\nclass AgentState(TypedDict):\n task: str\n result: str\n\n# 2. 순서도(그래프) 객체 생성 및 노드 연결\nworkflow = StateGraph(AgentState)\nworkflow.add_node(\"agent\", run_ai_function) # run_ai_function은 실제 AI 작업 함수\nworkflow.add_edge(START, \"agent\")\nworkflow.add_edge(\"agent\", END)\n\n# 3. 실행할 수 있도록 최종 컴파일\napp = workflow.compile()\n\nWhether you are a beginner or an expert, LangGraph is an excellent compass when building unidirectional task automation that strictly follows defined guidelines and rules, or when you need a safe system where results must be predictable.\n\nAutoGen: A group chat room where assistants discuss freely\n\nIf LangGraph, which we saw earlier, is a meticulously crafted workflow, AutoGen is more like a group chat room where several experts gather to talk. You place AI assistants—taking on roles like developer, marketer, and planner—into a virtual group chat, and they autonomously ask questions, discuss, and solve complex tasks.\n\nThere has been an interesting change in this technology ecosystem recently. AutoGen was completely revamped for v0.4, adopting a cleaner conversation structure, and in April 2026, Microsoft officially released the Microsoft Agent Framework (MAF) 1.0, which refined this further. It's essentially a new standard that adds a stable enterprise-grade backbone to the existing flexible, conversational structure of AutoGen.\n\nHowever, there is a barrier to entry that might catch Python beginners off guard: asynchronous programming. Because agents need to send and receive messages freely in real-time, you must use async/await keywords when writing code. Unlike intuitive code where the program runs sequentially, in an asynchronous flow with multiple overlapping conversations, it can be somewhat tricky to find out where and why something stopped.\n\nIn what situations should you choose which?\n\nDepending on the nature of your project, the choice becomes quite clear. If you want to design unidirectional flows like task automation, report generation, or data cleaning where defined sequences and rules are important, LangGraph is a good choice. Since the developer maintains clear control over the entire flow, it is much easier to catch bugs where an agent might go off the rails.\n\nOn the other hand, if you want an autonomous system where multiple AI assistants freely share opinions, try running code themselves, and provide feedback on the results, then AutoGen and the Microsoft Agent Framework are a much better fit. They allow you to easily build a flexible, conversation-centered collaboration environment, just like setting up a group chat room.\n\nHowever, there is a practical barrier that Python beginners should keep in mind: the difference in coding style. While LangGraph allows you to design intuitive flows using synchronous Python code that we're accustomed to, the AutoGen family deeply utilizes asynchronous (async/await) syntax. For beginners unfamiliar with Python's asynchronous programming, the process of interpreting and controlling the code structure can feel somewhat complex.\n\nI'll summarize the key points to help you decide on the right tool for your goals more easily.\n\nWhen to choose LangGraph:\n데이터가 정해진 순서도에 따라 안전하게 흘러가야 할 때\n작업 도중 오류가 났을 때 이전 상태로 되돌리는 롤백 기능이 중요할 때\n예측 가능하고 안정적인 규칙 기반의 자동화를 원할 때\nWhen to choose AutoGen and the Microsoft Agent Framework:\n기획자, 개발자 등 서로 다른 역할을 맡은 AI 비서들이 토론하며 답을 찾아야 할 때\nAI가 스스로 작성한 코드를 샌드박스 환경에서 실행해 보며 문제를 해결하는 구조가 필요할 때\n대화 흐름이 정해진 규칙 없이 상황에 따라 아주 동적으로 바뀌어야 할 때\n\nTaking the most important first step\n\nIt is easy to get tired if you try to build a massive multi-agent system from the start. Try using LangGraph's simple state management features to create a flow that automatically classifies your to-do items, or use AutoGen to create a small discussion room where two virtual assistants chat. The experience of manually completing even the smallest bit of automation yourself will become the most solid foundation for developing more complex AI agents in the future.","LangGraph vs AutoGen — 내 첫 파이썬 AI 에이전트, 무엇으로 시작할까\n\nLangGraph vs AutoGen — 最初のPython AIエージェント、何から始めるべき？\n\nPythonで自分だけのAIエージェントを作ってみたいけれど、どのツールから始めればいいのか迷っていませんか？現在、エージェント開発を牽引する2大巨頭であるLangGraphとAutoGenは、問題を解決するための基本構造が全く異なります。この2つのフレームワークの決定的な違いを分かりやすい例えで解説しますので、最初のプロジェクトにぴったりのパートナーを今すぐ見つけましょう！\n\nLangGraph：フローチャートのように制御する流れ\n\nLangGraph（랭그래프）は、自動化プロセス全体を「フローチャート」や「マインドマップ」のように設計できるツールです。開発元のLangChain社が継続的に高度化を進め、2026年5月に安定版であるv1.2がリリースされたことで、グラフベースのステートマシン・フレームワークの代名詞としての地位を確立しました。\n\nその構造は想像以上に直感的です。アクションを担当する各ステップを「ノード」、それをつなぐ矢印を「エッジ」として流れを構築します。そして、この流れの中で「State（状態）」と呼ばれる共通のデータ箱をやり取りします。工場のコンベアベルトの上で、データが入った箱を次の作業員へ安全に引き渡す様子をイメージすると分かりやすいでしょう。\n\nLangGraphの最大の魅力は「安全装置」が充実している点です。動作中にネットワークが一時的に切断されたり、予期せぬエラーが発生したりしても、SQLiteなどのデータベースに進捗状況をリアルタイムで記録するチェックポインティング機能があるため、止まった地点からスムーズに作業を再開できます。\n\n以下のコードは、PythonでLangGraphの骨組みを作るためのシンプルな例です。\n\n# LangGraph v1.2 기준 기초 흐름 설정 예시\nfrom langgraph.graph import StateGraph, START, END\nfrom typing import TypedDict\n\n# 1. 노드 간에 주고받을 공용 상태 데이터 정의\nclass AgentState(TypedDict):\n task: str\n result: str\n\n# 2. 순서도(그래프) 객체 생성 및 노드 연결\nworkflow = StateGraph(AgentState)\nworkflow.add_node(\"agent\", run_ai_function) # run_ai_function은 실제 AI 작업 함수\nworkflow.add_edge(START, \"agent\")\nworkflow.add_edge(\"agent\", END)\n\n# 3. 실행할 수 있도록 최종 컴파일\napp = workflow.compile()\n\n決められたガイドラインやルールを厳格に守る一方通行の業務自動化や、結果を予測できる安全なシステムを構築する際、LangGraphは初心者から熟練者までを導く素晴らしい羅針盤となってくれます。\n\nAutoGen：秘書たちが自由に議論するグループチャット\n\n前述のLangGraphが丁寧に計画された業務フローチャートだとすれば、AutoGenは専門家たちが集まって会話する「グループチャット」に近い存在です。開発者、マーケター、企画者などの役割を持つAI秘書を仮想のチャットルームに入れておくと、彼らが自発的に質問し、議論しながら複雑な課題を解決していきます。\n\n最近、この技術エコシステムには興味深い変化がありました。AutoGenはv0.4への刷新で会話構造がより整理され、さらに2026年4月には、Microsoftがこれを高度化した「Microsoft Agent Framework (MAF) 1.0」を公式リリースしました。既存のAutoGenの柔軟な対話型構造に、堅牢なエンタープライズ向けの骨組みが加わった新しい標準の登場と言えます。\n\nただし、Python初心者にとっては高いハードルとなる部分があります。それは「非同期プログラミング」です。エージェントがリアルタイムで自由にメッセージをやり取りする必要があるため、コードを書く際にはasyncやawaitといった非同期処理のキーワードが必須となります。プログラムが順番に実行される直感的なコードとは異なり、複数の対話が同時進行する非同期フローでは、どこでなぜ停止したのかの原因特定が少し難しくなる場合があります。\n\nどんな状況でどちらを選ぶべきか？\n\nプロジェクトの性質によって、選択肢は明確になります。決められた手順やルールが重要な業務自動化、レポート作成、データ整理など、一方通行の流れを設計したい場合はLangGraphが適しています。開発者が流れ全体を確実に制御できるため、エージェントが想定外の挙動をするバグを修正するのもはるかに容易です。\n\n一方で、複数のAI秘書が自由に意見を交わし、自らコードを実行してその結果にフィードバックし合うような自律的なシステムを望むなら、AutoGenやMicrosoft Agent Frameworkの方が相性抜群です。グループチャットを開設するように、柔軟な対話重視のコラボレーション環境を簡単に構築できるからです。\n\nただし、Python初心者が検討すべき実戦上の壁があります。コードの書き方の違いです。LangGraphは馴染みのある同期的なPythonコードで直感的な流れを設計できますが、AutoGen系は非同期（async/await）構文を深く活用します。Pythonの非同期プログラミングに不慣れな入門者にとって、構造を解析し制御するプロセスは少し複雑に感じられるかもしれません。\n\n目的に合ったツールを簡単に選べるよう、要点をまとめました。\n\nLangGraphを選ぶべき時：定型業務の自動化、順序が明確なタスク、結果の予測可能性を重視する場合。\n데이터가 정해진 순서도에 따라 안전하게 흘러가야 할 때\n작업 도중 오류가 났을 때 이전 상태로 되돌리는 롤백 기능이 중요할 때\n예측 가능하고 안정적인 규칙 기반의 자동화를 원할 때\nAutoGenおよびMicrosoft Agent Frameworkを選ぶべき時：自律的な議論、複雑なコラボレーション、柔軟な対話型フローが必要な場合。\n기획자, 개발자 등 서로 다른 역할을 맡은 AI 비서들이 토론하며 답을 찾아야 할 때\nAI가 스스로 작성한 코드를 샌드박스 환경에서 실행해 보며 문제를 해결하는 구조가 필요할 때\n대화 흐름이 정해진 규칙 없이 상황에 따라 아주 동적으로 바뀌어야 할 때\n\n最も重要な第一歩\n\n最初から壮大なマルチエージェントシステムを作ろうとすると、挫折しがちです。まずはLangGraphのシンプルな状態管理を活用して、ToDoを自動分類するフローを組んでみたり、AutoGenを使って2人の仮想秘書が対話する小さな議論スペースを作ってみたりしましょう。自分の手で小さな自動化を一つ完成させる経験こそが、将来さらに複雑なAIエージェントを開発するための最も強固な土台となります。","LangGraph vs AutoGen — 내 첫 파이썬 AI 에이전트, 무엇으로 시작할까\n\nLangGraph vs AutoGen — 내 첫 파이썬 AI 에이전트, 무엇으로 시작할까\n\n파이썬으로 나만의 AI 에이전트를 직접 만들어보고 싶지만, 어떤 도구로 시작해야 할지 막막하셨나요? 현재 에이전트 개발을 주도하는 두 대표 주자, 랭그래프와 오토젠은 문제를 해결하는 기본 구조부터 완전히 다릅니다. 이 두 프레임워크의 핵심 차이를 아주 쉬운 비유로 풀어드릴 테니, 내 첫 프로젝트에 딱 맞는 파트너를 바로 찾아보세요!\n\nLangGraph: 순서도 그리듯 제어하는 흐름\n\n랭그래프(LangGraph)는 전체 자동화 과정을 마치 '순서도'나 '마인드맵'처럼 설계할 수 있게 도와주는 도구입니다. 개발사 랭체인(LangChain)이 꾸준히 고도화해 왔으며, 2026년 5월에 안정적인 v1.2 버전이 출시되면서 대표적인 그래프 기반 상태 머신 프레임워크로 자리를 굳혔습니다.\n\n구조는 생각보다 직관적입니다. 행동을 담당하는 각각의 단계인 '노드'와 이 단계들을 이어주는 화살표인 '엣지'로 흐름을 구성합니다. 그리고 이 흐름 속에서 '상태(State)'라고 부르는 공용 데이터 상자를 서로 명확하게 주고받습니다. 마치 공장의 컨베이어 벨트 위에서 데이터가 담긴 상자를 다음 작업자에게 안전하게 넘겨주는 것과 비슷합니다.\n\n랭그래프의 가장 큰 매력은 '안전장치'가 확실하다는 점입니다. 작동 중에 네트워크가 일시적으로 끊기거나 예상치 못한 오류가 발생하더라도, SQLite 같은 데이터베이스에 진행 상황을 실시간으로 기록하는 체크포인팅 기능 덕분에 멈춘 지점부터 막힘없이 이어서 작업을 수행할 수 있습니다.\n\n아래 코드는 파이썬으로 랭그래프의 뼈대를 어떻게 세우는지 보여주는 간단한 예시입니다.\n\n# LangGraph v1.2 기준 기초 흐름 설정 예시\nfrom langgraph.graph import StateGraph, START, END\nfrom typing import TypedDict\n\n# 1. 노드 간에 주고받을 공용 상태 데이터 정의\nclass AgentState(TypedDict):\n task: str\n result: str\n\n# 2. 순서도(그래프) 객체 생성 및 노드 연결\nworkflow = StateGraph(AgentState)\nworkflow.add_node(\"agent\", run_ai_function) # run_ai_function은 실제 AI 작업 함수\nworkflow.add_edge(START, \"agent\")\nworkflow.add_edge(\"agent\", END)\n\n# 3. 실행할 수 있도록 최종 컴파일\napp = workflow.compile()\n\n정해진 가이드라인과 규칙을 엄격하게 따르는 일방향 업무 자동화나 결과가 예측 가능해야 하는 안전한 시스템을 빌드할 때, 랭그래프는 초보자와 숙련자 모두에게 훌륭한 나침반이 되어 줍니다.\n\nAutoGen: 비서들이 자유롭게 토론하는 단체 채팅방\n\n앞서 살펴본 랭그래프가 꼼꼼하게 짜인 업무 순서도라면, 오토젠은 여러 명의 전문가가 모여 이야기하는 단체 채팅방에 가깝습니다. 개발자, 마케터, 기획자 역할을 하는 AI 비서들을 가상의 단체방에 넣어두면, 이들이 알아서 질문을 던지고 토론하며 복잡한 과제를 해결해 나가는 방식입니다.\n\n최근 이 기술 생태계에는 흥미로운 변화가 있었습니다. 오토젠은 v0.4 버전으로 완전히 개편되면서 한층 깔끔한 대화 구조를 갖추게 되었고, 마이크로소프트는 2026년 4월에 이를 더 고도화한 마이크로소프트 에이전트 프레임워크(MAF) 1.0을 공식 출시했습니다. 기존 오토젠의 유연한 대화형 구조에 안정적인 기업용 뼈대를 더한 새로운 표준이 등장한 셈입니다.\n\n다만 파이썬 초보자라면 조금 당황할 수 있는 진입 장벽이 있습니다. 바로 비동기 프로그래밍입니다. 에이전트들이 실시간으로 메시지를 자유롭게 주고받아야 하기 때문에, 코드 작성 시 async나 await 같은 비동기 키워드를 필수로 사용해야 합니다. 프로그램이 순서대로 실행되는 직관적인 코드와 달리, 여러 대화가 동시에 오가는 비동기식 흐름에서는 어디서 왜 멈췄는지 원인을 찾기가 다소 까다로울 수 있습니다.\n\n어떤 상황에서 무엇을 골라야 할까?\n\n내 프로젝트의 성격에 따라 선택지는 아주 명확해집니다. 정해진 순서와 규칙이 중요한 업무 자동화나 보고서 작성, 데이터 정제 같은 일방향 흐름을 설계하고 싶다면 랭그래프가 좋은 선택입니다. 전체 흐름의 제어권을 개발자가 확실하게 쥘 수 있어, 에이전트가 엉뚱한 방향으로 탈선하는 버그를 잡기가 훨씬 수월합니다.\n\n반면 AI 비서 여러 명이 자유롭게 의견을 나누고, 직접 코드를 실행해 본 뒤 그 결과에 대해 피드백을 주고받는 자율적인 시스템을 원한다면 오토젠과 마이크로소프트 에이전트 프레임워크가 훨씬 잘 어울립니다. 마치 단체 채팅방을 개설하는 것처럼 유연한 대화 중심의 협업 환경을 손쉽게 구축할 수 있기 때문입니다.\n\n다만 파이썬 초보자 입장에서 꼭 고려해야 할 실전 장벽이 있습니다. 바로 코드 작성 방식의 차이입니다. 랭그래프는 우리에게 익숙한 동기식 파이썬 코드로도 직관적인 흐름을 설계할 수 있는 반면, 오토젠 계열은 비동기(async/await) 처리 문법을 아주 깊게 활용합니다. 파이썬의 비동기 프로그래밍이 낯선 입문자에게는 코드의 구조를 해석하고 제어하는 과정이 다소 복잡하게 느껴질 수 있습니다.\n\n내 목표에 맞는 도구를 더 쉽게 결정할 수 있도록 핵심만 요약해 드릴게요.\n\n랭그래프(LangGraph)를 선택해야 할 때:\n데이터가 정해진 순서도에 따라 안전하게 흘러가야 할 때\n작업 도중 오류가 났을 때 이전 상태로 되돌리는 롤백 기능이 중요할 때\n예측 가능하고 안정적인 규칙 기반의 자동화를 원할 때\n오토젠(AutoGen) 및 마이크로소프트 에이전트 프레임워크를 선택해야 할 때:\n기획자, 개발자 등 서로 다른 역할을 맡은 AI 비서들이 토론하며 답을 찾아야 할 때\nAI가 스스로 작성한 코드를 샌드박스 환경에서 실행해 보며 문제를 해결하는 구조가 필요할 때\n대화 흐름이 정해진 규칙 없이 상황에 따라 아주 동적으로 바뀌어야 할 때\n\n가장 중요한 첫걸음 떼기\n\n처음부터 거창한 멀티 에이전트 시스템을 만들려고 하면 쉽게 지치기 마련입니다. 랭그래프의 간단한 상태 관리 기능을 활용해 할 일을 자동으로 분류해 주는 흐름을 짜보거나, 오토젠을 사용해 가상의 비서 두 명이 대화하는 작은 토론방을 만들어 보세요. 이렇게 내 손으로 직접 아주 작은 자동화 하나를 완성해 보는 경험이 앞으로 더 복잡한 AI 에이전트를 개발할 수 있는 가장 든든한 밑거름이 될 것입니다.",{"_1690":3670,"_1691":3671,"_1600":3672},"LangGraph vs AutoGen — My first Python AI agent, what should I start with? Do you want to build your own AI agent with Python but don't know which tool to start with? The two leading contenders in agent development, Lang…","LangGraph vs AutoGen — 最初のPython AIエージェント、何から始めるべき？ Pythonで自分だけのAIエージェントを作ってみたいけれど、どのツールから始めればいいのか迷っていませんか？現在、エージェント開発を牽引する2大巨頭であるLangGraphとAutoGenは、問題を解決するための基本構造が全く異なります。この2つのフレームワークの決定的な違いを分かりやすい例えで解説しますので、最初のプロジェクトにぴ…","LangGraph vs AutoGen — 내 첫 파이썬 AI 에이전트, 무엇으로 시작할까 파이썬으로 나만의 AI 에이전트를 직접 만들어보고 싶지만, 어떤 도구로 시작해야 할지 막막하셨나요? 현재 에이전트 개발을 주도하는 두 대표 주자, 랭그래프와 오토젠은 문제를 해결하는 기본 구조부터 완전히 다릅니다. 이 두 프레임워크의 핵심 차이를 아주 쉬운 비유로 풀어드릴 테니, 내 첫 프로젝트에 딱 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행동을 담당하는 각각의 단계인 '노드'와 이 단계들을 이어주는 화살표인 '엣지'로 흐름을 구성합니다. 그리고 이 흐름 속에서 '상태(State)'라고 부르는 공용 데이터 상자를 서로 명확하게 주고받습니다. 마치 공장의 컨베이어 벨트 위에서 데이터가 담긴 상자를 다음 작업자에게 안전하게 넘겨주는 것과 비슷합니다.",{"_929":3795,"_2224":2380,"_2381":3796},"79e4f6cd-e8bf-4c8d-8e7c-8eb1b0fb0d60",[],{"_929":3798,"_2224":2380,"_2381":3799},"882622ec-23e8-4011-9b47-2ba0f61112c3",[3800],{"_2389":3801,"_2224":2389},"랭그래프의 가장 큰 매력은 '안전장치'가 확실하다는 점입니다. 작동 중에 네트워크가 일시적으로 끊기거나 예상치 못한 오류가 발생하더라도, SQLite 같은 데이터베이스에 진행 상황을 실시간으로 기록하는 체크포인팅 기능 덕분에 멈춘 지점부터 막힘없이 이어서 작업을 수행할 수 있습니다.",{"_929":3803,"_2224":2380,"_2381":3804},"84268f83-9658-4c97-9fe6-6c78f4eb48dc",[],{"_929":3806,"_2224":2380,"_2381":3807},"0372e676-bf2c-48dc-82af-21a336191ad4",[3808],{"_2389":3809,"_2224":2389},"아래 코드는 파이썬으로 랭그래프의 뼈대를 어떻게 세우는지 보여주는 간단한 예시입니다.",{"_929":3811,"_2224":2380,"_2381":3812},"7c740865-8bc1-4c20-ac41-568241b12e18",[],{"_929":3814,"_2418":3815,"_2224":2418,"_612":3816},"c4b3df04-13e9-43ba-9e27-fcd3c60346dc","# LangGraph v1.2 기준 기초 흐름 설정 예시\nfrom langgraph.graph import StateGraph, START, END\nfrom typing import TypedDict\n\n# 1. 노드 간에 주고받을 공용 상태 데이터 정의\nclass AgentState(TypedDict):\n task: str\n result: str\n\n# 2. 순서도(그래프) 객체 생성 및 노드 연결\nworkflow = StateGraph(AgentState)\nworkflow.add_node(\"agent\", run_ai_function) # run_ai_function은 실제 AI 작업 함수\nworkflow.add_edge(START, \"agent\")\nworkflow.add_edge(\"agent\", END)\n\n# 3. 실행할 수 있도록 최종 컴파일\napp = workflow.compile()","python",{"_929":3818,"_2224":2380,"_2381":3819},"9e892cc5-8ca3-4d68-9a87-3c00d593658b",[],{"_929":3821,"_2224":2380,"_2381":3822},"b4a529f1-cba0-4220-b046-34fb5c467a1c",[3823],{"_2389":3824,"_2224":2389},"정해진 가이드라인과 규칙을 엄격하게 따르는 일방향 업무 자동화나 결과가 예측 가능해야 하는 안전한 시스템을 빌드할 때, 랭그래프는 초보자와 숙련자 모두에게 훌륭한 나침반이 되어 줍니다.",{"_929":3826,"_2224":2380,"_2381":3827},"c8ed8767-4f8a-4baa-b9c3-5aa21c770668",[],{"_929":3829,"_2224":2385,"_2386":1946,"_2381":3830},"c5f3bb42-22a9-462f-a64e-0453df81c015",[3831],{"_2389":3832,"_2224":2389},"AutoGen: 비서들이 자유롭게 토론하는 단체 채팅방",{"_929":3834,"_2224":2380,"_2381":3835},"3615e6fb-8e15-4f6a-bc72-36b904eca160",[],{"_929":3837,"_2224":2380,"_2381":3838},"41ad482c-38ec-4f79-b88b-40f551a15d8c",[3839],{"_2389":3840,"_2224":2389},"앞서 살펴본 랭그래프가 꼼꼼하게 짜인 업무 순서도라면, 오토젠은 여러 명의 전문가가 모여 이야기하는 단체 채팅방에 가깝습니다. 개발자, 마케터, 기획자 역할을 하는 AI 비서들을 가상의 단체방에 넣어두면, 이들이 알아서 질문을 던지고 토론하며 복잡한 과제를 해결해 나가는 방식입니다.",{"_929":3842,"_2224":2380,"_2381":3843},"3ffcc698-c203-49d3-b6ff-e44822c76461",[],{"_929":3845,"_2224":2380,"_2381":3846},"792d1c8a-38d7-4888-93ca-570f8ba1659a",[3847],{"_2389":3848,"_2224":2389},"최근 이 기술 생태계에는 흥미로운 변화가 있었습니다. 오토젠은 v0.4 버전으로 완전히 개편되면서 한층 깔끔한 대화 구조를 갖추게 되었고, 마이크로소프트는 2026년 4월에 이를 더 고도화한 마이크로소프트 에이전트 프레임워크(MAF) 1.0을 공식 출시했습니다. 기존 오토젠의 유연한 대화형 구조에 안정적인 기업용 뼈대를 더한 새로운 표준이 등장한 셈입니다.",{"_929":3850,"_2224":2380,"_2381":3851},"0a6c7876-072b-4871-a4e6-9451b91c0a28",[],{"_929":3853,"_2224":2380,"_2381":3854},"eb8c2f59-fea9-46b7-b462-598c2a36c1b7",[3855,3857,3860,3861,3864],{"_2389":3856,"_2224":2389},"다만 파이썬 초보자라면 조금 당황할 수 있는 진입 장벽이 있습니다. 바로 비동기 프로그래밍입니다. 에이전트들이 실시간으로 메시지를 자유롭게 주고받아야 하기 때문에, 코드 작성 시 ",{"_2389":3858,"_2224":2389,"_2416":3859},"async",{"_2418":2419},{"_2389":2614,"_2224":2389},{"_2389":3862,"_2224":2389,"_2416":3863},"await",{"_2418":2419},{"_2389":3865,"_2224":2389}," 같은 비동기 키워드를 필수로 사용해야 합니다. 프로그램이 순서대로 실행되는 직관적인 코드와 달리, 여러 대화가 동시에 오가는 비동기식 흐름에서는 어디서 왜 멈췄는지 원인을 찾기가 다소 까다로울 수 있습니다.",{"_929":3867,"_2224":2380,"_2381":3868},"2a3b207a-5d73-4dad-8728-9e08b91fbf00",[],{"_929":3870,"_2224":2385,"_2386":1946,"_2381":3871},"bab80b3a-f068-4192-92e4-4210282deb63",[3872],{"_2389":3873,"_2224":2389},"어떤 상황에서 무엇을 골라야 할까?",{"_929":3875,"_2224":2380,"_2381":3876},"b822f592-47b4-41b6-bb24-e683ea614528",[],{"_929":3878,"_2224":2380,"_2381":3879},"9c7be2b8-34cd-4c8c-a646-ce02385e2ccd",[3880,3882,3885],{"_2389":3881,"_2224":2389},"내 프로젝트의 성격에 따라 선택지는 아주 명확해집니다. 정해진 순서와 규칙이 중요한 업무 자동화나 보고서 작성, 데이터 정제 같은 일방향 흐름을 설계하고 싶다면 ",{"_2389":3883,"_2224":2389,"_2416":3884},"랭그래프",{"_2484":2419},{"_2389":3886,"_2224":2389},"가 좋은 선택입니다. 전체 흐름의 제어권을 개발자가 확실하게 쥘 수 있어, 에이전트가 엉뚱한 방향으로 탈선하는 버그를 잡기가 훨씬 수월합니다.",{"_929":3888,"_2224":2380,"_2381":3889},"7f70ddb9-0c1b-41a5-839a-eab26d62bd38",[],{"_929":3891,"_2224":2380,"_2381":3892},"42e87149-e462-41af-bc2b-41f27d76c33a",[3893,3895,3898,3900,3903],{"_2389":3894,"_2224":2389},"반면 AI 비서 여러 명이 자유롭게 의견을 나누고, 직접 코드를 실행해 본 뒤 그 결과에 대해 피드백을 주고받는 자율적인 시스템을 원한다면 ",{"_2389":3896,"_2224":2389,"_2416":3897},"오토젠",{"_2484":2419},{"_2389":3899,"_2224":2389},"과 ",{"_2389":3901,"_2224":2389,"_2416":3902},"마이크로소프트 에이전트 프레임워크",{"_2484":2419},{"_2389":3904,"_2224":2389},"가 훨씬 잘 어울립니다. 마치 단체 채팅방을 개설하는 것처럼 유연한 대화 중심의 협업 환경을 손쉽게 구축할 수 있기 때문입니다.",{"_929":3906,"_2224":2380,"_2381":3907},"82763508-7229-4d51-bb8f-328937869d69",[],{"_929":3909,"_2224":2380,"_2381":3910},"da83df16-216a-4425-931b-ace9ed39ec22",[3911],{"_2389":3912,"_2224":2389},"다만 파이썬 초보자 입장에서 꼭 고려해야 할 실전 장벽이 있습니다. 바로 코드 작성 방식의 차이입니다. 랭그래프는 우리에게 익숙한 동기식 파이썬 코드로도 직관적인 흐름을 설계할 수 있는 반면, 오토젠 계열은 비동기(async/await) 처리 문법을 아주 깊게 활용합니다. 파이썬의 비동기 프로그래밍이 낯선 입문자에게는 코드의 구조를 해석하고 제어하는 과정이 다소 복잡하게 느껴질 수 있습니다.",{"_929":3914,"_2224":2380,"_2381":3915},"4f2cbe15-55fc-4dd3-b9f7-daf063eee22d",[],{"_929":3917,"_2224":2380,"_2381":3918},"fe00c792-7e54-4805-b398-7532c5f7a7d0",[3919],{"_2389":3920,"_2224":2389},"내 목표에 맞는 도구를 더 쉽게 결정할 수 있도록 핵심만 요약해 드릴게요.",{"_929":3922,"_2224":2380,"_2381":3923},"98b10d5a-6596-4178-aaae-767d7785af96",[],{"_929":3925,"_1679":3508,"_2224":3509,"_759":3926},"90fd294b-b618-4426-b923-a67533672fa9",[3927,3949],{"_929":3928,"_2381":3929,"_3518":3933},"354bc48f-f726-4241-8ea8-bb6aad0cfe6c",[3930],{"_2389":3931,"_2224":2389,"_2416":3932},"랭그래프(LangGraph)를 선택해야 할 때:",{"_2484":2419},[3934,3939,3944],{"_929":3935,"_2381":3936},"7d736fc6-d57a-426d-ad3e-408ed405b7c3",[3937],{"_2389":3938,"_2224":2389},"데이터가 정해진 순서도에 따라 안전하게 흘러가야 할 때",{"_929":3940,"_2381":3941},"12d09e35-6c84-44ab-9d4f-dd2047aa291d",[3942],{"_2389":3943,"_2224":2389},"작업 도중 오류가 났을 때 이전 상태로 되돌리는 롤백 기능이 중요할 때",{"_929":3945,"_2381":3946},"ad451222-2b57-4b95-8385-d037f128440e",[3947],{"_2389":3948,"_2224":2389},"예측 가능하고 안정적인 규칙 기반의 자동화를 원할 때",{"_929":3950,"_2381":3951,"_3518":3955},"aff5c60a-951a-4155-ae87-891dcce14329",[3952],{"_2389":3953,"_2224":2389,"_2416":3954},"오토젠(AutoGen) 및 마이크로소프트 에이전트 프레임워크를 선택해야 할 때:",{"_2484":2419},[3956,3961,3966],{"_929":3957,"_2381":3958},"8866ec1d-65a6-4b66-85a2-c538ff3b7db7",[3959],{"_2389":3960,"_2224":2389},"기획자, 개발자 등 서로 다른 역할을 맡은 AI 비서들이 토론하며 답을 찾아야 할 때",{"_929":3962,"_2381":3963},"1212cbd5-32a8-4f30-91b2-0ee469a0020c",[3964],{"_2389":3965,"_2224":2389},"AI가 스스로 작성한 코드를 샌드박스 환경에서 실행해 보며 문제를 해결하는 구조가 필요할 때",{"_929":3967,"_2381":3968},"02034ef2-b0ee-41a6-ba30-01a96645efb3",[3969],{"_2389":3970,"_2224":2389},"대화 흐름이 정해진 규칙 없이 상황에 따라 아주 동적으로 바뀌어야 할 때",{"_929":3972,"_2224":2380,"_2381":3973},"79de185c-272a-4695-a170-0f114832f834",[],{"_929":3975,"_2224":2385,"_2386":1946,"_2381":3976},"c4d4a011-2bf0-4953-88ad-12c792cdae21",[3977],{"_2389":3978,"_2224":2389},"가장 중요한 첫걸음 떼기",{"_929":3980,"_2224":2380,"_2381":3981},"d1df4e25-4cc3-432d-bafe-78634b8cb596",[],{"_929":3983,"_2224":2380,"_2381":3984},"77ca52d0-0498-4725-bb28-efab13ac4592",[3985],{"_2389":3986,"_2224":2389},"처음부터 거창한 멀티 에이전트 시스템을 만들려고 하면 쉽게 지치기 마련입니다. 랭그래프의 간단한 상태 관리 기능을 활용해 할 일을 자동으로 분류해 주는 흐름을 짜보거나, 오토젠을 사용해 가상의 비서 두 명이 대화하는 작은 토론방을 만들어 보세요. 이렇게 내 손으로 직접 아주 작은 자동화 하나를 완성해 보는 경험이 앞으로 더 복잡한 AI 에이전트를 개발할 수 있는 가장 든든한 밑거름이 될 것입니다.",{"_3766":3988,"_3806":3992,"_3790":3996,"_3759":4000,"_3837":4002,"_3891":4006,"_3774":4011,"_3782":4015,"_3983":4019,"_3845":4023,"_3798":4027,"_3925":4031,"_3878":4040,"_3821":4045,"_3870":4049,"_3975":4053,"_3829":4057,"_3909":4061,"_3853":4065,"_3917":4070},{"_2381":3989},{"_1690":3990,"_1691":3991,"_1600":3769},"Do you want to build your own AI agent with Python but don't know which tool to start with? The two leading contenders in agent development, LangGraph and AutoGen, are fundamentally different in their basic approach to solving problems. I'll break down the key differences between these two frameworks with a simple analogy so you can quickly find the perfect partner for your first project!","Pythonで自分だけのAIエージェントを作ってみたいけれど、どのツールから始めればいいのか迷っていませんか？現在、エージェント開発を牽引する2大巨頭であるLangGraphとAutoGenは、問題を解決するための基本構造が全く異なります。この2つのフレームワークの決定的な違いを分かりやすい例えで解説しますので、最初のプロジェクトにぴったりのパートナーを今すぐ見つけましょう！",{"_2381":3993},{"_1690":3994,"_1691":3995,"_1600":3809},"The code below is a simple example showing how to build the skeleton of LangGraph in Python.","以下のコードは、PythonでLangGraphの骨組みを作るためのシンプルな例です。",{"_2381":3997},{"_1690":3998,"_1691":3999,"_1600":3793},"The structure is more intuitive than you might think. You build the flow using 'nodes' that handle specific actions and 'edges' that are the arrows connecting those steps. Within this flow, you clearly exchange a shared data container called 'State.' It's like passing a box containing data from one worker to the next on a factory conveyor belt.","その構造は想像以上に直感的です。アクションを担当する各ステップを「ノード」、それをつなぐ矢印を「エッジ」として流れを構築します。そして、この流れの中で「State（状態）」と呼ばれる共通のデータ箱をやり取りします。工場のコンベアベルトの上で、データが入った箱を次の作業員へ安全に引き渡す様子をイメージすると分かりやすいでしょう。",{"_2381":4001},{"_1690":3662,"_1691":3663,"_1600":3664},{"_2381":4003},{"_1690":4004,"_1691":4005,"_1600":3840},"If LangGraph, which we saw earlier, is a meticulously crafted workflow, AutoGen is more like a group chat room where several experts gather to talk. You place AI assistants—taking on roles like developer, marketer, and planner—into a virtual group chat, and they autonomously ask questions, discuss, and solve complex tasks.","前述のLangGraphが丁寧に計画された業務フローチャートだとすれば、AutoGenは専門家たちが集まって会話する「グループチャット」に近い存在です。開発者、マーケター、企画者などの役割を持つAI秘書を仮想のチャットルームに入れておくと、彼らが自発的に質問し、議論しながら複雑な課題を解決していきます。",{"_2381":4007},{"_1690":4008,"_1691":4009,"_1600":4010},"On the other hand, if you want an autonomous system where multiple AI assistants freely share opinions, try running code themselves, and provide feedback on the results, then AutoGen and the Microsoft Agent Framework are a much better fit. They allow you to easily build a flexible, conversation-centered collaboration environment, just like setting up a group chat room.","一方で、複数のAI秘書が自由に意見を交わし、自らコードを実行してその結果にフィードバックし合うような自律的なシステムを望むなら、AutoGenやMicrosoft Agent Frameworkの方が相性抜群です。グループチャットを開設するように、柔軟な対話重視のコラボレーション環境を簡単に構築できるからです。","반면 AI 비서 여러 명이 자유롭게 의견을 나누고, 직접 코드를 실행해 본 뒤 그 결과에 대해 피드백을 주고받는 자율적인 시스템을 원한다면 오토젠과 마이크로소프트 에이전트 프레임워크가 훨씬 잘 어울립니다. 마치 단체 채팅방을 개설하는 것처럼 유연한 대화 중심의 협업 환경을 손쉽게 구축할 수 있기 때문입니다.",{"_2381":4012},{"_1690":4013,"_1691":4014,"_1600":3777},"LangGraph: Controlling flows like drawing a flowchart","LangGraph：フローチャートのように制御する流れ",{"_2381":4016},{"_1690":4017,"_1691":4018,"_1600":3785},"LangGraph is a tool that helps you design your entire automation process like a 'flowchart' or a 'mind map.' Developed by LangChain, it has been steadily improved and solidified its position as a representative graph-based state machine framework since the stable v1.2 version was released in May 2026.","LangGraph（랭그래프）は、自動化プロセス全体を「フローチャート」や「マインドマップ」のように設計できるツールです。開発元のLangChain社が継続的に高度化を進め、2026年5月に安定版であるv1.2がリリースされたことで、グラフベースのステートマシン・フレームワークの代名詞としての地位を確立しました。",{"_2381":4020},{"_1690":4021,"_1691":4022,"_1600":3986},"It is easy to get tired if you try to build a massive multi-agent system from the start. Try using LangGraph's simple state management features to create a flow that automatically classifies your to-do items, or use AutoGen to create a small discussion room where two virtual assistants chat. The experience of manually completing even the smallest bit of automation yourself will become the most solid foundation for developing more complex AI agents in the future.","最初から壮大なマルチエージェントシステムを作ろうとすると、挫折しがちです。まずはLangGraphのシンプルな状態管理を活用して、ToDoを自動分類するフローを組んでみたり、AutoGenを使って2人の仮想秘書が対話する小さな議論スペースを作ってみたりしましょう。自分の手で小さな自動化を一つ完成させる経験こそが、将来さらに複雑なAIエージェントを開発するための最も強固な土台となります。",{"_2381":4024},{"_1690":4025,"_1691":4026,"_1600":3848},"There has been an interesting change in this technology ecosystem recently. AutoGen was completely revamped for v0.4, adopting a cleaner conversation structure, and in April 2026, Microsoft officially released the Microsoft Agent Framework (MAF) 1.0, which refined this further. It's essentially a new standard that adds a stable enterprise-grade backbone to the existing flexible, conversational structure of AutoGen.","最近、この技術エコシステムには興味深い変化がありました。AutoGenはv0.4への刷新で会話構造がより整理され、さらに2026年4月には、Microsoftがこれを高度化した「Microsoft Agent Framework (MAF) 1.0」を公式リリースしました。既存のAutoGenの柔軟な対話型構造に、堅牢なエンタープライズ向けの骨組みが加わった新しい標準の登場と言えます。",{"_2381":4028},{"_1690":4029,"_1691":4030,"_1600":3801},"The biggest appeal of LangGraph is its robust 'safety mechanism.' Even if the network is temporarily disconnected during operation or an unexpected error occurs, the checkpointing feature—which records progress in real-time in databases like SQLite—allows you to resume tasks seamlessly from where they stopped.","LangGraphの最大の魅力は「安全装置」が充実している点です。動作中にネットワークが一時的に切断されたり、予期せぬエラーが発生したりしても、SQLiteなどのデータベースに進捗状況をリアルタイムで記録するチェックポインティング機能があるため、止まった地点からスムーズに作業を再開できます。",{"_4032":4033,"_4036":4037},"item:354bc48f-f726-4241-8ea8-bb6aad0cfe6c",{"_1690":4034,"_1691":4035,"_1600":3931},"When to choose LangGraph:","LangGraphを選ぶべき時：定型業務の自動化、順序が明確なタスク、結果の予測可能性を重視する場合。","item:aff5c60a-951a-4155-ae87-891dcce14329",{"_1690":4038,"_1691":4039,"_1600":3953},"When to choose AutoGen and the Microsoft Agent Framework:","AutoGenおよびMicrosoft Agent Frameworkを選ぶべき時：自律的な議論、複雑なコラボレーション、柔軟な対話型フローが必要な場合。",{"_2381":4041},{"_1690":4042,"_1691":4043,"_1600":4044},"Depending on the nature of your project, the choice becomes quite clear. If you want to design unidirectional flows like task automation, report generation, or data cleaning where defined sequences and rules are important, LangGraph is a good choice. Since the developer maintains clear control over the entire flow, it is much easier to catch bugs where an agent might go off the rails.","プロジェクトの性質によって、選択肢は明確になります。決められた手順やルールが重要な業務自動化、レポート作成、データ整理など、一方通行の流れを設計したい場合はLangGraphが適しています。開発者が流れ全体を確実に制御できるため、エージェントが想定外の挙動をするバグを修正するのもはるかに容易です。","내 프로젝트의 성격에 따라 선택지는 아주 명확해집니다. 정해진 순서와 규칙이 중요한 업무 자동화나 보고서 작성, 데이터 정제 같은 일방향 흐름을 설계하고 싶다면 랭그래프가 좋은 선택입니다. 전체 흐름의 제어권을 개발자가 확실하게 쥘 수 있어, 에이전트가 엉뚱한 방향으로 탈선하는 버그를 잡기가 훨씬 수월합니다.",{"_2381":4046},{"_1690":4047,"_1691":4048,"_1600":3824},"Whether you are a beginner or an expert, LangGraph is an excellent compass when building unidirectional task automation that strictly follows defined guidelines and rules, or when you need a safe system where results must be predictable.","決められたガイドラインやルールを厳格に守る一方通行の業務自動化や、結果を予測できる安全なシステムを構築する際、LangGraphは初心者から熟練者までを導く素晴らしい羅針盤となってくれます。",{"_2381":4050},{"_1690":4051,"_1691":4052,"_1600":3873},"In what situations should you choose which?","どんな状況でどちらを選ぶべきか？",{"_2381":4054},{"_1690":4055,"_1691":4056,"_1600":3978},"Taking the most important first step","最も重要な第一歩",{"_2381":4058},{"_1690":4059,"_1691":4060,"_1600":3832},"AutoGen: A group chat room where assistants discuss freely","AutoGen：秘書たちが自由に議論するグループチャット",{"_2381":4062},{"_1690":4063,"_1691":4064,"_1600":3912},"However, there is a practical barrier that Python beginners should keep in mind: the difference in coding style. While LangGraph allows you to design intuitive flows using synchronous Python code that we're accustomed to, the AutoGen family deeply utilizes asynchronous (async/await) syntax. For beginners unfamiliar with Python's asynchronous programming, the process of interpreting and controlling the code structure can feel somewhat complex.","ただし、Python初心者が検討すべき実戦上の壁があります。コードの書き方の違いです。LangGraphは馴染みのある同期的なPythonコードで直感的な流れを設計できますが、AutoGen系は非同期（async/await）構文を深く活用します。Pythonの非同期プログラミングに不慣れな入門者にとって、構造を解析し制御するプロセスは少し複雑に感じられるかもしれません。",{"_2381":4066},{"_1690":4067,"_1691":4068,"_1600":4069},"However, there is a barrier to entry that might catch Python beginners off guard: asynchronous programming. Because agents need to send and receive messages freely in real-time, you must use async/await keywords when writing code. Unlike intuitive code where the program runs sequentially, in an asynchronous flow with multiple overlapping conversations, it can be somewhat tricky to find out where and why something stopped.","ただし、Python初心者にとっては高いハードルとなる部分があります。それは「非同期プログラミング」です。エージェントがリアルタイムで自由にメッセージをやり取りする必要があるため、コードを書く際にはasyncやawaitといった非同期処理のキーワードが必須となります。プログラムが順番に実行される直感的なコードとは異なり、複数の対話が同時進行する非同期フローでは、どこでなぜ停止したのかの原因特定が少し難しくなる場合があります。","다만 파이썬 초보자라면 조금 당황할 수 있는 진입 장벽이 있습니다. 바로 비동기 프로그래밍입니다. 에이전트들이 실시간으로 메시지를 자유롭게 주고받아야 하기 때문에, 코드 작성 시 async나 await 같은 비동기 키워드를 필수로 사용해야 합니다. 프로그램이 순서대로 실행되는 직관적인 코드와 달리, 여러 대화가 동시에 오가는 비동기식 흐름에서는 어디서 왜 멈췄는지 원인을 찾기가 다소 까다로울 수 있습니다.",{"_2381":4071},{"_1690":4072,"_1691":4073,"_1600":3920},"I'll summarize the key points to help you decide on the right tool for your goals more easily.","目的に合ったツールを簡単に選べるよう、要点をまとめました。","![LangGraph vs AutoGen — 내 첫 파이썬 AI 에이전트, 무엇으로 시작할까](file:cmrq0ifff00a310lhuxmecare)\n\n# LangGraph vs AutoGen — 내 첫 파이썬 AI 에이전트, 무엇으로 시작할까\n\n파이썬으로 나만의 AI 에이전트를 직접 만들어보고 싶지만, 어떤 도구로 시작해야 할지 막막하셨나요? 현재 에이전트 개발을 주도하는 두 대표 주자, 랭그래프와 오토젠은 문제를 해결하는 기본 구조부터 완전히 다릅니다. 이 두 프레임워크의 핵심 차이를 아주 쉬운 비유로 풀어드릴 테니, 내 첫 프로젝트에 딱 맞는 파트너를 바로 찾아보세요!\n\n## LangGraph: 순서도 그리듯 제어하는 흐름\n\n랭그래프(LangGraph)는 전체 자동화 과정을 마치 '순서도'나 '마인드맵'처럼 설계할 수 있게 도와주는 도구입니다. 개발사 랭체인(LangChain)이 꾸준히 고도화해 왔으며, 2026년 5월에 안정적인 v1.2 버전이 출시되면서 대표적인 그래프 기반 상태 머신 프레임워크로 자리를 굳혔습니다.\n\n구조는 생각보다 직관적입니다. 행동을 담당하는 각각의 단계인 '노드'와 이 단계들을 이어주는 화살표인 '엣지'로 흐름을 구성합니다. 그리고 이 흐름 속에서 '상태(State)'라고 부르는 공용 데이터 상자를 서로 명확하게 주고받습니다. 마치 공장의 컨베이어 벨트 위에서 데이터가 담긴 상자를 다음 작업자에게 안전하게 넘겨주는 것과 비슷합니다.\n\n랭그래프의 가장 큰 매력은 '안전장치'가 확실하다는 점입니다. 작동 중에 네트워크가 일시적으로 끊기거나 예상치 못한 오류가 발생하더라도, SQLite 같은 데이터베이스에 진행 상황을 실시간으로 기록하는 체크포인팅 기능 덕분에 멈춘 지점부터 막힘없이 이어서 작업을 수행할 수 있습니다.\n\n아래 코드는 파이썬으로 랭그래프의 뼈대를 어떻게 세우는지 보여주는 간단한 예시입니다.\n\n```python\n# LangGraph v1.2 기준 기초 흐름 설정 예시\nfrom langgraph.graph import StateGraph, START, END\nfrom typing import TypedDict\n\n# 1. 노드 간에 주고받을 공용 상태 데이터 정의\nclass AgentState(TypedDict):\n task: str\n result: str\n\n# 2. 순서도(그래프) 객체 생성 및 노드 연결\nworkflow = StateGraph(AgentState)\nworkflow.add_node(\"agent\", run_ai_function) # run_ai_function은 실제 AI 작업 함수\nworkflow.add_edge(START, \"agent\")\nworkflow.add_edge(\"agent\", END)\n\n# 3. 실행할 수 있도록 최종 컴파일\napp = workflow.compile()\n```\n\n정해진 가이드라인과 규칙을 엄격하게 따르는 일방향 업무 자동화나 결과가 예측 가능해야 하는 안전한 시스템을 빌드할 때, 랭그래프는 초보자와 숙련자 모두에게 훌륭한 나침반이 되어 줍니다.\n\n## AutoGen: 비서들이 자유롭게 토론하는 단체 채팅방\n\n앞서 살펴본 랭그래프가 꼼꼼하게 짜인 업무 순서도라면, 오토젠은 여러 명의 전문가가 모여 이야기하는 단체 채팅방에 가깝습니다. 개발자, 마케터, 기획자 역할을 하는 AI 비서들을 가상의 단체방에 넣어두면, 이들이 알아서 질문을 던지고 토론하며 복잡한 과제를 해결해 나가는 방식입니다.\n\n최근 이 기술 생태계에는 흥미로운 변화가 있었습니다. 오토젠은 v0.4 버전으로 완전히 개편되면서 한층 깔끔한 대화 구조를 갖추게 되었고, 마이크로소프트는 2026년 4월에 이를 더 고도화한 마이크로소프트 에이전트 프레임워크(MAF) 1.0을 공식 출시했습니다. 기존 오토젠의 유연한 대화형 구조에 안정적인 기업용 뼈대를 더한 새로운 표준이 등장한 셈입니다.\n\n다만 파이썬 초보자라면 조금 당황할 수 있는 진입 장벽이 있습니다. 바로 비동기 프로그래밍입니다. 에이전트들이 실시간으로 메시지를 자유롭게 주고받아야 하기 때문에, 코드 작성 시 `async`나 `await` 같은 비동기 키워드를 필수로 사용해야 합니다. 프로그램이 순서대로 실행되는 직관적인 코드와 달리, 여러 대화가 동시에 오가는 비동기식 흐름에서는 어디서 왜 멈췄는지 원인을 찾기가 다소 까다로울 수 있습니다.\n\n## 어떤 상황에서 무엇을 골라야 할까?\n\n내 프로젝트의 성격에 따라 선택지는 아주 명확해집니다. 정해진 순서와 규칙이 중요한 업무 자동화나 보고서 작성, 데이터 정제 같은 일방향 흐름을 설계하고 싶다면 **랭그래프**가 좋은 선택입니다. 전체 흐름의 제어권을 개발자가 확실하게 쥘 수 있어, 에이전트가 엉뚱한 방향으로 탈선하는 버그를 잡기가 훨씬 수월합니다.\n\n반면 AI 비서 여러 명이 자유롭게 의견을 나누고, 직접 코드를 실행해 본 뒤 그 결과에 대해 피드백을 주고받는 자율적인 시스템을 원한다면 **오토젠**과 **마이크로소프트 에이전트 프레임워크**가 훨씬 잘 어울립니다. 마치 단체 채팅방을 개설하는 것처럼 유연한 대화 중심의 협업 환경을 손쉽게 구축할 수 있기 때문입니다.\n\n다만 파이썬 초보자 입장에서 꼭 고려해야 할 실전 장벽이 있습니다. 바로 코드 작성 방식의 차이입니다. 랭그래프는 우리에게 익숙한 동기식 파이썬 코드로도 직관적인 흐름을 설계할 수 있는 반면, 오토젠 계열은 비동기(async/await) 처리 문법을 아주 깊게 활용합니다. 파이썬의 비동기 프로그래밍이 낯선 입문자에게는 코드의 구조를 해석하고 제어하는 과정이 다소 복잡하게 느껴질 수 있습니다.\n\n내 목표에 맞는 도구를 더 쉽게 결정할 수 있도록 핵심만 요약해 드릴게요.\n\n- **랭그래프(LangGraph)를 선택해야 할 때:**\n - 데이터가 정해진 순서도에 따라 안전하게 흘러가야 할 때\n - 작업 도중 오류가 났을 때 이전 상태로 되돌리는 롤백 기능이 중요할 때\n - 예측 가능하고 안정적인 규칙 기반의 자동화를 원할 때\n- **오토젠(AutoGen) 및 마이크로소프트 에이전트 프레임워크를 선택해야 할 때:**\n - 기획자, 개발자 등 서로 다른 역할을 맡은 AI 비서들이 토론하며 답을 찾아야 할 때\n - AI가 스스로 작성한 코드를 샌드박스 환경에서 실행해 보며 문제를 해결하는 구조가 필요할 때\n - 대화 흐름이 정해진 규칙 없이 상황에 따라 아주 동적으로 바뀌어야 할 때\n\n## 가장 중요한 첫걸음 떼기\n\n처음부터 거창한 멀티 에이전트 시스템을 만들려고 하면 쉽게 지치기 마련입니다. 랭그래프의 간단한 상태 관리 기능을 활용해 할 일을 자동으로 분류해 주는 흐름을 짜보거나, 오토젠을 사용해 가상의 비서 두 명이 대화하는 작은 토론방을 만들어 보세요. 이렇게 내 손으로 직접 아주 작은 자동화 하나를 완성해 보는 경험이 앞으로 더 복잡한 AI 에이전트를 개발할 수 있는 가장 든든한 밑거름이 될 것입니다.","179518c9bf9eb2c7f4aff2cda02938b40f53c97ffc9bafb5a9973ed46804b794",43,["D",1784356166737],["D",1784373996902],[],[4081],{"_2737":3096,"_1679":3097},{"_929":4083,"_2220":2738,"_2222":2738,"_2223":1948,"_2224":2225,"_1681":2226,"_1179":1183,"_1599":2227,"_2228":4084,"_1687":4091,"_9":4095,"_2252":4103,"_2247":4099,"_2257":4104,"_2259":-5,"_704":4105,"_1684":4106,"_331":4107,"_2270":1795,"_2271":1707,"_2272":1795,"_2273":1795,"_2274":1795,"_2275":1795,"_2276":1946,"_2277":1795,"_2278":1795,"_2279":-5,"_2280":-5,"_2281":-5,"_1796":-5,"_1797":-5,"_1798":1707,"_2282":-5,"_2283":4108,"_1801":4109,"_2286":4110,"_2288":-5,"_2289":4111,"_2291":-5,"_2292":-5,"_2293":-5,"_2294":2295,"_2296":-5,"_2297":-5,"_2298":-5,"_2299":4112,"_1123":4140,"_2339":4153,"_2366":4185,"_2733":4942,"_265":4943},"cmrrk373t01kr10lh4g3liqq5",{"_1599":1600,"_213":4085,"_2231":4086,"_2236":4088,"_2240":2241},2081,{"_1690":2233,"_1691":1795,"_1600":4087,"_2235":1795},1691,{"_1690":4089,"_1691":1795,"_1600":4090,"_2235":1795},0.18740989908697742,0.8125901009130226,{"_9":4092,"_2247":4096,"_2252":4100},{"_1690":4093,"_1691":4094,"_1600":4095},"Project Introduction: Openship","プロジェクト紹介: Openship","프로젝트 소개: Openship",{"_1690":4097,"_1691":4098,"_1600":4099},"스크린샷 2026-07-19 오후 5.51.27.png\n\nProject Introduction: Openship\n\nWhen deploying applications, we often find ourselves torn between two options.\n\nEither we entrust configuration and operations to a platform and accept vendor lock-in, or we manage servers ourselves and take full responsibility for complex deployment environments.\n\n“Wouldn't it be great to deploy as easily as Vercel while still maintaining ownership of my own servers and infrastructure?”\n\nOpenship is an open-source deployment platform that started from this very question.\n\nOnce you connect your Git repository, it detects your project's tech stack and handles everything in a single flow: from building the application and container deployment to domain mapping, SSL certificate management, and monitoring.\n\nYou can use Openship Cloud or deploy to your own VPS or home server. It also supports a hybrid configuration that combines both cloud and self-hosted servers.\n\nWhat makes it different?\n\nOpenship is not just a simple deployment script or a server management dashboard.\n\nIt focuses on connecting the entire process—from the moment code is written to the actual service operation—into a single open-source platform.\n\nFrom Git Push to Deployment\n\nOnce you connect your repository and deployment server to Openship, you can automate your entire deployment process.\n\nIt detects your project's language, framework, package manager, and execution commands, then builds your code into an image and deploys it as a versioned container.\n\nA key feature is that you can start deployments without having to write separate CI/CD pipelines or complex YAML files.\n\nIt also provides features such as generating separate preview environments for each Pull Request and a rollback function to revert to previous versions.\n\nTreating Cloud and Your Own Servers the Same Way\n\nOpenship does not restrict you to choosing between managed cloud or self-hosting.\n\nYou can deploy applications with the same workflow not only to Openship Cloud but also to standard Linux VPS, dedicated servers, and home-lab environments.\n\nSince deployment artifacts are created as standard containers, it is designed so you can move them to other servers or providers whenever you need, without depending on a specific cloud provider's proprietary runtime.\n\nA Structure That Doesn't Build on Production Servers\n\nMany common self-hosted deployment platforms often require you to install management components—like dashboards, build tools, and databases—directly on the production server.\n\nOpenship builds application images in your local environment or the cloud first and then pushes them to the target server via SSH.\n\nNo extra management agents or dashboards are installed on the target server, allowing the production server to focus solely on running the actual application.\n\nIntegration of Backend Features Required for Deployment\n\nRunning an application requires more than just code deployment; you need various pieces of infrastructure.\n\nOpenship aims to manage everything in one place, from data services like PostgreSQL, MySQL, MongoDB, and Redis to custom domains, Let's Encrypt SSL, backups, object storage, and real-time logs/monitoring.\n\nIt even includes a mail server feature to send transactional emails using your own domain, showing an impressive direction toward unifying operation environments that previously required stitching together multiple external services.\n\nscreen.png\n\nManage with the Interface of Your Choice\n\nOpenship provides not only a CLI but also a web dashboard and a desktop app.\n\nDevelopers can automate deployments from the terminal, while teams can check deployment status, logs, and resource usage through the web UI.\n\nIt also supports REST APIs and MCP, making it interesting that it's designed to allow AI agents or MCP clients like Claude and Cursor to perform deployment and operational tasks.\n\nFuture Possibilities\n\nDeployment has become easier than ever for individual developers and small teams, but that convenience often comes with high costs or platform lock-in.\n\nConversely, choosing self-hosting means you own your servers, but you have to manually configure deployment pipelines, SSL, databases, backups, and monitoring.\n\nOpenship can be seen as a project experimenting with the question of whether you can have both a convenient developer experience and infrastructure ownership between these two options.\n\nCore features are currently being developed with production in mind, and the roadmap includes multi-node clusters, load balancing UI, private networking, advanced monitoring, and visual CI/CD pipelines.\n\nIf you are interested in open-source PaaS, self-hosting, or infrastructure automation using AI agents, this is a project worth checking out.\n\nKey Features\nOpen-source self-hosting deployment platform\nGit Push-based automated builds and deployments\nStart without separate YAML or CI/CD pipelines\nSupports Openship Cloud, personal VPS, and home servers\nMinimizes platform lock-in with standard container-based approach\nSupports preview deployments and instant rollbacks\nAutomated custom domain and Let’s Encrypt SSL\nSupports PostgreSQL, MySQL, MongoDB, and Redis\nBackup, real-time logs, and resource monitoring\nCLI, web dashboard, and desktop app provided\nREST API and MCP support for AI agents\nReleased under Apache 2.0 license\n\n🔗 Relevant Links\nWebsite: https://openship.io/\nGitHub: https://github.com/oblien/openship\n\n📣 Are you the creator of this project?\nLaunch Curator introduces new indie projects and builders.\nIf you'd like to introduce your project directly, feel free to join the channel and share your post.","스크린샷 2026-07-19 오후 5.51.27.png\n\nプロジェクト紹介: Openship\n\nアプリケーションをデプロイする際、私たちはよく2つの選択肢の間で悩みます。\n\n設定や運用をプラットフォームに任せてロックインのリスクを受け入れるか、自らサーバーを管理して複雑なデプロイ環境の責任まで背負うかのどちらかです。\n\n「Vercelのように簡単にデプロイしながら、自分のサーバーとインフラの所有権を維持することはできないだろうか？」\n\nOpenshipは、このような問いから始まったオープンソースのデプロイプラットフォームです。\n\nGitリポジトリを連携するだけでプロジェクトの技術スタックを自動検出し、アプリケーションのビルドからコンテナのデプロイ、ドメイン連携、SSL証明書の設定、モニタリングまでを一気通貫で処理します。\n\nOpenship Cloudを利用することも、自身が所有するVPSやホームサーバーにデプロイすることも可能です。クラウドと自前サーバーを併用するハイブリッド構成も目指しています。\n\n何が違うのか？\n\nOpenshipは単なるデプロイ用スクリプトやサーバー管理ダッシュボードではありません。\n\nコードを書いた瞬間から実際のサービスとして稼働するまでに必要なプロセスを、一つのオープンソースプラットフォームで統合することに焦点を当てています。\n\nGit Pushからデプロイまで\n\nOpenshipにリポジトリとデプロイ先サーバーを紐付ければ、その後のデプロイ工程を自動化できます。\n\nプロジェクトの言語やフレームワーク、パッケージマネージャー、実行コマンドを検出し、コードをイメージとしてビルドした後、バージョン管理されたコンテナとしてデプロイします。\n\n別途CI/CDパイプラインや複雑なYAMLファイルを自分で作成しなくても、デプロイを開始できるのが特徴です。\n\nPull Requestごとに個別のプレビュー環境を作成したり、以前のバージョンへ即座に戻すロールバック機能も提供しています。\n\nクラウドも自前サーバーも同じ方法で\n\nOpenshipは、管理型クラウドかセルフホスティングかのどちらか一方を選択するよう強いることはありません。\n\nOpenship Cloudだけでなく、一般的なLinux VPS、専用サーバー、ホームラボ環境にも同一のワークフローでアプリケーションをデプロイできます。\n\n成果物は標準的なコンテナとして作成されるため、特定のクラウド独自のランタイムに依存せず、必要に応じて他のサーバーやプロバイダーへ移行できるよう設計されています。\n\n本番サーバーでビルドしない仕組み\n\n一般的なセルフホスティング型プラットフォームでは、本番サーバーにダッシュボードやビルドツール、データベースなどの管理用コンポーネントを一緒にインストールすることが多いです。\n\nOpenshipは、アプリケーションイメージをローカル環境やクラウドで先にビルドしてから、SSH経由で対象のサーバーに転送します。\n\n対象サーバーには余計な管理エージェントやダッシュボードをインストールせず、本番サーバーはビルド作業ではなくアプリケーションの実行に集中できる構成になっています。\n\nデプロイに必要なバックエンド機能を統合\n\nアプリケーションを運用するには、コードのデプロイ以外にも様々なインフラが必要です。\n\nOpenshipは、PostgreSQL、MySQL、MongoDB、Redisなどのデータサービスから、カスタムドメイン、Let’s Encrypt SSL、バックアップ、オブジェクトストレージ、リアルタイムログおよびモニタリングまでを、一箇所で管理することを目指しています。\n\n独自ドメインでトランザクションメールを送信できるメールサーバー機能も含まれており、これまで複数の外部サービスを組み合わせて構築していた運用環境を、一つのプラットフォームへ集約しようとする姿勢が非常に印象的です。\n\nscreen.png\n\n好みのインターフェースで管理\n\nOpenshipはCLIだけでなく、Webダッシュボードとデスクトップアプリも提供しています。\n\n開発者はターミナルでデプロイを自動化でき、チームはWeb画面を通じてデプロイ状況やログ、リソース使用量を確認できます。\n\nREST APIやMCP（Model Context Protocol）もサポートしており、ClaudeやCursorなどのMCPクライアントやAIエージェントが、デプロイや運用タスクを実行できるように設計されている点も興味深いです。\n\n今後の可能性\n\n個人開発者や小規模チームにとってデプロイは以前より簡単になりましたが、その利便性は往々にして高い利用料金やプラットフォーム依存（ロックイン）を伴うものです。\n\n一方でセルフホスティングを選択すればサーバーの所有権は手に入りますが、デプロイパイプライン、SSL、データベース、バックアップ、モニタリングまでを自ら構築しなければなりません。\n\nOpenshipは、この2つの選択肢の間で「優れた開発者体験とインフラの所有権を両立できるか」を実験するプロジェクトと言えます。\n\n現在、中核機能は実運用を目指して開発が進んでおり、マルチノードクラスター、ロードバランシングUI、プライベートネットワーク、高度なモニタリング、ビジュアルCI/CDパイプラインなどが今後の予定として掲げられています。\n\nオープンソースPaaS、セルフホスティング、またはAIエージェントを活用したインフラ自動化に興味があるなら、ぜひチェックしておくべきプロジェクトです。\n\n主な特徴\nオープンソースのセルフホスティング・デプロイプラットフォーム\nGit Pushベースの自動ビルド＆デプロイ\n別途YAMLやCI/CDパイプラインの設定なしで即座に開始可能\nOpenship Cloud、自前VPS、ホームサーバーをサポート\n標準的なコンテナベースでプラットフォーム依存を最小化\nプレビューデプロイと即時ロールバックに対応\nカスタムドメインおよびLet’s Encrypt SSLの自動化\nPostgreSQL、MySQL、MongoDB、Redisをサポート\nバックアップ、リアルタイムログ、リソースモニタリング\nCLI、Webダッシュボード、デスクトップアプリを提供\nREST APIおよびAIエージェント向けMCPをサポート\nApache 2.0ライセンスで公開\n\n🔗 関連リンク\nウェブサイト: https://openship.io/\nGitHub: https://github.com/oblien/openship\n\n📣 プロジェクトの制作者様へ\nランチキュレーターでは、新しいインディプロジェクトやビルダーを紹介しています。\nご自身のプロジェクトを紹介したい場合は、チャンネルに参加して自由に投稿してみてください。","스크린샷 2026-07-19 오후 5.51.27.png\n\n프로젝트 소개: Openship\n\n애플리케이션을 배포할 때 우리는 흔히 두 가지 선택지 사이에서 고민하게 됩니다.\n\n설정과 운영을 플랫폼에 맡기는 대신 종속성을 감수하거나, 직접 서버를 관리하면서 복잡한 배포 환경까지 함께 책임지는 것입니다.\n\n“Vercel처럼 간편하게 배포하면서도 내 서버와 인프라의 소유권을 유지할 수는 없을까?”\n\nOpenship은 이러한 질문에서 출발한 오픈소스 배포 플랫폼입니다.\n\nGit 저장소를 연결하면 프로젝트의 기술 스택을 감지하고, 애플리케이션 빌드부터 컨테이너 배포, 도메인 연결, SSL 인증서와 모니터링까지 하나의 흐름으로 처리합니다.\n\nOpenship Cloud를 이용할 수도 있고, 직접 소유한 VPS나 홈 서버에 배포할 수도 있습니다. 클라우드와 자체 서버를 함께 사용하는 하이브리드 구성도 지향합니다.\n\n무엇이 다른가?\n\nOpenship은 단순한 배포 스크립트나 서버 관리 대시보드가 아닙니다.\n\n코드가 작성된 순간부터 실제 서비스로 운영되기까지 필요한 과정을 하나의 오픈소스 플랫폼으로 연결하는 데 초점을 맞추고 있습니다.\n\nGit Push에서 배포까지\n\nOpenship에 저장소와 배포할 서버를 연결하면 이후의 배포 과정을 자동화할 수 있습니다.\n\n프로젝트의 언어와 프레임워크, 패키지 매니저와 실행 명령을 감지하고, 코드를 이미지로 빌드한 뒤 버전이 지정된 컨테이너로 배포합니다.\n\n별도의 CI/CD 파이프라인이나 복잡한 YAML 파일을 직접 작성하지 않아도 배포를 시작할 수 있다는 점이 특징입니다.\n\nPull Request마다 별도의 프리뷰 환경을 생성하거나, 이전 배포 버전으로 되돌리는 롤백 기능도 제공합니다.\n\n클라우드와 내 서버를 같은 방식으로\n\nOpenship은 관리형 클라우드와 셀프호스팅 가운데 하나만 선택하도록 제한하지 않습니다.\n\nOpenship Cloud뿐만 아니라 일반적인 Linux VPS, 전용 서버와 홈랩 환경에도 동일한 워크플로우로 애플리케이션을 배포할 수 있습니다.\n\n배포 결과물은 표준 컨테이너로 만들어지기 때문에 특정 클라우드의 독자적인 런타임에 의존하지 않고, 필요할 때 다른 서버나 제공자로 옮길 수 있도록 설계되었습니다.\n\n프로덕션 서버에서는 빌드하지 않는 구조\n\n일반적인 셀프호스팅 배포 플랫폼은 프로덕션 서버에 대시보드와 빌드 도구, 데이터베이스 등의 관리 구성 요소를 함께 설치하는 경우가 많습니다.\n\nOpenship은 애플리케이션 이미지를 로컬 환경이나 클라우드에서 먼저 빌드한 뒤 SSH를 통해 대상 서버로 전달합니다.\n\n대상 서버에는 별도의 관리 에이전트나 대시보드를 설치하지 않으며, 프로덕션 서버는 빌드 작업 대신 실제 애플리케이션 실행에 집중하도록 구성됩니다.\n\n배포에 필요한 백엔드 기능 통합\n\n애플리케이션을 운영하려면 코드 배포 외에도 다양한 인프라가 필요합니다.\n\nOpenship은 PostgreSQL, MySQL, MongoDB와 Redis 같은 데이터 서비스부터 커스텀 도메인, Let’s Encrypt SSL, 백업, 오브젝트 스토리지와 실시간 로그 및 모니터링까지 한곳에서 관리하는 것을 목표로 합니다.\n\n자체 도메인으로 트랜잭션 이메일을 보낼 수 있는 메일 서버 기능도 포함되어 있어, 여러 외부 서비스를 조합해야 했던 운영 환경을 하나의 플랫폼 안으로 모으려는 방향성이 인상적입니다.\n\nscreen.png\n\n원하는 인터페이스로 관리\n\nOpenship은 CLI뿐만 아니라 웹 대시보드와 데스크톱 앱도 제공합니다.\n\n개발자는 터미널에서 배포를 자동화할 수 있고, 팀에서는 웹 화면을 통해 배포 상태와 로그, 리소스 사용량을 확인할 수 있습니다.\n\nREST API와 MCP도 지원하여 Claude, Cursor와 같은 MCP 클라이언트나 AI 에이전트가 배포와 운영 작업을 수행할 수 있도록 설계된 점도 흥미롭습니다.\n\n앞으로의 가능성\n\n개인 개발자와 작은 팀에게 배포는 이전보다 쉬워졌지만, 그 편리함은 종종 높은 사용료나 플랫폼 종속성으로 이어지곤 합니다.\n\n반대로 셀프호스팅을 선택하면 서버를 소유할 수 있는 대신 배포 파이프라인과 SSL, 데이터베이스, 백업, 모니터링까지 직접 구성해야 합니다.\n\nOpenship은 이 두 선택지 사이에서 “편리한 개발자 경험과 인프라 소유권을 함께 가질 수 있는가”를 실험하는 프로젝트라고 볼 수 있습니다.\n\n현재 핵심 기능은 실제 운영을 목표로 개발되고 있으며, 멀티 노드 클러스터와 로드 밸런싱 UI, 프라이빗 네트워크, 고급 모니터링과 시각적 CI/CD 파이프라인 등이 다음 단계로 예고되어 있습니다.\n\n오픈소스 PaaS와 셀프호스팅, 또는 AI 에이전트를 활용한 인프라 자동화에 관심이 있다면 살펴볼 만한 프로젝트입니다.\n\n주요 특징\n오픈소스 셀프호스팅 배포 플랫폼\nGit Push 기반의 자동 빌드 및 배포\n별도의 YAML이나 CI/CD 파이프라인 없이 시작 가능\nOpenship Cloud, 자체 VPS 및 홈 서버 지원\n표준 컨테이너 기반으로 플랫폼 종속성 최소화\n프리뷰 배포와 즉시 롤백 지원\n커스텀 도메인 및 Let’s Encrypt SSL 자동화\nPostgreSQL, MySQL, MongoDB 및 Redis 지원\n백업, 실시간 로그와 리소스 모니터링\nCLI, 웹 대시보드 및 데스크톱 앱 제공\nREST API 및 AI 에이전트를 위한 MCP 지원\nApache 2.0 라이선스로 공개\n\n🔗 관련 링크\n웹사이트: https://openship.io/\nGitHub: https://github.com/oblien/openship\n\n📣 프로젝트 제작자이신가요?\n런치 큐레이터는 새로운 인디 프로젝트와 빌더를 소개하고 있습니다.\n직접 프로젝트를 소개하고 싶다면 채널에 가입해 자유롭게 글을 작성해 보세요.",{"_1690":4101,"_1691":4102,"_1600":4103},"Project Introduction: Openship When deploying applications, we often find ourselves torn between two options. 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플랫폼입…","cmrrk41qv01kv10lh6886uw8u",[],[],[],["D",1784451313425],["D",1784451061433],["D",1784473429707],["D",1784452549749],{"_929":2738,"_1679":4113,"_1475":4114,"_2301":4115,"_1578":4116,"_1697":4117},"HUMAN","bourum56@gmail.com","런치큐","launchcurator",{"_1699":4118},{"_1701":4119,"_1706":1707,"_1708":4122,"_1719":4126,"_1741":4139},{"_1477":4120,"_1704":4120,"_1608":4121,"_923":4121},96,1063,{"_1710":4123,"_1712":4124,"_1608":1714,"_923":1714,"_1715":4125,"_1717":2199},"users/cmq8nahkb00071hcgs10qla76/avatars/original/d1b3b692-e830-43a5-883e-410a3c180c8b.png","https://cdn.boutlet.io/users/cmq8nahkb00071hcgs10qla76/avatars/original/d1b3b692-e830-43a5-883e-410a3c180c8b.png","LNS$Jkxt%%xv%hj[VrWW%%bIMcjX",{"_1721":4127,"_1726":4130,"_1731":4133,"_1736":4136},{"_1710":4128,"_1712":4129,"_1608":1725,"_923":1725},"users/cmq8nahkb00071hcgs10qla76/avatars/avatar_lg/9d870e1d01cdfcd72f56fad8f0bfc94d4dbfca820f3a315852abc13f79f824c1_ad08162be81e2be7.jpg","https://cdn.boutlet.io/users/cmq8nahkb00071hcgs10qla76/avatars/avatar_lg/9d870e1d01cdfcd72f56fad8f0bfc94d4dbfca820f3a315852abc13f79f824c1_ad08162be81e2be7.jpg",{"_1710":4131,"_1712":4132,"_1608":1730,"_923":1730},"users/cmq8nahkb00071hcgs10qla76/avatars/avatar_md/9d870e1d01cdfcd72f56fad8f0bfc94d4dbfca820f3a315852abc13f79f824c1_ad08162be81e2be7.jpg","https://cdn.boutlet.io/users/cmq8nahkb00071hcgs10qla76/avatars/avatar_md/9d870e1d01cdfcd72f56fad8f0bfc94d4dbfca820f3a315852abc13f79f824c1_ad08162be81e2be7.jpg",{"_1710":4134,"_1712":4135,"_1608":1735,"_923":1735},"users/cmq8nahkb00071hcgs10qla76/avatars/avatar_sm/9d870e1d01cdfcd72f56fad8f0bfc94d4dbfca820f3a315852abc13f79f824c1_ad08162be81e2be7.jpg","https://cdn.boutlet.io/users/cmq8nahkb00071hcgs10qla76/avatars/avatar_sm/9d870e1d01cdfcd72f56fad8f0bfc94d4dbfca820f3a315852abc13f79f824c1_ad08162be81e2be7.jpg",{"_1710":4137,"_1712":4138,"_1608":1740,"_923":1740},"users/cmq8nahkb00071hcgs10qla76/avatars/avatar_xs/9d870e1d01cdfcd72f56fad8f0bfc94d4dbfca820f3a315852abc13f79f824c1_ad08162be81e2be7.jpg","https://cdn.boutlet.io/users/cmq8nahkb00071hcgs10qla76/avatars/avatar_xs/9d870e1d01cdfcd72f56fad8f0bfc94d4dbfca820f3a315852abc13f79f824c1_ad08162be81e2be7.jpg","2026-06-12T10:24:02.595Z",{"_929":1948,"_1674":1949,"_620":1950,"_1599":1686,"_1687":4141,"_1681":1682,"_1179":1183,"_1697":4144},{"_620":4142,"_11":4143},{"_1690":1950,"_1691":1956,"_1600":1957},{"_1690":1951,"_1691":1959,"_1600":1960},{"_1699":4145},{"_1701":4146,"_1706":1707,"_1708":4147,"_1719":4148,"_1741":1986},{"_1477":1964,"_1704":1965,"_1608":1966,"_923":1966},{"_1710":1968,"_1712":1969,"_1608":1970,"_923":1970,"_1715":1971,"_1717":1972},{"_1721":4149,"_1726":4150,"_1731":4151,"_1736":4152},{"_1710":1975,"_1712":1976,"_1608":1725,"_923":1725},{"_1710":1978,"_1712":1979,"_1608":1730,"_923":1730},{"_1710":1981,"_1712":1982,"_1608":1735,"_923":1735},{"_1710":1984,"_1712":1985,"_1608":1740,"_923":1740},{"_1699":4154},{"_1746":-5,"_1706":1707,"_1708":4155,"_1758":-5,"_1741":4163,"_1760":4164},{"_1710":4156,"_1712":4157,"_1750":4158,"_1608":4159,"_923":4160,"_1715":4161,"_1755":1756,"_1717":4162},"users/cmq8nahkb00071hcgs10qla76/images/originals/3bc3d841-2cf0-468f-89ae-f73e8a22611d.png","https://cdn.boutlet.io/users/cmq8nahkb00071hcgs10qla76/images/originals/3bc3d841-2cf0-468f-89ae-f73e8a22611d.png",2726052,2356,1526,"LJSY:Uxt?a%M?]bcakayVZjYR$WB","#f8f8f8","2026-07-19T08:51:42.844Z",{"_1762":4165,"_1770":4170,"_1777":4175,"_1784":4180},{"_1710":4166,"_1712":4167,"_1750":4168,"_1608":1767,"_923":4169,"_1755":1769},"users/cmq8nahkb00071hcgs10qla76/images/derivatives/cmrrk41qv01kv10lh6886uw8u/large.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmq8nahkb00071hcgs10qla76/images/derivatives/cmrrk41qv01kv10lh6886uw8u/large.webp",23498,777,{"_1710":4171,"_1712":4172,"_1750":4173,"_1608":1775,"_923":4174,"_1755":1769},"users/cmq8nahkb00071hcgs10qla76/images/derivatives/cmrrk41qv01kv10lh6886uw8u/small.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmq8nahkb00071hcgs10qla76/images/derivatives/cmrrk41qv01kv10lh6886uw8u/small.webp",4808,233,{"_1710":4176,"_1712":4177,"_1750":4178,"_1608":1782,"_923":4179,"_1755":1769},"users/cmq8nahkb00071hcgs10qla76/images/derivatives/cmrrk41qv01kv10lh6886uw8u/medium.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmq8nahkb00071hcgs10qla76/images/derivatives/cmrrk41qv01kv10lh6886uw8u/medium.webp",12430,466,{"_1710":4181,"_1712":4182,"_1750":4183,"_1608":1789,"_923":4184,"_1755":1769},"users/cmq8nahkb00071hcgs10qla76/images/derivatives/cmrrk41qv01kv10lh6886uw8u/xLarge.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmq8nahkb00071hcgs10qla76/images/derivatives/cmrrk41qv01kv10lh6886uw8u/xLarge.webp",43154,1244,{"_929":4186,"_2369":4083,"_2370":4187,"_2627":4711,"_2724":4937,"_2726":4938,"_2728":4939,"_2730":1795,"_1801":4940,"_2286":4941,"_2293":-5},"cmrrk373w01ks10lhdz8vymg2",{"_897":4188,"_1706":1707},[4189,4194,4198,4203,4207,4213,4217,4223,4227,4234,4238,4247,4251,4257,4261,4267,4271,4277,4281,4287,4291,4297,4301,4307,4311,4317,4321,4327,4331,4337,4341,4347,4351,4357,4361,4367,4371,4377,438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모니터링까지 하나의 흐름으로 처리합니다.",{"_929":4258,"_2224":2380,"_3207":4259,"_2381":4260},"f15b3179-0dea-497c-91b9-a50d4d32f080",{"_3209":578},[],{"_929":4262,"_2224":2380,"_3207":4263,"_2381":4264},"0f85e2a6-0369-4bf4-817d-f6025c6696bb",{"_3209":578},[4265],{"_2389":4266,"_2224":2389},"Openship Cloud를 이용할 수도 있고, 직접 소유한 VPS나 홈 서버에 배포할 수도 있습니다. 클라우드와 자체 서버를 함께 사용하는 하이브리드 구성도 지향합니다.",{"_929":4268,"_2224":2380,"_3207":4269,"_2381":4270},"892fd1d8-beb5-4786-8dad-a5f7d4fa82ef",{"_3209":578},[],{"_929":4272,"_2224":2385,"_2386":1946,"_3207":4273,"_2381":4274},"10ec34a9-e70a-4b66-9698-08156261e1f8",{"_3209":578},[4275],{"_2389":4276,"_2224":2389},"무엇이 다른가?",{"_929":4278,"_2224":2380,"_3207":4279,"_2381":4280},"625ebfce-fa67-445e-aea2-dfdb7d8c4608",{"_3209":578},[],{"_929":4282,"_2224":2380,"_3207":4283,"_2381":4284},"240c910a-d22d-4c0a-8348-e0ab1e345fb8",{"_3209":578},[4285],{"_2389":4286,"_2224":2389},"Openship은 단순한 배포 스크립트나 서버 관리 대시보드가 아닙니다.",{"_929":4288,"_2224":2380,"_3207":4289,"_2381":4290},"891a0b2a-74a5-44c1-a159-9ecf162b82b3",{"_3209":578},[],{"_929":4292,"_2224":2380,"_3207":4293,"_2381":4294},"416aded8-c299-4cb7-b538-0f2901ec3d5d",{"_3209":578},[4295],{"_2389":4296,"_2224":2389},"코드가 작성된 순간부터 실제 서비스로 운영되기까지 필요한 과정을 하나의 오픈소스 플랫폼으로 연결하는 데 초점을 맞추고 있습니다.",{"_929":4298,"_2224":2380,"_3207":4299,"_2381":4300},"5708f868-a249-40b7-b3bf-30b30386804d",{"_3209":578},[],{"_929":4302,"_2224":2385,"_2386":1942,"_3207":4303,"_2381":4304},"4b2471c8-7d2e-4b7e-9acd-689f69ef46d5",{"_3209":578},[4305],{"_2389":4306,"_2224":2389},"Git Push에서 배포까지",{"_929":4308,"_2224":2380,"_3207":4309,"_2381":4310},"d0043f0a-b67f-46eb-a80b-e798b47f8cf2",{"_3209":578},[],{"_929":4312,"_2224":2380,"_3207":4313,"_2381":4314},"c4753aff-ef3d-47d7-a4d8-a536d19ffcc1",{"_3209":578},[4315],{"_2389":4316,"_2224":2389},"Openship에 저장소와 배포할 서버를 연결하면 이후의 배포 과정을 자동화할 수 있습니다.",{"_929":4318,"_2224":2380,"_3207":4319,"_2381":4320},"243b4df0-8463-4294-aa94-774b52e2c2ae",{"_3209":578},[],{"_929":4322,"_2224":2380,"_3207":4323,"_2381":4324},"59097629-e167-4163-baa4-a0ac62e8fd54",{"_3209":578},[4325],{"_2389":4326,"_2224":2389},"프로젝트의 언어와 프레임워크, 패키지 매니저와 실행 명령을 감지하고, 코드를 이미지로 빌드한 뒤 버전이 지정된 컨테이너로 배포합니다.",{"_929":4328,"_2224":2380,"_3207":4329,"_2381":4330},"7a2c1f2b-eb4f-4664-b3a7-17d7ef308577",{"_3209":578},[],{"_929":4332,"_2224":2380,"_3207":4333,"_2381":4334},"59f6ce63-d432-45ea-9761-78a1d9b520b5",{"_3209":578},[4335],{"_2389":4336,"_2224":2389},"별도의 CI/CD 파이프라인이나 복잡한 YAML 파일을 직접 작성하지 않아도 배포를 시작할 수 있다는 점이 특징입니다.",{"_929":4338,"_2224":2380,"_3207":4339,"_2381":4340},"bcfe9eb3-f2bb-4935-861f-0b9420f62906",{"_3209":578},[],{"_929":4342,"_2224":2380,"_3207":4343,"_2381":4344},"d41c1abc-abb6-41b0-892c-d59ee7addc93",{"_3209":578},[4345],{"_2389":4346,"_2224":2389},"Pull Request마다 별도의 프리뷰 환경을 생성하거나, 이전 배포 버전으로 되돌리는 롤백 기능도 제공합니다.",{"_929":4348,"_2224":2380,"_3207":4349,"_2381":4350},"46d3523f-a7ac-4b4b-8573-c1b5731b5aac",{"_3209":578},[],{"_929":4352,"_2224":2385,"_2386":1942,"_3207":4353,"_2381":4354},"6a5ae6be-c54f-4806-bdf3-3ee11d9f2dbf",{"_3209":578},[4355],{"_2389":4356,"_2224":2389},"클라우드와 내 서버를 같은 방식으로",{"_929":4358,"_2224":2380,"_3207":4359,"_2381":4360},"5acdc114-923d-4c9c-af7d-8eac79359708",{"_3209":578},[],{"_929":4362,"_2224":2380,"_3207":4363,"_2381":4364},"2ffa9114-d030-4747-adef-6efa9e280a65",{"_3209":578},[4365],{"_2389":4366,"_2224":2389},"Openship은 관리형 클라우드와 셀프호스팅 가운데 하나만 선택하도록 제한하지 않습니다.",{"_929":4368,"_2224":2380,"_3207":4369,"_2381":4370},"d2982b9f-8327-4a86-b750-5aaa36b14d34",{"_3209":578},[],{"_929":4372,"_2224":2380,"_3207":4373,"_2381":4374},"6f485565-d447-4a25-8019-9b652392f2fa",{"_3209":578},[4375],{"_2389":4376,"_2224":2389},"Openship Cloud뿐만 아니라 일반적인 Linux VPS, 전용 서버와 홈랩 환경에도 동일한 워크플로우로 애플리케이션을 배포할 수 있습니다.",{"_929":4378,"_2224":2380,"_3207":4379,"_2381":4380},"af53bf29-ff7b-4dc9-a877-135b48607dbe",{"_3209":578},[],{"_929":4382,"_2224":2380,"_3207":4383,"_2381":4384},"ce5557bb-fff2-49bb-b1eb-0cbeb0d52ed0",{"_3209":578},[4385],{"_2389":4386,"_2224":2389},"배포 결과물은 표준 컨테이너로 만들어지기 때문에 특정 클라우드의 독자적인 런타임에 의존하지 않고, 필요할 때 다른 서버나 제공자로 옮길 수 있도록 설계되었습니다.",{"_929":4388,"_2224":2380,"_3207":4389,"_2381":4390},"2cf3b27a-a972-42b5-899f-734de6430204",{"_3209":578},[],{"_929":4392,"_2224":2385,"_2386":1942,"_3207":4393,"_2381":4394},"d4b31e44-f55b-4eee-aefa-5bb554da1214",{"_3209":578},[4395],{"_2389":4396,"_2224":2389},"프로덕션 서버에서는 빌드하지 않는 구조",{"_929":4398,"_2224":2380,"_3207":4399,"_2381":4400},"d2eaccb3-2108-4d2c-be7c-ccd168166b35",{"_3209":578},[],{"_929":4402,"_2224":2380,"_3207":4403,"_2381":4404},"63bd21ff-4602-4644-81ce-018bbb263ccb",{"_3209":578},[4405],{"_2389":4406,"_2224":2389},"일반적인 셀프호스팅 배포 플랫폼은 프로덕션 서버에 대시보드와 빌드 도구, 데이터베이스 등의 관리 구성 요소를 함께 설치하는 경우가 많습니다.",{"_929":4408,"_2224":2380,"_3207":4409,"_2381":4410},"b3e731ba-37a7-4b8e-8034-baeb5222a10c",{"_3209":578},[],{"_929":4412,"_2224":2380,"_3207":4413,"_2381":4414},"079311d5-f023-4b62-a442-de07de8ddc6f",{"_3209":578},[4415],{"_2389":4416,"_2224":2389},"Openship은 애플리케이션 이미지를 로컬 환경이나 클라우드에서 먼저 빌드한 뒤 SSH를 통해 대상 서버로 전달합니다.",{"_929":4418,"_2224":2380,"_3207":4419,"_2381":4420},"72809482-6b76-4fed-9a46-78aa821ed38a",{"_3209":578},[],{"_929":4422,"_2224":2380,"_3207":4423,"_2381":4424},"8a212b79-d367-490c-80ed-bb0eed205f79",{"_3209":578},[4425],{"_2389":4426,"_2224":2389},"대상 서버에는 별도의 관리 에이전트나 대시보드를 설치하지 않으며, 프로덕션 서버는 빌드 작업 대신 실제 애플리케이션 실행에 집중하도록 구성됩니다.",{"_929":4428,"_2224":2380,"_3207":4429,"_2381":4430},"5e564e37-b76b-4878-83fd-14cfe120a0b3",{"_3209":578},[],{"_929":4432,"_2224":2385,"_2386":1942,"_3207":4433,"_2381":4434},"6a169e4b-4faf-41c0-b1c5-1c18e4b31ce9",{"_3209":578},[4435],{"_2389":4436,"_2224":2389},"배포에 필요한 백엔드 기능 통합",{"_929":4438,"_2224":2380,"_3207":4439,"_2381":4440},"e3713feb-b738-4e09-ad71-e91d4b8a37f8",{"_3209":578},[],{"_929":4442,"_2224":2380,"_3207":4443,"_2381":4444},"4b785aa7-a968-4515-8e83-e1d61f2c1a89",{"_3209":578},[4445],{"_2389":4446,"_2224":2389},"애플리케이션을 운영하려면 코드 배포 외에도 다양한 인프라가 필요합니다.",{"_929":4448,"_2224":2380,"_3207":4449,"_2381":4450},"c14e8a5a-9d10-4dec-8a51-d3bfd8ef6e3f",{"_3209":578},[],{"_929":4452,"_2224":2380,"_3207":4453,"_2381":4454},"684e691c-1d17-4a46-9fb5-384790fe8279",{"_3209":578},[4455],{"_2389":4456,"_2224":2389},"Openship은 PostgreSQL, MySQL, MongoDB와 Redis 같은 데이터 서비스부터 커스텀 도메인, Let’s Encrypt SSL, 백업, 오브젝트 스토리지와 실시간 로그 및 모니터링까지 한곳에서 관리하는 것을 목표로 합니다.",{"_929":4458,"_2224":2380,"_3207":4459,"_2381":4460},"c68a6af9-a7ea-4b5f-9c90-70446b8e44a4",{"_3209":578},[],{"_929":4462,"_2224":2380,"_3207":4463,"_2381":4464},"6eb84470-e295-4899-acee-a81d46fd858f",{"_3209":578},[4465],{"_2389":4466,"_2224":2389},"자체 도메인으로 트랜잭션 이메일을 보낼 수 있는 메일 서버 기능도 포함되어 있어, 여러 외부 서비스를 조합해야 했던 운영 환경을 하나의 플랫폼 안으로 모으려는 방향성이 인상적입니다.",{"_929":4468,"_2224":2380,"_3207":4469,"_2381":4470},"6348bf74-eb15-49db-b2cb-cc02ada69c39",{"_3209":578},[],{"_929":4472,"_2375":4473,"_2224":2376,"_3206":4192,"_3207":4474,"_2377":4475},"66fe9994-b2c5-400a-9c06-fc692ec492ee","screen.png",{"_3209":4192},"cmrrk7ogx01ld10lh804i1xjl",{"_929":4477,"_2224":2380,"_3207":4478,"_2381":4479},"ba7cf4fc-8fae-4cc5-b9bb-dd7e37b81639",{"_3209":578},[],{"_929":4481,"_2224":2385,"_2386":1942,"_3207":4482,"_2381":4483},"cce1b8a8-dc30-42f3-913a-a7f2095b802c",{"_3209":578},[4484],{"_2389":4485,"_2224":2389},"원하는 인터페이스로 관리",{"_929":4487,"_2224":2380,"_3207":4488,"_2381":4489},"74047df3-84d4-4e48-a43f-1ebb2ca9755b",{"_3209":578},[],{"_929":4491,"_2224":2380,"_3207":4492,"_2381":4493},"415b80f9-1555-47a5-959e-f46a4029f631",{"_3209":578},[4494],{"_2389":4495,"_2224":2389},"Openship은 CLI뿐만 아니라 웹 대시보드와 데스크톱 앱도 제공합니다.",{"_929":4497,"_2224":2380,"_3207":4498,"_2381":4499},"f3941d5d-05aa-4211-971e-7eaeec652269",{"_3209":578},[],{"_929":4501,"_2224":2380,"_3207":4502,"_2381":4503},"05ec22fe-d879-49ce-8efc-11192a2a079e",{"_3209":578},[4504],{"_2389":4505,"_2224":2389},"개발자는 터미널에서 배포를 자동화할 수 있고, 팀에서는 웹 화면을 통해 배포 상태와 로그, 리소스 사용량을 확인할 수 있습니다.",{"_929":4507,"_2224":2380,"_3207":4508,"_2381":4509},"d29ea4c0-464c-4408-92de-b1bd2c761905",{"_3209":578},[],{"_929":4511,"_2224":2380,"_3207":4512,"_2381":4513},"85c86dc5-b411-4d6d-8bb1-4c6729b16b9d",{"_3209":578},[4514],{"_2389":4515,"_2224":2389},"REST API와 MCP도 지원하여 Claude, Cursor와 같은 MCP 클라이언트나 AI 에이전트가 배포와 운영 작업을 수행할 수 있도록 설계된 점도 흥미롭습니다.",{"_929":4517,"_2224":2380,"_3207":4518,"_2381":4519},"ce8f06a3-750f-4a1f-9be0-e3c6cb7db713",{"_3209":578},[],{"_929":4521,"_2224":2385,"_2386":1946,"_3207":4522,"_2381":4523},"cf7095e0-c759-4d1b-a3aa-149d4d9d709b",{"_3209":578},[4524],{"_2389":4525,"_2224":2389},"앞으로의 가능성",{"_929":4527,"_2224":2380,"_3207":4528,"_2381":4529},"d4c95494-8c84-444e-8494-8321aed6faab",{"_3209":578},[],{"_929":4531,"_2224":2380,"_3207":4532,"_2381":4533},"6fdd6a3a-cb9a-415f-9e55-c88d9894d4f3",{"_3209":578},[4534],{"_2389":4535,"_2224":2389},"개인 개발자와 작은 팀에게 배포는 이전보다 쉬워졌지만, 그 편리함은 종종 높은 사용료나 플랫폼 종속성으로 이어지곤 합니다.",{"_929":4537,"_2224":2380,"_3207":4538,"_2381":4539},"978c8489-3f86-4a11-a8a1-0594177ce08d",{"_3209":578},[],{"_929":4541,"_2224":2380,"_3207":4542,"_2381":4543},"3ab992d3-dc12-49a8-bb07-0ae0ec01e955",{"_3209":578},[4544],{"_2389":4545,"_2224":2389},"반대로 셀프호스팅을 선택하면 서버를 소유할 수 있는 대신 배포 파이프라인과 SSL, 데이터베이스, 백업, 모니터링까지 직접 구성해야 합니다.",{"_929":4547,"_2224":2380,"_3207":4548,"_2381":4549},"5b3ad65b-3d75-46f3-9246-f5c0653820a7",{"_3209":578},[],{"_929":4551,"_2224":2380,"_3207":4552,"_2381":4553},"c1aecfab-afd0-4552-b06d-072d2b850d84",{"_3209":578},[4554,4556,4559],{"_2389":4555,"_2224":2389},"Openship은 이 두 선택지 사이에서 ",{"_2389":4557,"_2224":2389,"_2416":4558},"“편리한 개발자 경험과 인프라 소유권을 함께 가질 수 있는가”",{"_2484":2419},{"_2389":4560,"_2224":2389},"를 실험하는 프로젝트라고 볼 수 있습니다.",{"_929":4562,"_2224":2380,"_3207":4563,"_2381":4564},"5ffea0c7-b52c-4dc7-97a7-f975a35ac119",{"_3209":578},[],{"_929":4566,"_2224":2380,"_3207":4567,"_2381":4568},"9ff1f7d0-5ec2-454d-bd52-c75cfa599212",{"_3209":578},[4569],{"_2389":4570,"_2224":2389},"현재 핵심 기능은 실제 운영을 목표로 개발되고 있으며, 멀티 노드 클러스터와 로드 밸런싱 UI, 프라이빗 네트워크, 고급 모니터링과 시각적 CI/CD 파이프라인 등이 다음 단계로 예고되어 있습니다.",{"_929":4572,"_2224":2380,"_3207":4573,"_2381":4574},"29c7f031-8af4-43e7-8ed4-e3b09d6fac84",{"_3209":578},[],{"_929":4576,"_2224":2380,"_3207":4577,"_2381":4578},"bd1fdc26-0c35-45f8-894d-151f076c496c",{"_3209":578},[4579],{"_2389":4580,"_2224":2389},"오픈소스 PaaS와 셀프호스팅, 또는 AI 에이전트를 활용한 인프라 자동화에 관심이 있다면 살펴볼 만한 프로젝트입니다.",{"_929":4582,"_2224":2380,"_3207":4583,"_2381":4584},"86dbb73c-6edf-42cf-b727-2f00a71eca34",{"_3209":578},[],{"_929":4586,"_2224":2385,"_2386":1946,"_3207":4587,"_2381":4588},"64878035-4f3b-4034-aa23-6850dbfd1811",{"_3209":578},[4589],{"_2389":4590,"_2224":2389},"주요 특징",{"_929":4592,"_1679":3508,"_2224":3509,"_759":4593},"3e866691-0e6c-404e-b39c-2ba3651a98b4",[4594,4599,4604,4609,4614,4619,4624,4629,4634,4639,4644,4649],{"_929":4595,"_2381":4596},"27bda58d-7730-436e-ab29-beae5d7a3d27",[4597],{"_2389":4598,"_2224":2389},"오픈소스 셀프호스팅 배포 플랫폼",{"_929":4600,"_2381":4601},"c69b3fcc-9b0b-4835-b597-56dbe44819ba",[4602],{"_2389":4603,"_2224":2389},"Git Push 기반의 자동 빌드 및 배포",{"_929":4605,"_2381":4606},"5460e990-2a0a-4929-9ae6-8ec051b80e22",[4607],{"_2389":4608,"_2224":2389},"별도의 YAML이나 CI/CD 파이프라인 없이 시작 가능",{"_929":4610,"_2381":4611},"6acafafc-a2a3-46d3-9a8f-3a19a1d8db73",[4612],{"_2389":4613,"_2224":2389},"Openship Cloud, 자체 VPS 및 홈 서버 지원",{"_929":4615,"_2381":4616},"75160a7e-70f0-425c-8178-6073d1908a6e",[4617],{"_2389":4618,"_2224":2389},"표준 컨테이너 기반으로 플랫폼 종속성 최소화",{"_929":4620,"_2381":4621},"f9a46d9f-0250-4cce-bf9c-75b4846846f1",[4622],{"_2389":4623,"_2224":2389},"프리뷰 배포와 즉시 롤백 지원",{"_929":4625,"_2381":4626},"cbf95c76-448d-413d-9e4a-ab8693972d94",[4627],{"_2389":4628,"_2224":2389},"커스텀 도메인 및 Let’s Encrypt SSL 자동화",{"_929":4630,"_2381":4631},"d8e23b25-c70e-4bc4-b0e1-1da5c08b8757",[4632],{"_2389":4633,"_2224":2389},"PostgreSQL, MySQL, MongoDB 및 Redis 지원",{"_929":4635,"_2381":4636},"0129ca23-d3b5-44ee-b79d-c32c55a03cbe",[4637],{"_2389":4638,"_2224":2389},"백업, 실시간 로그와 리소스 모니터링",{"_929":4640,"_2381":4641},"7169c126-b9d5-462f-9381-a6977c1d7d85",[4642],{"_2389":4643,"_2224":2389},"CLI, 웹 대시보드 및 데스크톱 앱 제공",{"_929":4645,"_2381":4646},"b4128d3d-371b-497e-b2a7-f2248310ff2c",[4647],{"_2389":4648,"_2224":2389},"REST API 및 AI 에이전트를 위한 MCP 지원",{"_929":4650,"_2381":4651},"09dc2455-6b3a-4127-a423-88de17b49fae",[4652],{"_2389":4653,"_2224":2389},"Apache 2.0 라이선스로 공개",{"_929":4655,"_2224":2380,"_3207":4656,"_2381":4657},"96630a8b-9c86-4389-97bb-7990fa7b107e",{"_3209":578},[],{"_929":4659,"_2224":2385,"_2386":1942,"_3207":4660,"_2381":4661},"6e502dff-0d2e-458e-8053-efec601c566e",{"_3209":578},[4662],{"_2389":4663,"_2224":2389},"🔗 관련 링크",{"_929":4665,"_2224":2380,"_3207":4666,"_2381":4667},"d7359708-40b7-40a3-9293-c84f1de2e62b",{"_3209":578},[4668,4670],{"_2389":4669,"_2224":2389},"웹사이트: ",{"_3515":4671,"_2224":3517,"_3518":4672},"https://openship.io/",[4673],{"_2389":4671,"_2224":2389},{"_929":4675,"_2224":2380,"_3207":4676,"_2381":4677},"2042d52e-f139-4a0c-95c5-49fcc3fbbf4f",{"_3209":578},[4678,4680],{"_2389":4679,"_2224":2389},"GitHub: 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from the terminal, while teams can check deployment status, logs, and resource usage through the web UI.","開発者はターミナルでデプロイを自動化でき、チームはWeb画面を通じてデプロイ状況やログ、リソース使用量を確認できます。",{"_2381":4721},{"_1690":4722,"_1691":4723,"_1600":4416},"Openship builds application images in your local environment or the cloud first and then pushes them to the target server via SSH.","Openshipは、アプリケーションイメージをローカル環境やクラウドで先にビルドしてから、SSH経由で対象のサーバーに転送します。",{"_2381":4725},{"_1690":4726,"_1691":4727,"_1600":4266},"You can use Openship Cloud or deploy to your own VPS or home server. It also supports a hybrid configuration that combines both cloud and self-hosted servers.","Openship Cloudを利用することも、自身が所有するVPSやホームサーバーにデプロイすることも可能です。クラウドと自前サーバーを併用するハイブリッド構成も目指しています。",{"_2381":4729},{"_1690":4730,"_1691":4731,"_1600":4276},"What makes it different?","何が違うのか？",{"_2381":4733},{"_1690":4734,"_1691":4735,"_1600":4700},"Launch Curator introduces new indie projects and builders.","ランチキュレーターでは、新しいインディプロジェクトやビルダーを紹介しています。",{"_2381":4737},{"_1690":4093,"_1691":4094,"_1600":4095},{"_2381":4739},{"_1690":4740,"_1691":4740,"_1600":4740},"GitHub: https://github.com/oblien/openship",{"_2381":4742},{"_1690":4743,"_1691":4744,"_1600":4286},"Openship is not just a simple deployment script or a server management dashboard.","Openshipは単なるデプロイ用スクリプトやサーバー管理ダッシュボードではありません。",{"_2381":4746},{"_1690":4747,"_1691":4748,"_1600":4366},"Openship does not restrict you to choosing between managed cloud or self-hosting.","Openshipは、管理型クラウドかセルフホスティングかのどちらか一方を選択するよう強いることはありません。",{"_2381":4750},{"_1690":4751,"_1691":4752,"_1600":4545},"Conversely, choosing self-hosting means you own your servers, but you have to manually configure deployment pipelines, SSL, databases, backups, and monitoring.","一方でセルフホスティングを選択すればサーバーの所有権は手に入りますが、デプロイパイプライン、SSL、データベース、バックアップ、モニタリングまでを自ら構築しなければなりません。",{"_4754":4755,"_4758":4759,"_4762":4763,"_4766":4767,"_4770":4771,"_4774":4775,"_4778":4779,"_4782":4783,"_4786":4787,"_4790":4791,"_4794":4795,"_4798":4799},"item:0129ca23-d3b5-44ee-b79d-c32c55a03cbe",{"_1690":4756,"_1691":4757,"_1600":4638},"Backup, real-time logs, and resource monitoring","バックアップ、リアルタイムログ、リソースモニタリング","item:09dc2455-6b3a-4127-a423-88de17b49fae",{"_1690":4760,"_1691":4761,"_1600":4653},"Released under Apache 2.0 license","Apache 2.0ライセンスで公開","item:27bda58d-7730-436e-ab29-beae5d7a3d27",{"_1690":4764,"_1691":4765,"_1600":4598},"Open-source self-hosting deployment platform","オープンソースのセルフホスティング・デプロイプラットフォーム","item:5460e990-2a0a-4929-9ae6-8ec051b80e22",{"_1690":4768,"_1691":4769,"_1600":4608},"Start without separate YAML or CI/CD pipelines","別途YAMLやCI/CDパイプラインの設定なしで即座に開始可能","item:6acafafc-a2a3-46d3-9a8f-3a19a1d8db73",{"_1690":4772,"_1691":4773,"_1600":4613},"Supports Openship Cloud, personal VPS, and home servers","Openship Cloud、自前VPS、ホームサーバーをサポート","item:7169c126-b9d5-462f-9381-a6977c1d7d85",{"_1690":4776,"_1691":4777,"_1600":4643},"CLI, web dashboard, and desktop app provided","CLI、Webダッシュボード、デスクトップアプリを提供","item:75160a7e-70f0-425c-8178-6073d1908a6e",{"_1690":4780,"_1691":4781,"_1600":4618},"Minimizes platform lock-in with standard container-based approach","標準的なコンテナベースでプラットフォーム依存を最小化","item:b4128d3d-371b-497e-b2a7-f2248310ff2c",{"_1690":4784,"_1691":4785,"_1600":4648},"REST API and MCP support for AI agents","REST APIおよびAIエージェント向けMCPをサポート","item:c69b3fcc-9b0b-4835-b597-56dbe44819ba",{"_1690":4788,"_1691":4789,"_1600":4603},"Git Push-based automated builds and deployments","Git Pushベースの自動ビルド＆デプロイ","item:cbf95c76-448d-413d-9e4a-ab8693972d94",{"_1690":4792,"_1691":4793,"_1600":4628},"Automated custom domain and Let’s Encrypt SSL","カスタムドメインおよびLet’s Encrypt SSLの自動化","item:d8e23b25-c70e-4bc4-b0e1-1da5c08b8757",{"_1690":4796,"_1691":4797,"_1600":4633},"Supports PostgreSQL, MySQL, MongoDB, and Redis","PostgreSQL、MySQL、MongoDB、Redisをサポート","item:f9a46d9f-0250-4cce-bf9c-75b4846846f1",{"_1690":4800,"_1691":4801,"_1600":4623},"Supports preview deployments and instant rollbacks","プレビューデプロイと即時ロールバックに対応",{"_2381":4803},{"_1690":4804,"_1691":4805,"_1600":4495},"Openship provides not only a CLI but also a web dashboard and a desktop app.","OpenshipはCLIだけでなく、Webダッシュボードとデスクトップアプリも提供しています。",{"_2381":4807},{"_1690":4808,"_1691":4809,"_1600":4296},"It focuses on connecting the entire process—from the moment code is written to the actual service operation—into a single open-source platform.","コードを書いた瞬間から実際のサービスとして稼働するまでに必要なプロセスを、一つのオープンソースプラットフォームで統合することに焦点を当てています。",{"_2381":4811},{"_1690":4812,"_1691":4813,"_1600":4222},"Either we entrust configuration and operations to a platform and accept vendor lock-in, or we manage servers ourselves and take full responsibility for complex deployment environments.","設定や運用をプラットフォームに任せてロックインのリスクを受け入れるか、自らサーバーを管理して複雑なデプロイ環境の責任まで背負うかのどちらかです。",{"_2381":4815},{"_1690":4816,"_1691":4817,"_1600":4306},"From Git Push to Deployment","Git Pushからデプロイまで",{"_2381":4819},{"_1690":4820,"_1691":4821,"_1600":4446},"Running an application requires more than just code deployment; you need various pieces of infrastructure.","アプリケーションを運用するには、コードのデプロイ以外にも様々なインフラが必要です。",{"_2381":4823},{"_1690":4824,"_1691":4825,"_1600":4256},"Once you connect your Git repository, it detects your project's tech stack and handles everything in a single flow: from building the application and container deployment to domain mapping, SSL certificate management, and monitoring.","Gitリポジトリを連携するだけでプロジェクトの技術スタックを自動検出し、アプリケーションのビルドからコンテナのデプロイ、ドメイン連携、SSL証明書の設定、モニタリングまでを一気通貫で処理します。",{"_2381":4827},{"_1690":4828,"_1691":4829,"_1600":4326},"It detects your project's language, framework, package manager, and execution commands, then builds your code into an image and deploys it as a versioned container.","プロジェクトの言語やフレームワーク、パッケージマネージャー、実行コマンドを検出し、コードをイメージとしてビルドした後、バージョン管理されたコンテナとしてデプロイします。",{"_2381":4831},{"_1690":4832,"_1691":4833,"_1600":4336},"A key feature is that you can start deployments without having to write separate CI/CD pipelines or complex YAML files.","別途CI/CDパイプラインや複雑なYAMLファイルを自分で作成しなくても、デプロイを開始できるのが特徴です。",{"_2381":4835},{"_1690":4836,"_1691":4837,"_1600":4406},"Many common self-hosted deployment platforms often require you to install management components—like dashboards, build tools, and databases—directly on the production server.","一般的なセルフホスティング型プラットフォームでは、本番サーバーにダッシュボードやビルドツール、データベースなどの管理用コンポーネントを一緒にインストールすることが多いです。",{"_2381":4839},{"_1690":4840,"_1691":4841,"_1600":4590},"Key Features","主な特徴",{"_2381":4843},{"_1690":4844,"_1691":4845,"_1600":4456},"Openship aims to manage everything in one place, from data services like PostgreSQL, MySQL, MongoDB, and Redis to custom domains, Let's Encrypt SSL, backups, object storage, and real-time logs/monitoring.","Openshipは、PostgreSQL、MySQL、MongoDB、Redisなどのデータサービスから、カスタムドメイン、Let’s Encrypt SSL、バックアップ、オブジェクトストレージ、リアルタイムログおよびモニタリングまでを、一箇所で管理することを目指しています。",{"_2381":4847},{"_1690":4848,"_1691":4849,"_1600":4436},"Integration of Backend Features Required for Deployment","デプロイに必要なバックエンド機能を統合",{"_2381":4851},{"_1690":4852,"_1691":4853,"_1600":4356},"Treating Cloud and Your Own Servers the Same Way","クラウドも自前サーバーも同じ方法で",{"_2381":4855},{"_1690":4856,"_1691":4857,"_1600":4858},"Openship is an open-source deployment platform that started from this very question.","Openshipは、このような問いから始まったオープンソースのデプロイプラットフォームです。","Openship은 이러한 질문에서 출발한 오픈소스 배포 플랫폼입니다.",{"_2381":4860},{"_1690":4861,"_1691":4862,"_1600":4663},"🔗 Relevant Links","🔗 関連リンク",{"_2381":4864},{"_1690":4865,"_1691":4866,"_1600":4466},"It even includes a mail server feature to send transactional emails using your own domain, showing an impressive direction toward unifying operation environments that previously required stitching together multiple external services.","独自ドメインでトランザクションメールを送信できるメールサーバー機能も含まれており、これまで複数の外部サービスを組み合わせて構築していた運用環境を、一つのプラットフォームへ集約しようとする姿勢が非常に印象的です。",{"_2381":4868},{"_1690":4869,"_1691":4870,"_1600":4376},"You can deploy applications with the same workflow not only to Openship Cloud but also to standard Linux VPS, dedicated servers, and home-lab environments.","Openship Cloudだけでなく、一般的なLinux VPS、専用サーバー、ホームラボ環境にも同一のワークフローでアプリケーションをデプロイできます。",{"_2381":4872},{"_1690":4873,"_1691":4874,"_1600":4535},"Deployment has become easier than ever for individual developers and small teams, but that convenience often comes with high costs or platform lock-in.","個人開発者や小規模チームにとってデプロイは以前より簡単になりましたが、その利便性は往々にして高い利用料金やプラットフォーム依存（ロックイン）を伴うものです。",{"_2381":4876},{"_1690":4877,"_1691":4878,"_1600":4694},"📣 Are you the creator of this project?","📣 プロジェクトの制作者様へ",{"_2381":4880},{"_1690":4881,"_1691":4882,"_1600":4515},"It also supports REST APIs and MCP, making it interesting that it's designed to allow AI agents or MCP clients like Claude and Cursor to perform deployment and operational tasks.","REST APIやMCP（Model Context Protocol）もサポートしており、ClaudeやCursorなどのMCPクライアントやAIエージェントが、デプロイや運用タスクを実行できるように設計されている点も興味深いです。",{"_2381":4884},{"_1690":4885,"_1691":4886,"_1600":4426},"No extra management agents or dashboards are installed on the target server, allowing the production server to focus solely on running the actual application.","対象サーバーには余計な管理エージェントやダッシュボードをインストールせず、本番サーバーはビルド作業ではなくアプリケーションの実行に集中できる構成になっています。",{"_2381":4888},{"_1690":4889,"_1691":4890,"_1600":4570},"Core features are currently being developed with production in mind, and the roadmap includes multi-node clusters, load balancing UI, private networking, advanced monitoring, and visual CI/CD pipelines.","現在、中核機能は実運用を目指して開発が進んでおり、マルチノードクラスター、ロードバランシングUI、プライベートネットワーク、高度なモニタリング、ビジュアルCI/CDパイプラインなどが今後の予定として掲げられています。",{"_2381":4892},{"_1690":4893,"_1691":4894,"_1600":4212},"When deploying applications, we often find ourselves torn between two options.","アプリケーションをデプロイする際、私たちはよく2つの選択肢の間で悩みます。",{"_2381":4896},{"_1690":4897,"_1691":4898,"_1600":4580},"If you are interested in open-source PaaS, self-hosting, or infrastructure automation using AI agents, this is a project worth checking out.","オープンソースPaaS、セルフホスティング、またはAIエージェントを活用したインフラ自動化に興味があるなら、ぜひチェックしておくべきプロジェクトです。",{"_2381":4900},{"_1690":4901,"_1691":4902,"_1600":4903},"Openship can be seen as a project experimenting with the question of whether you can have both a convenient developer experience and infrastructure ownership between these two options.","Openshipは、この2つの選択肢の間で「優れた開発者体験とインフラの所有権を両立できるか」を実験するプロジェクトと言えます。","Openship은 이 두 선택지 사이에서 “편리한 개발자 경험과 인프라 소유권을 함께 가질 수 있는가”를 실험하는 프로젝트라고 볼 수 있습니다.",{"_2381":4905},{"_1690":4906,"_1691":4907,"_1600":4316},"Once you connect your repository and deployment server to Openship, you can automate your entire deployment process.","Openshipにリポジトリとデプロイ先サーバーを紐付ければ、その後のデプロイ工程を自動化できます。",{"_2381":4909},{"_1690":4910,"_1691":4911,"_1600":4485},"Manage with the Interface of Your Choice","好みのインターフェースで管理",{"_2381":4913},{"_1690":4914,"_1691":4915,"_1600":4386},"Since deployment artifacts are created as standard containers, it is designed so you can move them to other servers or providers whenever you need, without depending on a specific cloud provider's proprietary runtime.","成果物は標準的なコンテナとして作成されるため、特定のクラウド独自のランタイムに依存せず、必要に応じて他のサーバーやプロバイダーへ移行できるよう設計されています。",{"_2381":4917},{"_1690":4918,"_1691":4919,"_1600":4525},"Future Possibilities","今後の可能性",{"_2381":4921},{"_1690":4922,"_1691":4923,"_1600":4346},"It also provides features such as generating separate preview environments for each Pull Request and a rollback function to revert to previous versions.","Pull Requestごとに個別のプレビュー環境を作成したり、以前のバージョンへ即座に戻すロールバック機能も提供しています。",{"_2381":4925},{"_1690":4926,"_1691":4927,"_1600":4396},"A Structure That Doesn't Build on Production Servers","本番サーバーでビルドしない仕組み",{"_2381":4929},{"_1690":4930,"_1691":4931,"_1600":4932},"Website: https://openship.io/","ウェブサイト: https://openship.io/","웹사이트: https://openship.io/",{"_2381":4934},{"_1690":4935,"_1691":4936,"_1600":4232},"“Wouldn't it be great to deploy as easily as Vercel while still maintaining ownership of my own servers and infrastructure?”","「Vercelのように簡単にデプロイしながら、自分のサーバーとインフラの所有権を維持することはできないだろうか？」","![스크린샷 2026-07-19 오후 5.51.27.png](file:cmrrk41qv01kv10lh6886uw8u)\n\n# 프로젝트 소개: Openship\n\n애플리케이션을 배포할 때 우리는 흔히 두 가지 선택지 사이에서 고민하게 됩니다.\n\n설정과 운영을 플랫폼에 맡기는 대신 종속성을 감수하거나, 직접 서버를 관리하면서 복잡한 배포 환경까지 함께 책임지는 것입니다.\n\n> **“Vercel처럼 간편하게 배포하면서도 내 서버와 인프라의 소유권을 유지할 수는 없을까?”**\n\n**Openship**은 이러한 질문에서 출발한 오픈소스 배포 플랫폼입니다.\n\nGit 저장소를 연결하면 프로젝트의 기술 스택을 감지하고, 애플리케이션 빌드부터 컨테이너 배포, 도메인 연결, SSL 인증서와 모니터링까지 하나의 흐름으로 처리합니다.\n\nOpenship Cloud를 이용할 수도 있고, 직접 소유한 VPS나 홈 서버에 배포할 수도 있습니다. 클라우드와 자체 서버를 함께 사용하는 하이브리드 구성도 지향합니다.\n\n## 무엇이 다른가?\n\nOpenship은 단순한 배포 스크립트나 서버 관리 대시보드가 아닙니다.\n\n코드가 작성된 순간부터 실제 서비스로 운영되기까지 필요한 과정을 하나의 오픈소스 플랫폼으로 연결하는 데 초점을 맞추고 있습니다.\n\n### Git Push에서 배포까지\n\nOpenship에 저장소와 배포할 서버를 연결하면 이후의 배포 과정을 자동화할 수 있습니다.\n\n프로젝트의 언어와 프레임워크, 패키지 매니저와 실행 명령을 감지하고, 코드를 이미지로 빌드한 뒤 버전이 지정된 컨테이너로 배포합니다.\n\n별도의 CI/CD 파이프라인이나 복잡한 YAML 파일을 직접 작성하지 않아도 배포를 시작할 수 있다는 점이 특징입니다.\n\nPull Request마다 별도의 프리뷰 환경을 생성하거나, 이전 배포 버전으로 되돌리는 롤백 기능도 제공합니다.\n\n### 클라우드와 내 서버를 같은 방식으로\n\nOpenship은 관리형 클라우드와 셀프호스팅 가운데 하나만 선택하도록 제한하지 않습니다.\n\nOpenship Cloud뿐만 아니라 일반적인 Linux VPS, 전용 서버와 홈랩 환경에도 동일한 워크플로우로 애플리케이션을 배포할 수 있습니다.\n\n배포 결과물은 표준 컨테이너로 만들어지기 때문에 특정 클라우드의 독자적인 런타임에 의존하지 않고, 필요할 때 다른 서버나 제공자로 옮길 수 있도록 설계되었습니다.\n\n### 프로덕션 서버에서는 빌드하지 않는 구조\n\n일반적인 셀프호스팅 배포 플랫폼은 프로덕션 서버에 대시보드와 빌드 도구, 데이터베이스 등의 관리 구성 요소를 함께 설치하는 경우가 많습니다.\n\nOpenship은 애플리케이션 이미지를 로컬 환경이나 클라우드에서 먼저 빌드한 뒤 SSH를 통해 대상 서버로 전달합니다.\n\n대상 서버에는 별도의 관리 에이전트나 대시보드를 설치하지 않으며, 프로덕션 서버는 빌드 작업 대신 실제 애플리케이션 실행에 집중하도록 구성됩니다.\n\n### 배포에 필요한 백엔드 기능 통합\n\n애플리케이션을 운영하려면 코드 배포 외에도 다양한 인프라가 필요합니다.\n\nOpenship은 PostgreSQL, MySQL, MongoDB와 Redis 같은 데이터 서비스부터 커스텀 도메인, Let’s Encrypt SSL, 백업, 오브젝트 스토리지와 실시간 로그 및 모니터링까지 한곳에서 관리하는 것을 목표로 합니다.\n\n자체 도메인으로 트랜잭션 이메일을 보낼 수 있는 메일 서버 기능도 포함되어 있어, 여러 외부 서비스를 조합해야 했던 운영 환경을 하나의 플랫폼 안으로 모으려는 방향성이 인상적입니다.\n\n![screen.png](file:cmrrk7ogx01ld10lh804i1xjl)\n\n### 원하는 인터페이스로 관리\n\nOpenship은 CLI뿐만 아니라 웹 대시보드와 데스크톱 앱도 제공합니다.\n\n개발자는 터미널에서 배포를 자동화할 수 있고, 팀에서는 웹 화면을 통해 배포 상태와 로그, 리소스 사용량을 확인할 수 있습니다.\n\nREST API와 MCP도 지원하여 Claude, Cursor와 같은 MCP 클라이언트나 AI 에이전트가 배포와 운영 작업을 수행할 수 있도록 설계된 점도 흥미롭습니다.\n\n## 앞으로의 가능성\n\n개인 개발자와 작은 팀에게 배포는 이전보다 쉬워졌지만, 그 편리함은 종종 높은 사용료나 플랫폼 종속성으로 이어지곤 합니다.\n\n반대로 셀프호스팅을 선택하면 서버를 소유할 수 있는 대신 배포 파이프라인과 SSL, 데이터베이스, 백업, 모니터링까지 직접 구성해야 합니다.\n\nOpenship은 이 두 선택지 사이에서 **“편리한 개발자 경험과 인프라 소유권을 함께 가질 수 있는가”**를 실험하는 프로젝트라고 볼 수 있습니다.\n\n현재 핵심 기능은 실제 운영을 목표로 개발되고 있으며, 멀티 노드 클러스터와 로드 밸런싱 UI, 프라이빗 네트워크, 고급 모니터링과 시각적 CI/CD 파이프라인 등이 다음 단계로 예고되어 있습니다.\n\n오픈소스 PaaS와 셀프호스팅, 또는 AI 에이전트를 활용한 인프라 자동화에 관심이 있다면 살펴볼 만한 프로젝트입니다.\n\n## 주요 특징\n\n- 오픈소스 셀프호스팅 배포 플랫폼\n- Git Push 기반의 자동 빌드 및 배포\n- 별도의 YAML이나 CI/CD 파이프라인 없이 시작 가능\n- Openship Cloud, 자체 VPS 및 홈 서버 지원\n- 표준 컨테이너 기반으로 플랫폼 종속성 최소화\n- 프리뷰 배포와 즉시 롤백 지원\n- 커스텀 도메인 및 Let’s Encrypt SSL 자동화\n- PostgreSQL, MySQL, MongoDB 및 Redis 지원\n- 백업, 실시간 로그와 리소스 모니터링\n- CLI, 웹 대시보드 및 데스크톱 앱 제공\n- REST API 및 AI 에이전트를 위한 MCP 지원\n- Apache 2.0 라이선스로 공개\n\n### 🔗 관련 링크\n\n웹사이트: [https://openship.io/](https://openship.io/)\n\nGitHub: [https://github.com/oblien/openship](https://github.com/oblien/openship)\n\n---\n\n📣 프로젝트 제작자이신가요?\n\n런치 큐레이터는 새로운 인디 프로젝트와 빌더를 소개하고 있습니다.\n\n직접 프로젝트를 소개하고 싶다면 채널에 가입해 자유롭게 글을 작성해 보세요.","1354f8167a4ca2ef0ce480549b9ac5038b123ce6ce0224fcb71904c4b76b0ff2",90,["D",1784451061436],["D",1784452549860],[],[4944],{"_2737":2738,"_1679":2739},{"_929":4946,"_2220":2741,"_2222":3096,"_2223":1879,"_2224":2225,"_1681":2226,"_1179":1183,"_1599":1686,"_2228":4947,"_1687":4955,"_9":4959,"_2252":4967,"_2247":4968,"_2257":4969,"_2259":-5,"_704":4970,"_1684":4972,"_331":4978,"_2270":1795,"_2271":1707,"_2272":1795,"_2273":1795,"_2274":1795,"_2275":1795,"_2276":1707,"_2277":1795,"_2278":1795,"_2279":-5,"_2280":-5,"_2281":-5,"_1796":-5,"_1797":-5,"_1798":1707,"_2282":-5,"_2283":4979,"_1801":4980,"_2286":4981,"_2288":4982,"_2289":4983,"_2291":-5,"_2292":-5,"_2293":-5,"_2294":2295,"_2296":-5,"_2297":-5,"_2298":-5,"_2299":4984,"_1123":4994,"_2339":5007,"_2366":5029,"_2733":5434,"_265":5435},"cmrqje56d00m110lhoyqt4dda",{"_1599":1600,"_213":4948,"_2231":4949,"_2236":4952,"_2240":2241},2171,{"_1690":4950,"_1691":1795,"_1600":4951,"_2235":1795},353,1818,{"_1690":4953,"_1691":1795,"_1600":4954,"_2235":1795},0.1625978811607554,0.8374021188392445,{"_9":4956,"_2247":4960,"_2252":4964},{"_1690":4957,"_1691":4958,"_1600":4959},"Docker Sandbox Integration — Preventing Dangerous Code Execution by Local AI Agents","Dockerサンドボックスの活用 — ローカルAIエージェントによる危険なコード実行を防ぐ","Docker 샌드박스 연동 — 로컬 AI 에이전트의 위험한 코드 실행 막기",{"_1690":4961,"_1691":4962,"_1600":4963},"Docker 샌드박스 연동 — 로컬 AI 에이전트의 위험한 코드 실행 막기\n\nDocker Sandbox Integration — Preventing Dangerous Code Execution by Local AI Agents\n\nWhat happens if you let an AI agent you created execute arbitrary Python code on your PC without restrictions? You could be exposed to the risk of 'agent hijacking,' where the agent—tricked by malicious prompts or external instructions—steals sensitive files or executes destructive system commands.\n\nIn this post, we’ll explore how to easily set up a local isolation layer using Docker, allowing you to experiment with AI to your heart's content while keeping your precious PC completely secure.\n\nWhy are Python's built-in guardrails insufficient?\n\nWhen building AI agents, a common mistake is to implement guardrails by checking text within Python code, such as \"do not use certain libraries\" or \"do not execute dangerous commands.\"\n\nHowever, Python is an incredibly flexible and dynamic language, making these limitations extremely easy to bypass. There are endless creative ways to exploit class inheritance structures or leverage runtime weaknesses. Just like closing a room's door while leaving a \"forbidden\" note on the wall, this approach cannot stop clever workarounds.\n\nThis threat, where an AI agent is tricked by malicious prompts into executing arbitrary commands on a user's PC, is called Agent Hijacking (OWASP ASI05). Once this shield is breached, it can lead to devastating consequences, such as deletion of project files in the local directory or the exfiltration of core secrets like API keys or SSH keys.\n\nUltimately, what we need is not warnings that can be blocked by a few lines of code, but a 'locked playground' where an agent can play freely without ever being able to escape. Even if malicious code is executed, it must be contained within the isolated environment, unable to touch your actual computer. Docker is the perfect solution for providing this robust, physical fence in a local development environment.\n\n5 Key Settings for Creating a Secure Docker Sandbox\n\nSimply running a Docker container isn't enough for peace of mind. Default Docker settings can still leave subtle gaps that allow the container to peek at host system resources or consume excessive hardware. To turn your agent's environment into a safe sandbox, you must firmly lock the doors leading outside.\n\nHere are 5 of the most effective security locks that you can specify in the Python Docker SDK or configuration files.\n\nNetwork Isolation (network_mode='none'): Completely blocks code running inside the container from accessing the internet. This acts as a high wall on all sides, preventing your critical information from being exfiltrated to external servers.\nRead-Only Filesystem (read_only=True): Freezes the container's core system. By adding a 'tmpfs' setting for a small, memory-based temporary workspace, you allow the agent to write on a 'whiteboard' without being able to destroy the 'walls' of the container itself.\nDrop All Privileges (cap_drop=['ALL']): Strips the container of all powerful system administration capabilities. Adding security_opt options ensures that the agent cannot gain administrator rights, no matter what tricks it tries.\nRun as Non-Root User (user='1000:1000'): Ensures code runs as a standard user with minimal permissions rather than the root superuser. This adds a double lock to guard against potential system breaches.\nResource Limits (mem_limit='256m'): Sets clear boundaries on memory and CPU usage. This acts as a circuit breaker, ensuring that even if code enters an infinite loop, your actual computer won't freeze or slow down.\n\nCombining these 5 locks effectively eliminates almost any risk of a local agent damaging your computer.\n\nEasier Integration: Mastra Framework and Code Sandbox MCP\n\nManually coding the complex Docker settings mentioned above can be quite tedious for developers. Fortunately, the AI ecosystem now includes smart tools that handle these security isolation tasks for you.\n\nThe most prominent tool is Mastra, a TypeScript-based AI agent framework. By utilizing the @mastra/docker package, you can safely create and control local Docker containers with just a few lines of code. Rules like memory limits or network blocking can also be defined intuitively within configuration files.\n\n// Mastra의 DockerSandbox 설정 예시\nimport { DockerSandbox } from '@mastra/docker';\n\nconst sandbox = new DockerSandbox({\n image: 'python:3.11-slim',\n containerConfig: {\n networkDisabled: true,\n HostConfig: {\n Memory: 256 * 1024 * 1024, // 256MB 제한\n NanoCpus: 1000000000, // 1 CPU 코어 제한\n },\n },\n});\n\nFor developers directly using LLM clients like Claude or Gemini, integrating the 'Code Sandbox MCP' from the Model Context Protocol (MCP) ecosystem is another excellent choice. This tool automatically manages the lifecycle of Docker containers in the background, executing agent-generated code in an isolated space and returning only the results. Since it eliminates the need to write complex container management code, it's highly useful in the early stages of service development.\n\nSecure Agent Development, Start with a Local Sandbox\n\nEstablishing an isolation layer using Docker in your local environment is the most critical first step in AI agent security.\n\nWhile production-grade service operations may require more robust virtualization solutions, the Docker settings introduced today provide an excellent shield for personal experiments on your PC. Keep your computer secure while building freer and smarter AI agents!","Docker 샌드박스 연동 — 로컬 AI 에이전트의 위험한 코드 실행 막기\n\nDockerサンドボックスの活用 — ローカルAIエージェントによる危険なコード実行を防ぐ\n\n自作のAIエージェントが自分のPCで制限なくPythonコードを実行するようにしていたら、どうなるでしょうか？誤ったプロンプトや外部からの指示に騙され、重要なファイルを盗まれたり、破壊的なシステムコマンドを実行させられたりする「エージェント・ハイジャック」のリスクにさらされる可能性があります。\n\nこの記事では、大切なPCを完全に守りながらAIを存分に実験できるよう、Dockerを活用して簡単にローカル環境を隔離する方法を解説します。\n\nなぜPython言語自体のガードレールだけでは不十分なのか？\n\nAIエージェントを初めて作成する際にやりがちなミスがあります。それは、Pythonコード内で「特定のライブラリは使用しない」「危険なコマンドは実行しない」といった文字単位のガードレールを設けることです。\n\nしかし、Pythonは非常に柔軟で動的な言語であるため、この程度の制限は簡単に回避されてしまいます。クラスの継承構造を辿ったり、ランタイムの弱点を突いたりする独創的な回避策は無限に存在するからです。部屋のドアを軽く閉めて壁に禁止事項を書き込む程度の対策では、悪意のある操作を防ぐことはできません。\n\nこのように、AIエージェントが悪意のあるプロンプトに騙され、ユーザーのPCで勝手にコマンドを実行してしまう脅威を「エージェント・ハイジャック（OWASP ASI05）」と呼びます。一度この防御壁が突破されると、ローカルディレクトリに保存されたプロジェクトファイルが削除されたり、APIキーやSSHキーといった重要な秘密情報が外部に漏洩したりする壊滅的な事故につながる恐れがあります。\n\n結局、私たちに必要なのは数行のコードによる警告ではなく、エージェントがどんなに暴れても外には絶対に出られない「閉ざされた遊び場」です。悪意のあるコードが実行されたとしても、隔離された遊び場の中でしか機能せず、実際のPCには指一本触れられないようにしなければなりません。ローカル開発環境において、この強固な物理的フェンスの役割を最も完璧に果たしてくれるのがDockerです。\n\n安全なDockerサンドボックスを構築するための5つの重要設定\n\n単にDockerコンテナを起動するだけでは安心できません。デフォルト設定のDockerには、ホストPCのシステムを覗き見たり、リソースを過剰に使用したりするための小さな隙間が残っているからです。エージェントが遊ぶ空間を安全な砂場にするには、外部への出口を厳重に封鎖する必要があります。\n\nPython Docker SDKや設定ファイルで指定できる、最も確実なロック機構を5つ紹介します。\n\nネットワーク遮断（network_mode='none'）：コンテナ内で実行されるコードがインターネットに接続する経路を根本的に封鎖します。重要な情報を外部サーバーに送信させないよう、周囲を高い壁で囲う役割を果たします。\n読み取り専用ファイルシステム（read_only=True）：コンテナ内のシステムを凍結します。その代わり、tmpfsを設定してメモリ上に小規模な作業領域を作ることで、黒板に落書きはできても壁自体は壊せないようにします。\nすべての特権を無効化（cap_drop=['ALL']）：コンテナが持ちうる強力なシステム管理権限をすべて剥奪します。これにsecurity_optオプションを組み合わせれば、エージェントがどんな細工をしても管理者権限を得ることはできません。\n非rootユーザーでの実行（user='1000:1000'）：最高権限を持つrootではなく、権限を制限された一般ユーザーとしてコードを実行します。二重ロックをかけることで、万が一のシステム侵入に備えます。\nリソース制限の設定（mem_limit='256m'）：メモリとCPU使用量に明確な制限を設けます。コードが無限ループに陥って暴走しても、実PCが停止したり動作が重くなったりしないよう、ブレーカーを落とす役割を果たします。\n\nこの5つのロックを適切に組み合わせるだけで、ローカルエージェントがPCを破壊するリスクは事実上ほぼゼロになります。\n\nもっと簡単に連携させる：MastraフレームワークとCode Sandbox MCP\n\n上記のような複雑なDocker設定を開発者がすべて手作業でコーディングするのは手間がかかります。幸いなことに、最近のAIエコシステムには、こうしたセキュリティの隔離作業を自動化してくれる便利なツールが登場しています。\n\n代表的なものが、TypeScriptベースのAIエージェントフレームワークである「Mastra」です。このフレームワークの@mastra/dockerパッケージを活用すれば、数行のコードでローカルDockerコンテナを安全に生成・制御できます。メモリ制限やネットワーク遮断などのルールも、設定ファイルで直感的に定義可能です。\n\n// Mastra의 DockerSandbox 설정 예시\nimport { DockerSandbox } from '@mastra/docker';\n\nconst sandbox = new DockerSandbox({\n image: 'python:3.11-slim',\n containerConfig: {\n networkDisabled: true,\n HostConfig: {\n Memory: 256 * 1024 * 1024, // 256MB 제한\n NanoCpus: 1000000000, // 1 CPU 코어 제한\n },\n },\n});\n\nClaudeやGeminiなどのLLMクライアントを直接利用している開発者であれば、Model Context Protocol（MCP）の「Code Sandbox MCP」を連携させるのも良い選択です。このツールはバックグラウンドでDockerコンテナのライフサイクルを自動管理し、エージェントが生成したコードを隔離環境で実行した結果だけを安全に返してくれます。複雑なコンテナ管理コードを一切書く必要がないため、サービス開発の初期段階で非常に有用です。\n\n安全なエージェント開発、まずはローカルサンドボックスから\n\nローカル環境でDockerを使って隔離膜を構築することは、AIエージェントのセキュリティにおいて最も重要な第一歩です。\n\n実際のサービス運用段階ではさらに強力な仮想化ソリューションが必要になるかもしれませんが、自身のPCで実験するレベルであれば、今回紹介したDocker設定だけで十分に強固な盾となります。大切なコンピュータをしっかり守りながら、より自由で賢いAIエージェントを作ってみてください！","Docker 샌드박스 연동 — 로컬 AI 에이전트의 위험한 코드 실행 막기\n\nDocker 샌드박스 연동 — 로컬 AI 에이전트의 위험한 코드 실행 막기\n\n내가 만든 AI 에이전트가 내 PC에서 제한 없이 파이썬 코드를 실행하도록 내버려 두면 어떻게 될까요? 잘못된 프롬프트나 외부 지시에 속아 내 컴퓨터의 중요 파일을 훔치거나 파괴적인 시스템 명령을 내리는 '에이전트 하이재킹' 위험에 노출될 수 있습니다.\n\n이번 글에서는 소중한 PC를 완벽하게 지키면서 AI를 마음껏 실험할 수 있도록, 도커를 활용해 아주 쉽게 로컬 격리막을 치는 방법을 살펴보겠습니다.\n\n왜 파이썬 언어 자체의 가드레일로는 부족할까요?\n\n처음 AI 에이전트를 만들 때 흔히 하는 실수가 있습니다. 파이썬 코드 안에서 \"특정 라이브러리는 쓰지 마\"라거나 \"위험한 명령어는 실행하지 마\"라고 글자 단위로 검사하는 가드레일을 세우는 것입니다.\n\n하지만 파이썬은 매우 유연하고 동적인 언어라 이 정도의 제한은 너무나 쉽게 뚫립니다. 클래스 상속 구조를 타고 들어가 우회하거나 런타임의 약점을 파고드는 기발한 방법들이 무궁무진하기 때문입니다. 방 안에서 문만 대충 닫아두고 벽에 금지 낙서를 적어두는 식으로는 영악한 우회를 막을 수 없습니다.\n\n이처럼 AI 에이전트가 악성 프롬프트에 속아 사용자의 PC에서 제멋대로 명령을 실행하게 되는 위협을 에이전트 하이재킹(OWASP ASI05)이라고 부릅니다. 이 방패가 한 번 뚫리면 로컬 디렉터리에 저장된 프로젝트 파일이 지워지거나, API 키나 SSH 키 같은 핵심 비밀 정보가 외부로 통째로 유출되는 끔찍한 사고로 이어집니다.\n\n결국 우리에게 필요한 것은 코드 몇 줄로 막는 경고가 아니라, 에이전트가 마음껏 뛰어놀아도 바깥으로 절대 탈출할 수 없는 '잠긴 놀이터'입니다. 설령 악성 코드가 실행되더라도 격리된 놀이터 안에서만 맴돌고 실제 내 컴퓨터에는 손끝 하나 대지 못하게 막아야 합니다. 로컬 개발 환경에서 이 튼튼한 물리적 울타리 역할을 가장 완벽하게 해주는 솔루션이 바로 도커입니다.\n\n안전한 Docker 샌드박스를 만드는 핵심 설정 5가지\n\n도커 컨테이너를 단순히 실행하는 것만으로는 안심하기 어렵습니다. 기본 설정의 도커는 호스트 컴퓨터의 시스템을 엿보거나 자원을 과도하게 끌어쓸 수 있는 미세한 틈이 남아있기 때문입니다. 에이전트가 노는 공간을 안전한 모래놀이터로 만들려면 외부로 나가는 문을 철저히 걸어 잠가야 합니다.\n\n파이썬 도커 SDK나 설정 파일에서 지정할 수 있는 가장 확실한 잠금장치 5가지를 소개합니다.\n\n네트워크 차단 (network_mode='none'): 컨테이너 안에서 실행되는 코드가 인터넷에 접속하는 길을 원천 봉쇄합니다. 내 중요한 정보를 외부 서버로 유출하지 못하도록 사방을 높은 벽으로 막아두는 역할을 합니다.\n읽기 전용 파일시스템 (read_only=True): 컨테이너 내부의 핵심 시스템을 얼려둡니다. 대신 임시 작업 공간은 메모리 위에 아주 작게 만들어 주는 tmpfs 설정을 더해, 칠판에 낙서만 할 수 있고 벽 자체는 부수지 못하게 만듭니다.\n모든 특권 해제 (cap_drop=['ALL']): 컨테이너가 가질 수 있는 강력한 시스템 관리 권한을 모두 빼앗아 버립니다. 여기에 security_opt 옵션을 더하면 에이전트가 어떤 꼼수를 쓰더라도 관리자 권한을 새로 얻어낼 수 없습니다.\n비루트 사용자 실행 (user='1000:1000'): 최고 관리자인 루트가 아니라 권한이 거의 없는 일반 사용자로 코드를 실행하게 만듭니다. 이중 자물쇠를 채워 혹시 모를 시스템 침입에 대비하는 조치입니다.\n리소스 한계 설정 (mem_limit='256m'): 메모리와 CPU 사용량에 명확한 한계를 설정합니다. 코드가 무한 루프에 빠져 폭주하더라도 내 실제 컴퓨터가 멈추거나 느려지지 않도록 차단기를 내리는 것입니다.\n\n이 5가지 잠금장치만 제대로 조합해도 로컬 에이전트가 내 컴퓨터를 망가뜨릴 위험은 사실상 거의 사라집니다.\n\n더 쉽게 연동하기: Mastra 프레임워크와 Code Sandbox MCP\n\n앞서 살펴본 복잡한 도커 설정을 개발자가 직접 하나하나 코딩하려면 꽤나 번거롭습니다. 다행히 최근 AI 생태계에는 이러한 보안 격리 작업을 알아서 처리해 주는 똑똑한 도구들이 나와 있습니다.\n\n가장 대표적인 도구가 타입스크립트 기반의 AI 에이전트 프레임워크인 마스트라(Mastra)입니다. 이 프레임워크의 @mastra/docker 패키지를 활용하면 몇 줄의 코드만으로 로컬 도커 컨테이너를 안전하게 생성하고 제어할 수 있습니다. 메모리 제한이나 네트워크 차단 같은 규칙도 설정 파일에서 직관적으로 정의할 수 있습니다.\n\n// Mastra의 DockerSandbox 설정 예시\nimport { DockerSandbox } from '@mastra/docker';\n\nconst sandbox = new DockerSandbox({\n image: 'python:3.11-slim',\n containerConfig: {\n networkDisabled: true,\n HostConfig: {\n Memory: 256 * 1024 * 1024, // 256MB 제한\n NanoCpus: 1000000000, // 1 CPU 코어 제한\n },\n },\n});\n\n클로드나 제미나이 같은 LLM 클라이언트를 직접 활용하는 개발자라면 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 진영의 '코드 샌드박스 MCP(Code Sandbox MCP)'를 연동하는 것도 좋은 선택입니다. 이 도구는 백그라운드에서 도커 컨테이너의 라이프사이클을 알아서 관리하며 에이전트가 생성한 코드를 격리 공간에서 실행한 뒤 결과만 안전하게 돌려줍니다. 복잡한 컨테이너 관리 코드를 한 줄도 짤 필요가 없으므로 서비스 개발 초기 단계에서 유용하게 쓰기 좋습니다.\n\n안전한 에이전트 개발, 로컬 샌드박스부터 시작하세요\n\n로컬 환경에서 도커로 격리막을 치는 것은 AI 에이전트 보안의 가장 중요한 첫걸음입니다.\n\n실제 서비스 운영 단계에서는 더 강력한 가상화 솔루션이 필요할 수 있지만, 내 PC에서 실험하는 수준이라면 오늘 소개한 도커 설정만으로도 훌륭한 방패가 됩니다. 소중한 내 컴퓨터를 안전하게 지키면서 더 자유롭고 똑똑한 AI 에이전트를 만들어 보세요!",{"_1690":4965,"_1691":4966,"_1600":4967},"Docker Sandbox Integration — Preventing Dangerous Code Execution by Local AI Agents What happens if you let an AI agent you created execute arbitrary Python code on your PC without restrictions? You could be exposed to t…","Dockerサンドボックスの活用 — ローカルAIエージェントによる危険なコード実行を防ぐ自作のAIエージェントが自分のPCで制限なくPythonコードを実行するようにしていたら、どうなるでしょうか？誤ったプロンプトや外部からの指示に騙され、重要なファイルを盗まれたり、破壊的なシステムコマンドを実行させられたりする「エージェント・ハイジャック」のリスクにさらされる可能性があります。この記事では、大切なPCを完全に守りながらAIを存分…","Docker 샌드박스 연동 — 로컬 AI 에이전트의 위험한 코드 실행 막기 내가 만든 AI 에이전트가 내 PC에서 제한 없이 파이썬 코드를 실행하도록 내버려 두면 어떻게 될까요? 잘못된 프롬프트나 외부 지시에 속아 내 컴퓨터의 중요 파일을 훔치거나 파괴적인 시스템 명령을 내리는 '에이전트 하이재킹' 위험에 노출될 수 있습니다. 이번 글에서는 소중한 PC를 완벽하게 지키면서 AI를 마음껏 실험…","Docker 샌드박스 연동 — 로컬 AI 에이전트의 위험한 코드 실행 막기\n\nDocker 샌드박스 연동 — 로컬 AI 에이전트의 위험한 코드 실행 막기\n\n내가 만든 AI 에이전트가 내 PC에서 제한 없이 파이썬 코드를 실행하도록 내버려 두면 어떻게 될까요? 잘못된 프롬프트나 외부 지시에 속아 내 컴퓨터의 중요 파일을 훔치거나 파괴적인 시스템 명령을 내리는 '에이전트 하이재킹' 위험에 노출될 수 있습니다.\n\n이번 글에서는 소중한 PC를 완벽하게 지키면서 AI를 마음껏 실험할 수 있도록, 도커를 활용해 아주 쉽게 로컬 격리막을 치는 방법을 살펴보겠습니다.\n\n왜 파이썬 언어 자체의 가드레일로는 부족할까요?\n\n처음 AI 에이전트를 만들 때 흔히 하는 실수가 있습니다. 파이썬 코드 안에서 \"특정 라이브러리는 쓰지 마\"라거나 \"위험한 명령어는 실행하지 마\"라고 글자 단위로 검사하는 가드레일을 세우는 것입니다.\n\n하지만 파이썬은 매우 유연하고 동적인 언어라 이 정도의 제한은 너무나 쉽게 뚫립니다. 클래스 상속 구조를 타고 들어가 우회하거나 런타임의 약점을 파고드는 기발한 방법들이 무궁무진하기 때문입니다. 방 안에서 문만 대충 닫아두고 벽에 금지 낙서를 적어두는 식으로는 영악한 우회를 막을 수 없습니다.\n\n이처럼 AI 에이전트가 악성 프롬프트에 속아 사용자의 PC에서 제멋대로 명령을 실행하게 되는 위협을 예기치 않은 코드 실행(OWASP ASI05)이라고 부릅니다. 이 방패가 한 번 뚫리면 로컬 디렉터리에 저장된 프로젝트 파일이 지워지거나, API 키나 SSH 키 같은 핵심 비밀 정보가 외부로 통째로 유출되는 끔찍한 사고로 이어집니다.\n\n결국 우리에게 필요한 것은 코드 몇 줄로 막는 경고가 아니라, 에이전트가 마음껏 뛰어놀아도 바깥으로 절대 탈출할 수 없는 '잠긴 놀이터'입니다. 설령 악성 코드가 실행되더라도 격리된 놀이터 안에서만 맴돌고 실제 내 컴퓨터에는 손끝 하나 대지 못하게 막아야 합니다. 로컬 개발 환경에서 이 튼튼한 물리적 울타리 역할을 가장 완벽하게 해주는 솔루션이 바로 도커입니다.\n\n안전한 Docker 샌드박스를 만드는 핵심 설정 5가지\n\n도커 컨테이너를 단순히 실행하는 것만으로는 안심하기 어렵습니다. 기본 설정의 도커는 호스트 컴퓨터의 시스템을 엿보거나 자원을 과도하게 끌어쓸 수 있는 미세한 틈이 남아있기 때문입니다. 에이전트가 노는 공간을 안전한 모래놀이터로 만들려면 외부로 나가는 문을 철저히 걸어 잠가야 합니다.\n\n파이썬 도커 SDK나 설정 파일에서 지정할 수 있는 가장 확실한 잠금장치 5가지를 소개합니다.\n\n네트워크 차단 (network_mode='none'): 컨테이너 안에서 실행되는 코드가 인터넷에 접속하는 길을 원천 봉쇄합니다. 내 중요한 정보를 외부 서버로 유출하지 못하도록 사방을 높은 벽으로 막아두는 역할을 합니다.\n읽기 전용 파일시스템 (read_only=True): 컨테이너 내부의 핵심 시스템을 얼려둡니다. 대신 임시 작업 공간은 메모리 위에 아주 작게 만들어 주는 tmpfs 설정을 더해, 칠판에 낙서만 할 수 있고 벽 자체는 부수지 못하게 만듭니다.\n모든 특권 해제 (cap_drop=['ALL']): 컨테이너가 가질 수 있는 강력한 시스템 관리 권한을 모두 빼앗아 버립니다. 여기에 security_opt 옵션을 더하면 에이전트가 어떤 꼼수를 쓰더라도 관리자 권한을 새로 얻어낼 수 없습니다.\n비루트 사용자 실행 (user='1000:1000'): 최고 관리자인 루트가 아니라 권한이 거의 없는 일반 사용자로 코드를 실행하게 만듭니다. 이중 자물쇠를 채워 혹시 모를 시스템 침입에 대비하는 조치입니다.\n리소스 한계 설정 (mem_limit='256m'): 메모리와 CPU 사용량에 명확한 한계를 설정합니다. 코드가 무한 루프에 빠져 폭주하더라도 내 실제 컴퓨터가 멈추거나 느려지지 않도록 차단기를 내리는 것입니다.\n\n이 5가지 잠금장치만 제대로 조합해도 로컬 에이전트가 내 컴퓨터를 망가뜨릴 위험은 사실상 거의 사라집니다.\n\n더 쉽게 연동하기: Mastra 프레임워크와 Code Sandbox MCP\n\n앞서 살펴본 복잡한 도커 설정을 개발자가 직접 하나하나 코딩하려면 꽤나 번거롭습니다. 다행히 최근 AI 생태계에는 이러한 보안 격리 작업을 알아서 처리해 주는 똑똑한 도구들이 나와 있습니다.\n\n가장 대표적인 도구가 타입스크립트 기반의 AI 에이전트 프레임워크인 마스트라(Mastra)입니다. 이 프레임워크의 @mastra/docker 패키지를 활용하면 몇 줄의 코드만으로 로컬 도커 컨테이너를 안전하게 생성하고 제어할 수 있습니다. 메모리 제한이나 네트워크 차단 같은 규칙도 설정 파일에서 직관적으로 정의할 수 있습니다.\n\n// Mastra의 DockerSandbox 설정 예시\nimport { DockerSandbox } from '@mastra/docker';\n\nconst sandbox = new DockerSandbox({\n image: 'python:3.11-slim',\n containerConfig: {\n networkDisabled: true,\n HostConfig: {\n Memory: 256 * 1024 * 1024, // 256MB 제한\n NanoCpus: 1000000000, // 1 CPU 코어 제한\n },\n },\n});\n\n클로드나 제미나이 같은 LLM 클라이언트를 직접 활용하는 개발자라면 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 진영의 '코드 샌드박스 MCP(Code Sandbox MCP)'를 연동하는 것도 좋은 선택입니다. 이 도구는 백그라운드에서 도커 컨테이너의 라이프사이클을 알아서 관리하며 에이전트가 생성한 코드를 격리 공간에서 실행한 뒤 결과만 안전하게 돌려줍니다. 복잡한 컨테이너 관리 코드를 한 줄도 짤 필요가 없으므로 서비스 개발 초기 단계에서 유용하게 쓰기 좋습니다.\n\n안전한 에이전트 개발, 로컬 샌드박스부터 시작하세요\n\n로컬 환경에서 도커로 격리막을 치는 것은 AI 에이전트 보안의 가장 중요한 첫걸음입니다.\n\n실제 서비스 운영 단계에서는 더 강력한 가상화 솔루션이 필요할 수 있지만, 내 PC에서 실험하는 수준이라면 오늘 소개한 도커 설정만으로도 훌륭한 방패가 됩니다. 소중한 내 컴퓨터를 안전하게 지키면서 더 자유롭고 똑똑한 AI 에이전트를 만들어 보세요!","cmrqk4wmn00mm10lhl5422l2u",[4971],"safety-security",[3677,4973,4974,4975,4976,4977],"docker-sandbox","security","mastra-framework","mcp-server","local-execution",[],["D",1784406754907],["D",1784389426357],["D",1784419962182],["D",1784419954489],["D",1784406821835],{"_929":2741,"_1679":1303,"_1475":-5,"_2301":3686,"_1578":3687,"_1697":4985},{"_1699":4986},{"_1701":4987,"_1706":1707,"_1708":4988,"_1719":4989,"_1741":3709},{"_1477":1795,"_1704":1795,"_1608":1714,"_923":1714},{"_1710":3692,"_1712":3693,"_1608":1714,"_923":1714,"_1715":3694,"_1717":3695},{"_1721":4990,"_1726":4991,"_1731":4992,"_1736":4993},{"_1710":3698,"_1712":3699,"_1608":1725,"_923":1725},{"_1710":3701,"_1712":3702,"_1608":1730,"_923":1730},{"_1710":3704,"_1712":3705,"_1608":1735,"_923":1735},{"_1710":3707,"_1712":3708,"_1608":1740,"_923":1740},{"_929":1879,"_1674":1880,"_620":1881,"_1599":1686,"_1687":4995,"_1681":1682,"_1179":1183,"_1697":4998},{"_620":4996,"_11":4997},{"_1690":1881,"_1691":1887,"_1600":1888},{"_1690":1882,"_1691":1890,"_1600":1891},{"_1699":4999},{"_1701":5000,"_1706":1707,"_1708":5001,"_1719":5002,"_1741":1915},{"_1477":1895,"_1704":1895,"_1608":1896,"_923":1896},{"_1710":1898,"_1712":1899,"_1608":1714,"_923":1714,"_1715":1900,"_1717":1901},{"_1721":5003,"_1726":5004,"_1731":5005,"_1736":5006},{"_1710":1904,"_1712":1905,"_1608":1725,"_923":1725},{"_1710":1907,"_1712":1908,"_1608":1730,"_923":1730},{"_1710":1910,"_1712":1911,"_1608":1735,"_923":1735},{"_1710":1913,"_1712":1914,"_1608":1740,"_923":1740},{"_1699":5008},{"_1746":-5,"_1706":1707,"_1708":5009,"_1758":-5,"_1741":5015,"_1760":5016},{"_1710":5010,"_1712":5011,"_1750":5012,"_1608":2346,"_923":1790,"_1715":5013,"_1755":2348,"_1717":5014},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/originals/4cbfbd8d-07dc-4475-8834-17b8d02ed625.jpg","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/originals/4cbfbd8d-07dc-4475-8834-17b8d02ed625.jpg",356438,"L66*:ot98_M^_MoMt9bZs%WA.9xv","#081838","2026-07-18T16:04:35.823Z",{"_1762":5017,"_1770":5021,"_1777":5025,"_1784":-5},{"_1710":5018,"_1712":5019,"_1750":5020,"_1608":1767,"_923":2355,"_1755":1769},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrqk4wmn00mm10lhl5422l2u/large.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrqk4wmn00mm10lhl5422l2u/large.webp",23910,{"_1710":5022,"_1712":5023,"_1750":5024,"_1608":1775,"_923":2360,"_1755":1769},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrqk4wmn00mm10lhl5422l2u/small.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrqk4wmn00mm10lhl5422l2u/small.webp",6616,{"_1710":5026,"_1712":5027,"_1750":5028,"_1608":1782,"_923":2365,"_1755":1769},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrqk4wmn00mm10lhl5422l2u/medium.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/images/derivatives/cmrqk4wmn00mm10lhl5422l2u/medium.webp",13552,{"_929":5030,"_2369":4946,"_2370":5031,"_2627":5325,"_2724":5429,"_2726":5430,"_2728":5431,"_2730":1795,"_1801":5432,"_2286":5433,"_2293":-5},"cmrqje56h00m210lhuui9qymf",{"_897":5032,"_1706":1707},[5033,5036,5040,5045,5049,5055,5059,5065,5069,5075,5079,5085,5089,5095,5099,5105,5109,5115,5119,5125,5129,5135,5139,5145,5149,5228,5232,5238,5242,5248,5252,5258,5262,5273,5277,5281,5285,5291,5295,5301,5305,5311,5315,5321],{"_929":5034,"_2375":4959,"_2224":2376,"_3206":578,"_3207":5035,"_2377":4969},"550b53ba-d864-48e2-963a-23a26302a144",{"_3209":578},{"_929":5037,"_2224":2380,"_3207":5038,"_2381":5039},"42b3787a-0cd3-4cfa-81bd-7c14991bb777",{"_3209":578},[],{"_929":5041,"_2224":2385,"_2386":1707,"_3207":5042,"_2381":5043},"2f2d0657-fee7-4ff3-8f03-3c77b36b1e45",{"_3209":578},[5044],{"_2389":4959,"_2224":2389},{"_929":5046,"_2224":2380,"_3207":5047,"_2381":5048},"a11fa231-e8be-4d5b-ad5a-5d99c9eb8fdf",{"_3209":578},[],{"_929":5050,"_2224":2380,"_3207":5051,"_2381":5052},"6bd7fb17-c4c0-40c6-8e2b-eba77473f7de",{"_3209":578},[5053],{"_2389":5054,"_2224":2389},"내가 만든 AI 에이전트가 내 PC에서 제한 없이 파이썬 코드를 실행하도록 내버려 두면 어떻게 될까요? 잘못된 프롬프트나 외부 지시에 속아 내 컴퓨터의 중요 파일을 훔치거나 파괴적인 시스템 명령을 내리는 '에이전트 하이재킹' 위험에 노출될 수 있습니다.",{"_929":5056,"_2224":2380,"_3207":5057,"_2381":5058},"5debe423-ab14-4fa1-a456-63861592da00",{"_3209":578},[],{"_929":5060,"_2224":2380,"_3207":5061,"_2381":5062},"f44916f8-3fa2-413a-a776-971ab9315428",{"_3209":578},[5063],{"_2389":5064,"_2224":2389},"이번 글에서는 소중한 PC를 완벽하게 지키면서 AI를 마음껏 실험할 수 있도록, 도커를 활용해 아주 쉽게 로컬 격리막을 치는 방법을 살펴보겠습니다.",{"_929":5066,"_2224":2380,"_3207":5067,"_2381":5068},"72c63354-6ac0-4bab-8f1f-25e34b11a494",{"_3209":578},[],{"_929":5070,"_2224":2385,"_2386":1946,"_3207":5071,"_2381":5072},"56f00c33-45af-4c7e-bb16-12e02fc87b5c",{"_3209":578},[5073],{"_2389":5074,"_2224":2389},"왜 파이썬 언어 자체의 가드레일로는 부족할까요?",{"_929":5076,"_2224":2380,"_3207":5077,"_2381":5078},"37b1465c-d163-43ae-a4ef-a75b9f7da220",{"_3209":578},[],{"_929":5080,"_2224":2380,"_3207":5081,"_2381":5082},"6873b099-edbb-472d-8f29-9c44f8bcb7a6",{"_3209":578},[5083],{"_2389":5084,"_2224":2389},"처음 AI 에이전트를 만들 때 흔히 하는 실수가 있습니다. 파이썬 코드 안에서 \"특정 라이브러리는 쓰지 마\"라거나 \"위험한 명령어는 실행하지 마\"라고 글자 단위로 검사하는 가드레일을 세우는 것입니다.",{"_929":5086,"_2224":2380,"_3207":5087,"_2381":5088},"94d7f0d1-a356-4385-af76-bf2da42b1242",{"_3209":578},[],{"_929":5090,"_2224":2380,"_3207":5091,"_2381":5092},"d9bcc37b-a873-4865-9ec5-16bfe26dbfa6",{"_3209":578},[5093],{"_2389":5094,"_2224":2389},"하지만 파이썬은 매우 유연하고 동적인 언어라 이 정도의 제한은 너무나 쉽게 뚫립니다. 클래스 상속 구조를 타고 들어가 우회하거나 런타임의 약점을 파고드는 기발한 방법들이 무궁무진하기 때문입니다. 방 안에서 문만 대충 닫아두고 벽에 금지 낙서를 적어두는 식으로는 영악한 우회를 막을 수 없습니다.",{"_929":5096,"_2224":2380,"_3207":5097,"_2381":5098},"0a9f1acc-c75b-4156-b68e-7f3bd645dae0",{"_3209":578},[],{"_929":5100,"_2224":2380,"_3207":5101,"_2381":5102},"19eb01dc-ad35-4efa-bb00-655b1d79bf84",{"_3209":578},[5103],{"_2389":5104,"_2224":2389},"이처럼 AI 에이전트가 악성 프롬프트에 속아 사용자의 PC에서 제멋대로 명령을 실행하게 되는 위협을 예기치 않은 코드 실행(OWASP ASI05)이라고 부릅니다. 이 방패가 한 번 뚫리면 로컬 디렉터리에 저장된 프로젝트 파일이 지워지거나, API 키나 SSH 키 같은 핵심 비밀 정보가 외부로 통째로 유출되는 끔찍한 사고로 이어집니다.",{"_929":5106,"_2224":2380,"_3207":5107,"_2381":5108},"a6c38f10-b07c-43c9-8bf6-8de996589d6c",{"_3209":578},[],{"_929":5110,"_2224":2380,"_3207":5111,"_2381":5112},"253f17b2-6af4-49a5-b1e2-d58f57a30f78",{"_3209":578},[5113],{"_2389":5114,"_2224":2389},"결국 우리에게 필요한 것은 코드 몇 줄로 막는 경고가 아니라, 에이전트가 마음껏 뛰어놀아도 바깥으로 절대 탈출할 수 없는 '잠긴 놀이터'입니다. 설령 악성 코드가 실행되더라도 격리된 놀이터 안에서만 맴돌고 실제 내 컴퓨터에는 손끝 하나 대지 못하게 막아야 합니다. 로컬 개발 환경에서 이 튼튼한 물리적 울타리 역할을 가장 완벽하게 해주는 솔루션이 바로 도커입니다.",{"_929":5116,"_2224":2380,"_3207":5117,"_2381":5118},"d36b06be-e3ef-4627-9323-92628d855426",{"_3209":578},[],{"_929":5120,"_2224":2385,"_2386":1946,"_3207":5121,"_2381":5122},"fbcd0559-065b-48b0-8712-a4e0a569aaa8",{"_3209":578},[5123],{"_2389":5124,"_2224":2389},"안전한 Docker 샌드박스를 만드는 핵심 설정 5가지",{"_929":5126,"_2224":2380,"_3207":5127,"_2381":5128},"ee5f1381-e30a-4061-a24e-394eb9aefd03",{"_3209":578},[],{"_929":5130,"_2224":2380,"_3207":5131,"_2381":5132},"559ffe46-bbfd-4ebe-9392-e263cad923b6",{"_3209":578},[5133],{"_2389":5134,"_2224":2389},"도커 컨테이너를 단순히 실행하는 것만으로는 안심하기 어렵습니다. 기본 설정의 도커는 호스트 컴퓨터의 시스템을 엿보거나 자원을 과도하게 끌어쓸 수 있는 미세한 틈이 남아있기 때문입니다. 에이전트가 노는 공간을 안전한 모래놀이터로 만들려면 외부로 나가는 문을 철저히 걸어 잠가야 합니다.",{"_929":5136,"_2224":2380,"_3207":5137,"_2381":5138},"94ec4dee-cc4c-4e26-9521-9db44da9ae3d",{"_3209":578},[],{"_929":5140,"_2224":2380,"_3207":5141,"_2381":5142},"ca004d16-a3db-4d8b-8a42-a8524d3ff2be",{"_3209":578},[5143],{"_2389":5144,"_2224":2389},"파이썬 도커 SDK나 설정 파일에서 지정할 수 있는 가장 확실한 잠금장치 5가지를 소개합니다.",{"_929":5146,"_2224":2380,"_3207":5147,"_2381":5148},"aeab3177-b986-4780-8454-9b40e10bc93c",{"_3209":578},[],{"_929":5150,"_1679":3508,"_2224":3509,"_759":5151},"7bf9e7a8-ed87-410e-938f-7650198df89d",[5152,5166,5184,5202,5215],{"_929":5153,"_2381":5154},"1e81e6b6-7bff-4e70-8f66-af5c0c119c2d",[5155,5158,5161,5164],{"_2389":5156,"_2224":2389,"_2416":5157},"네트워크 차단 (",{"_2484":2419},{"_2389":5159,"_2224":2389,"_2416":5160},"network_mode='none'",{"_2484":2419,"_2418":2419},{"_2389":5162,"_2224":2389,"_2416":5163},")",{"_2484":2419},{"_2389":5165,"_2224":2389},": 컨테이너 안에서 실행되는 코드가 인터넷에 접속하는 길을 원천 봉쇄합니다. 내 중요한 정보를 외부 서버로 유출하지 못하도록 사방을 높은 벽으로 막아두는 역할을 합니다.",{"_929":5167,"_2381":5168},"3573bce4-d8f3-4e3a-a034-7966d768cb5b",[5169,5172,5175,5177,5179,5182],{"_2389":5170,"_2224":2389,"_2416":5171},"읽기 전용 파일시스템 (",{"_2484":2419},{"_2389":5173,"_2224":2389,"_2416":5174},"read_only=True",{"_2484":2419,"_2418":2419},{"_2389":5162,"_2224":2389,"_2416":5176},{"_2484":2419},{"_2389":5178,"_2224":2389},": 컨테이너 내부의 핵심 시스템을 얼려둡니다. 대신 임시 작업 공간은 메모리 위에 아주 작게 만들어 주는 ",{"_2389":5180,"_2224":2389,"_2416":5181},"tmpfs",{"_2418":2419},{"_2389":5183,"_2224":2389}," 설정을 더해, 칠판에 낙서만 할 수 있고 벽 자체는 부수지 못하게 만듭니다.",{"_929":5185,"_2381":5186},"4cb83215-d433-4e22-bdeb-2d8bfd0dce3d",[5187,5190,5193,5195,5197,5200],{"_2389":5188,"_2224":2389,"_2416":5189},"모든 특권 해제 (",{"_2484":2419},{"_2389":5191,"_2224":2389,"_2416":5192},"cap_drop=['ALL']",{"_2484":2419,"_2418":2419},{"_2389":5162,"_2224":2389,"_2416":5194},{"_2484":2419},{"_2389":5196,"_2224":2389},": 컨테이너가 가질 수 있는 강력한 시스템 관리 권한을 모두 빼앗아 버립니다. 여기에 ",{"_2389":5198,"_2224":2389,"_2416":5199},"security_opt",{"_2418":2419},{"_2389":5201,"_2224":2389}," 옵션을 더하면 에이전트가 어떤 꼼수를 쓰더라도 관리자 권한을 새로 얻어낼 수 없습니다.",{"_929":5203,"_2381":5204},"c16a1d07-bcfd-4741-8247-e88b64767393",[5205,5208,5211,5213],{"_2389":5206,"_2224":2389,"_2416":5207},"비루트 사용자 실행 (",{"_2484":2419},{"_2389":5209,"_2224":2389,"_2416":5210},"user='1000:1000'",{"_2484":2419,"_2418":2419},{"_2389":5162,"_2224":2389,"_2416":5212},{"_2484":2419},{"_2389":5214,"_2224":2389},": 최고 관리자인 루트가 아니라 권한이 거의 없는 일반 사용자로 코드를 실행하게 만듭니다. 이중 자물쇠를 채워 혹시 모를 시스템 침입에 대비하는 조치입니다.",{"_929":5216,"_2381":5217},"a97b1579-6616-4f98-9c4b-d7bb36197388",[5218,5221,5224,5226],{"_2389":5219,"_2224":2389,"_2416":5220},"리소스 한계 설정 (",{"_2484":2419},{"_2389":5222,"_2224":2389,"_2416":5223},"mem_limit='256m'",{"_2484":2419,"_2418":2419},{"_2389":5162,"_2224":2389,"_2416":5225},{"_2484":2419},{"_2389":5227,"_2224":2389},": 메모리와 CPU 사용량에 명확한 한계를 설정합니다. 코드가 무한 루프에 빠져 폭주하더라도 내 실제 컴퓨터가 멈추거나 느려지지 않도록 차단기를 내리는 것입니다.",{"_929":5229,"_2224":2380,"_3207":5230,"_2381":5231},"93c5aede-2b1d-4c14-89b4-c88fcc1a1f75",{"_3209":578},[],{"_929":5233,"_2224":2380,"_3207":5234,"_2381":5235},"cb11c9db-2f46-4ee9-a5d2-66e41c8b3115",{"_3209":578},[5236],{"_2389":5237,"_2224":2389},"이 5가지 잠금장치만 제대로 조합해도 로컬 에이전트가 내 컴퓨터를 망가뜨릴 위험은 사실상 거의 사라집니다.",{"_929":5239,"_2224":2380,"_3207":5240,"_2381":5241},"01344754-f3ae-4d45-a6d7-df4f2ad12911",{"_3209":578},[],{"_929":5243,"_2224":2385,"_2386":1946,"_3207":5244,"_2381":5245},"b8b3db40-3484-4975-ab6d-cadf8f94670d",{"_3209":578},[5246],{"_2389":5247,"_2224":2389},"더 쉽게 연동하기: Mastra 프레임워크와 Code Sandbox MCP",{"_929":5249,"_2224":2380,"_3207":5250,"_2381":5251},"54597448-d7ab-4127-bb94-64359eee926b",{"_3209":578},[],{"_929":5253,"_2224":2380,"_3207":5254,"_2381":5255},"74c9a7c8-7ca1-4c9f-9af8-0f56e6a7f25b",{"_3209":578},[5256],{"_2389":5257,"_2224":2389},"앞서 살펴본 복잡한 도커 설정을 개발자가 직접 하나하나 코딩하려면 꽤나 번거롭습니다. 다행히 최근 AI 생태계에는 이러한 보안 격리 작업을 알아서 처리해 주는 똑똑한 도구들이 나와 있습니다.",{"_929":5259,"_2224":2380,"_3207":5260,"_2381":5261},"df6bf568-eb62-4554-a4a9-d3ab0b1c113d",{"_3209":578},[],{"_929":5263,"_2224":2380,"_3207":5264,"_2381":5265},"a114483d-2e13-447d-8393-8e621114eacb",{"_3209":578},[5266,5268,5271],{"_2389":5267,"_2224":2389},"가장 대표적인 도구가 타입스크립트 기반의 AI 에이전트 프레임워크인 마스트라(Mastra)입니다. 이 프레임워크의 ",{"_2389":5269,"_2224":2389,"_2416":5270},"@mastra/docker",{"_2418":2419},{"_2389":5272,"_2224":2389}," 패키지를 활용하면 몇 줄의 코드만으로 로컬 도커 컨테이너를 안전하게 생성하고 제어할 수 있습니다. 메모리 제한이나 네트워크 차단 같은 규칙도 설정 파일에서 직관적으로 정의할 수 있습니다.",{"_929":5274,"_2224":2380,"_3207":5275,"_2381":5276},"9e2cde6c-d8aa-4fd7-854d-d4b0ae1d4c0e",{"_3209":578},[],{"_929":5278,"_2418":5279,"_2224":2418,"_612":5280},"b40fa297-57d4-447f-a667-12239739a9a1","// Mastra의 DockerSandbox 설정 예시\nimport { DockerSandbox } from '@mastra/docker';\n\nconst sandbox = new DockerSandbox({\n image: 'python:3.11-slim',\n containerConfig: {\n networkDisabled: true,\n HostConfig: {\n Memory: 256 * 1024 * 1024, // 256MB 제한\n NanoCpus: 1000000000, // 1 CPU 코어 제한\n },\n },\n});","ts",{"_929":5282,"_2224":2380,"_3207":5283,"_2381":5284},"234a6126-5979-48eb-8003-765e3e0c4b5e",{"_3209":578},[],{"_929":5286,"_2224":2380,"_3207":5287,"_2381":5288},"633fe805-b885-4ae1-8665-36609971c9b3",{"_3209":578},[5289],{"_2389":5290,"_2224":2389},"클로드나 제미나이 같은 LLM 클라이언트를 직접 활용하는 개발자라면 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 진영의 '코드 샌드박스 MCP(Code Sandbox MCP)'를 연동하는 것도 좋은 선택입니다. 이 도구는 백그라운드에서 도커 컨테이너의 라이프사이클을 알아서 관리하며 에이전트가 생성한 코드를 격리 공간에서 실행한 뒤 결과만 안전하게 돌려줍니다. 복잡한 컨테이너 관리 코드를 한 줄도 짤 필요가 없으므로 서비스 개발 초기 단계에서 유용하게 쓰기 좋습니다.",{"_929":5292,"_2224":2380,"_3207":5293,"_2381":5294},"684e0ee1-7f35-444d-a055-855d361d14a5",{"_3209":578},[],{"_929":5296,"_2224":2385,"_2386":1946,"_3207":5297,"_2381":5298},"133a0a8d-d053-481a-b7de-8d706f854d84",{"_3209":578},[5299],{"_2389":5300,"_2224":2389},"안전한 에이전트 개발, 로컬 샌드박스부터 시작하세요",{"_929":5302,"_2224":2380,"_3207":5303,"_2381":5304},"fa033835-43c2-4dc5-bd90-aadb4b30d10a",{"_3209":578},[],{"_929":5306,"_2224":2380,"_3207":5307,"_2381":5308},"167491ec-c5a3-4af5-875b-a55497462048",{"_3209":578},[5309],{"_2389":5310,"_2224":2389},"로컬 환경에서 도커로 격리막을 치는 것은 AI 에이전트 보안의 가장 중요한 첫걸음입니다.",{"_929":5312,"_2224":2380,"_3207":5313,"_2381":5314},"3baadd2e-6b53-4c8a-86f9-7f3337783c82",{"_3209":578},[],{"_929":5316,"_2224":2380,"_3207":5317,"_2381":5318},"6eaafa0a-a912-440b-8f21-0ecf6df1b598",{"_3209":578},[5319],{"_2389":5320,"_2224":2389},"실제 서비스 운영 단계에서는 더 강력한 가상화 솔루션이 필요할 수 있지만, 내 PC에서 실험하는 수준이라면 오늘 소개한 도커 설정만으로도 훌륭한 방패가 됩니다. 소중한 내 컴퓨터를 안전하게 지키면서 더 자유롭고 똑똑한 AI 에이전트를 만들어 보세요!",{"_929":5322,"_2224":2380,"_3207":5323,"_2381":5324},"6c001816-66a2-42b3-b609-53e79c8ff55f",{"_3209":578},[],{"_5296":5326,"_5306":5330,"_5334":5335,"_5100":5361,"_5110":5366,"_5041":5370,"_5130":5372,"_5070":5376,"_5286":5380,"_5080":5384,"_5050":5388,"_5316":5392,"_5253":5396,"_5263":5400,"_5243":5405,"_5140":5409,"_5233":5413,"_5090":5417,"_5060":5421,"_5120":5425},{"_2381":5327},{"_1690":5328,"_1691":5329,"_1600":5300},"Secure Agent Development, Start with a Local Sandbox","安全なエージェント開発、まずはローカルサンドボックスから",{"_2381":5331},{"_1690":5332,"_1691":5333,"_1600":5310},"Establishing an isolation layer using Docker in your local environment is the most critical first step in AI agent security.","ローカル環境でDockerを使って隔離膜を構築することは、AIエージェントのセキュリティにおいて最も重要な第一歩です。","1876049e-7f63-41cb-8938-5695e3768ae1",{"_5336":5337,"_5341":5342,"_5346":5347,"_5351":5352,"_5356":5357},"item:1e81e6b6-7bff-4e70-8f66-af5c0c119c2d",{"_1690":5338,"_1691":5339,"_1600":5340},"Network Isolation (network_mode='none'): Completely blocks code running inside the container from accessing the internet. This acts as a high wall on all sides, preventing your critical information from being exfiltrated to external servers.","ネットワーク遮断（network_mode='none'）：コンテナ内で実行されるコードがインターネットに接続する経路を根本的に封鎖します。重要な情報を外部サーバーに送信させないよう、周囲を高い壁で囲う役割を果たします。","네트워크 차단 (network_mode='none'): 컨테이너 안에서 실행되는 코드가 인터넷에 접속하는 길을 원천 봉쇄합니다. 내 중요한 정보를 외부 서버로 유출하지 못하도록 사방을 높은 벽으로 막아두는 역할을 합니다.","item:3573bce4-d8f3-4e3a-a034-7966d768cb5b",{"_1690":5343,"_1691":5344,"_1600":5345},"Read-Only Filesystem (read_only=True): Freezes the container's core system. By adding a 'tmpfs' setting for a small, memory-based temporary workspace, you allow the agent to write on a 'whiteboard' without being able to destroy the 'walls' of the container itself.","読み取り専用ファイルシステム（read_only=True）：コンテナ内のシステムを凍結します。その代わり、tmpfsを設定してメモリ上に小規模な作業領域を作ることで、黒板に落書きはできても壁自体は壊せないようにします。","읽기 전용 파일시스템 (read_only=True): 컨테이너 내부의 핵심 시스템을 얼려둡니다. 대신 임시 작업 공간은 메모리 위에 아주 작게 만들어 주는 tmpfs 설정을 더해, 칠판에 낙서만 할 수 있고 벽 자체는 부수지 못하게 만듭니다.","item:4cb83215-d433-4e22-bdeb-2d8bfd0dce3d",{"_1690":5348,"_1691":5349,"_1600":5350},"Drop All Privileges (cap_drop=['ALL']): Strips the container of all powerful system administration capabilities. Adding security_opt options ensures that the agent cannot gain administrator rights, no matter what tricks it tries.","すべての特権を無効化（cap_drop=['ALL']）：コンテナが持ちうる強力なシステム管理権限をすべて剥奪します。これにsecurity_optオプションを組み合わせれば、エージェントがどんな細工をしても管理者権限を得ることはできません。","모든 특권 해제 (cap_drop=['ALL']): 컨테이너가 가질 수 있는 강력한 시스템 관리 권한을 모두 빼앗아 버립니다. 여기에 security_opt 옵션을 더하면 에이전트가 어떤 꼼수를 쓰더라도 관리자 권한을 새로 얻어낼 수 없습니다.","item:a97b1579-6616-4f98-9c4b-d7bb36197388",{"_1690":5353,"_1691":5354,"_1600":5355},"Resource Limits (mem_limit='256m'): Sets clear boundaries on memory and CPU usage. This acts as a circuit breaker, ensuring that even if code enters an infinite loop, your actual computer won't freeze or slow down.","リソース制限の設定（mem_limit='256m'）：メモリとCPU使用量に明確な制限を設けます。コードが無限ループに陥って暴走しても、実PCが停止したり動作が重くなったりしないよう、ブレーカーを落とす役割を果たします。","리소스 한계 설정 (mem_limit='256m'): 메모리와 CPU 사용량에 명확한 한계를 설정합니다. 코드가 무한 루프에 빠져 폭주하더라도 내 실제 컴퓨터가 멈추거나 느려지지 않도록 차단기를 내리는 것입니다.","item:c16a1d07-bcfd-4741-8247-e88b64767393",{"_1690":5358,"_1691":5359,"_1600":5360},"Run as Non-Root User (user='1000:1000'): Ensures code runs as a standard user with minimal permissions rather than the root superuser. This adds a double lock to guard against potential system breaches.","非rootユーザーでの実行（user='1000:1000'）：最高権限を持つrootではなく、権限を制限された一般ユーザーとしてコードを実行します。二重ロックをかけることで、万が一のシステム侵入に備えます。","비루트 사용자 실행 (user='1000:1000'): 최고 관리자인 루트가 아니라 권한이 거의 없는 일반 사용자로 코드를 실행하게 만듭니다. 이중 자물쇠를 채워 혹시 모를 시스템 침입에 대비하는 조치입니다.",{"_2381":5362},{"_1690":5363,"_1691":5364,"_1600":5365},"This threat, where an AI agent is tricked by malicious prompts into executing arbitrary commands on a user's PC, is called Agent Hijacking (OWASP ASI05). Once this shield is breached, it can lead to devastating consequences, such as deletion of project files in the local directory or the exfiltration of core secrets like API keys or SSH keys.","このように、AIエージェントが悪意のあるプロンプトに騙され、ユーザーのPCで勝手にコマンドを実行してしまう脅威を「エージェント・ハイジャック（OWASP ASI05）」と呼びます。一度この防御壁が突破されると、ローカルディレクトリに保存されたプロジェクトファイルが削除されたり、APIキーやSSHキーといった重要な秘密情報が外部に漏洩したりする壊滅的な事故につながる恐れがあります。","이처럼 AI 에이전트가 악성 프롬프트에 속아 사용자의 PC에서 제멋대로 명령을 실행하게 되는 위협을 에이전트 하이재킹(OWASP ASI05)이라고 부릅니다. 이 방패가 한 번 뚫리면 로컬 디렉터리에 저장된 프로젝트 파일이 지워지거나, API 키나 SSH 키 같은 핵심 비밀 정보가 외부로 통째로 유출되는 끔찍한 사고로 이어집니다.",{"_2381":5367},{"_1690":5368,"_1691":5369,"_1600":5114},"Ultimately, what we need is not warnings that can be blocked by a few lines of code, but a 'locked playground' where an agent can play freely without ever being able to escape. Even if malicious code is executed, it must be contained within the isolated environment, unable to touch your actual computer. Docker is the perfect solution for providing this robust, physical fence in a local development environment.","結局、私たちに必要なのは数行のコードによる警告ではなく、エージェントがどんなに暴れても外には絶対に出られない「閉ざされた遊び場」です。悪意のあるコードが実行されたとしても、隔離された遊び場の中でしか機能せず、実際のPCには指一本触れられないようにしなければなりません。ローカル開発環境において、この強固な物理的フェンスの役割を最も完璧に果たしてくれるのがDockerです。",{"_2381":5371},{"_1690":4957,"_1691":4958,"_1600":4959},{"_2381":5373},{"_1690":5374,"_1691":5375,"_1600":5134},"Simply running a Docker container isn't enough for peace of mind. Default Docker settings can still leave subtle gaps that allow the container to peek at host system resources or consume excessive hardware. To turn your agent's environment into a safe sandbox, you must firmly lock the doors leading outside.","単にDockerコンテナを起動するだけでは安心できません。デフォルト設定のDockerには、ホストPCのシステムを覗き見たり、リソースを過剰に使用したりするための小さな隙間が残っているからです。エージェントが遊ぶ空間を安全な砂場にするには、外部への出口を厳重に封鎖する必要があります。",{"_2381":5377},{"_1690":5378,"_1691":5379,"_1600":5074},"Why are Python's built-in guardrails insufficient?","なぜPython言語自体のガードレールだけでは不十分なのか？",{"_2381":5381},{"_1690":5382,"_1691":5383,"_1600":5290},"For developers directly using LLM clients like Claude or Gemini, integrating the 'Code Sandbox MCP' from the Model Context Protocol (MCP) ecosystem is another excellent choice. This tool automatically manages the lifecycle of Docker containers in the background, executing agent-generated code in an isolated space and returning only the results. Since it eliminates the need to write complex container management code, it's highly useful in the early stages of service development.","ClaudeやGeminiなどのLLMクライアントを直接利用している開発者であれば、Model Context Protocol（MCP）の「Code Sandbox MCP」を連携させるのも良い選択です。このツールはバックグラウンドでDockerコンテナのライフサイクルを自動管理し、エージェントが生成したコードを隔離環境で実行した結果だけを安全に返してくれます。複雑なコンテナ管理コードを一切書く必要がないため、サービス開発の初期段階で非常に有用です。",{"_2381":5385},{"_1690":5386,"_1691":5387,"_1600":5084},"When building AI agents, a common mistake is to implement guardrails by checking text within Python code, such as \"do not use certain libraries\" or \"do not execute dangerous commands.\"","AIエージェントを初めて作成する際にやりがちなミスがあります。それは、Pythonコード内で「特定のライブラリは使用しない」「危険なコマンドは実行しない」といった文字単位のガードレールを設けることです。",{"_2381":5389},{"_1690":5390,"_1691":5391,"_1600":5054},"What happens if you let an AI agent you created execute arbitrary Python code on your PC without restrictions? You could be exposed to the risk of 'agent hijacking,' where the agent—tricked by malicious prompts or external instructions—steals sensitive files or executes destructive system commands.","自作のAIエージェントが自分のPCで制限なくPythonコードを実行するようにしていたら、どうなるでしょうか？誤ったプロンプトや外部からの指示に騙され、重要なファイルを盗まれたり、破壊的なシステムコマンドを実行させられたりする「エージェント・ハイジャック」のリスクにさらされる可能性があります。",{"_2381":5393},{"_1690":5394,"_1691":5395,"_1600":5320},"While production-grade service operations may require more robust virtualization solutions, the Docker settings introduced today provide an excellent shield for personal experiments on your PC. Keep your computer secure while building freer and smarter AI agents!","実際のサービス運用段階ではさらに強力な仮想化ソリューションが必要になるかもしれませんが、自身のPCで実験するレベルであれば、今回紹介したDocker設定だけで十分に強固な盾となります。大切なコンピュータをしっかり守りながら、より自由で賢いAIエージェントを作ってみてください！",{"_2381":5397},{"_1690":5398,"_1691":5399,"_1600":5257},"Manually coding the complex Docker settings mentioned above can be quite tedious for developers. Fortunately, the AI ecosystem now includes smart tools that handle these security isolation tasks for you.","上記のような複雑なDocker設定を開発者がすべて手作業でコーディングするのは手間がかかります。幸いなことに、最近のAIエコシステムには、こうしたセキュリティの隔離作業を自動化してくれる便利なツールが登場しています。",{"_2381":5401},{"_1690":5402,"_1691":5403,"_1600":5404},"The most prominent tool is Mastra, a TypeScript-based AI agent framework. By utilizing the @mastra/docker package, you can safely create and control local Docker containers with just a few lines of code. Rules like memory limits or network blocking can also be defined intuitively within configuration files.","代表的なものが、TypeScriptベースのAIエージェントフレームワークである「Mastra」です。このフレームワークの@mastra/dockerパッケージを活用すれば、数行のコードでローカルDockerコンテナを安全に生成・制御できます。メモリ制限やネットワーク遮断などのルールも、設定ファイルで直感的に定義可能です。","가장 대표적인 도구가 타입스크립트 기반의 AI 에이전트 프레임워크인 마스트라(Mastra)입니다. 이 프레임워크의 @mastra/docker 패키지를 활용하면 몇 줄의 코드만으로 로컬 도커 컨테이너를 안전하게 생성하고 제어할 수 있습니다. 메모리 제한이나 네트워크 차단 같은 규칙도 설정 파일에서 직관적으로 정의할 수 있습니다.",{"_2381":5406},{"_1690":5407,"_1691":5408,"_1600":5247},"Easier Integration: Mastra Framework and Code Sandbox MCP","もっと簡単に連携させる：MastraフレームワークとCode Sandbox MCP",{"_2381":5410},{"_1690":5411,"_1691":5412,"_1600":5144},"Here are 5 of the most effective security locks that you can specify in the Python Docker SDK or configuration files.","Python Docker SDKや設定ファイルで指定できる、最も確実なロック機構を5つ紹介します。",{"_2381":5414},{"_1690":5415,"_1691":5416,"_1600":5237},"Combining these 5 locks effectively eliminates almost any risk of a local agent damaging your computer.","この5つのロックを適切に組み合わせるだけで、ローカルエージェントがPCを破壊するリスクは事実上ほぼゼロになります。",{"_2381":5418},{"_1690":5419,"_1691":5420,"_1600":5094},"However, Python is an incredibly flexible and dynamic language, making these limitations extremely easy to bypass. There are endless creative ways to exploit class inheritance structures or leverage runtime weaknesses. Just like closing a room's door while leaving a \"forbidden\" note on the wall, this approach cannot stop clever workarounds.","しかし、Pythonは非常に柔軟で動的な言語であるため、この程度の制限は簡単に回避されてしまいます。クラスの継承構造を辿ったり、ランタイムの弱点を突いたりする独創的な回避策は無限に存在するからです。部屋のドアを軽く閉めて壁に禁止事項を書き込む程度の対策では、悪意のある操作を防ぐことはできません。",{"_2381":5422},{"_1690":5423,"_1691":5424,"_1600":5064},"In this post, we’ll explore how to easily set up a local isolation layer using Docker, allowing you to experiment with AI to your heart's content while keeping your precious PC completely secure.","この記事では、大切なPCを完全に守りながらAIを存分に実験できるよう、Dockerを活用して簡単にローカル環境を隔離する方法を解説します。",{"_2381":5426},{"_1690":5427,"_1691":5428,"_1600":5124},"5 Key Settings for Creating a Secure Docker Sandbox","安全なDockerサンドボックスを構築するための5つの重要設定","![Docker 샌드박스 연동 — 로컬 AI 에이전트의 위험한 코드 실행 막기](file:cmrqk4wmn00mm10lhl5422l2u)\n\n# Docker 샌드박스 연동 — 로컬 AI 에이전트의 위험한 코드 실행 막기\n\n내가 만든 AI 에이전트가 내 PC에서 제한 없이 파이썬 코드를 실행하도록 내버려 두면 어떻게 될까요? 잘못된 프롬프트나 외부 지시에 속아 내 컴퓨터의 중요 파일을 훔치거나 파괴적인 시스템 명령을 내리는 '에이전트 하이재킹' 위험에 노출될 수 있습니다.\n\n이번 글에서는 소중한 PC를 완벽하게 지키면서 AI를 마음껏 실험할 수 있도록, 도커를 활용해 아주 쉽게 로컬 격리막을 치는 방법을 살펴보겠습니다.\n\n## 왜 파이썬 언어 자체의 가드레일로는 부족할까요?\n\n처음 AI 에이전트를 만들 때 흔히 하는 실수가 있습니다. 파이썬 코드 안에서 \"특정 라이브러리는 쓰지 마\"라거나 \"위험한 명령어는 실행하지 마\"라고 글자 단위로 검사하는 가드레일을 세우는 것입니다.\n\n하지만 파이썬은 매우 유연하고 동적인 언어라 이 정도의 제한은 너무나 쉽게 뚫립니다. 클래스 상속 구조를 타고 들어가 우회하거나 런타임의 약점을 파고드는 기발한 방법들이 무궁무진하기 때문입니다. 방 안에서 문만 대충 닫아두고 벽에 금지 낙서를 적어두는 식으로는 영악한 우회를 막을 수 없습니다.\n\n이처럼 AI 에이전트가 악성 프롬프트에 속아 사용자의 PC에서 제멋대로 명령을 실행하게 되는 위협을 예기치 않은 코드 실행(OWASP ASI05)이라고 부릅니다. 이 방패가 한 번 뚫리면 로컬 디렉터리에 저장된 프로젝트 파일이 지워지거나, API 키나 SSH 키 같은 핵심 비밀 정보가 외부로 통째로 유출되는 끔찍한 사고로 이어집니다.\n\n결국 우리에게 필요한 것은 코드 몇 줄로 막는 경고가 아니라, 에이전트가 마음껏 뛰어놀아도 바깥으로 절대 탈출할 수 없는 '잠긴 놀이터'입니다. 설령 악성 코드가 실행되더라도 격리된 놀이터 안에서만 맴돌고 실제 내 컴퓨터에는 손끝 하나 대지 못하게 막아야 합니다. 로컬 개발 환경에서 이 튼튼한 물리적 울타리 역할을 가장 완벽하게 해주는 솔루션이 바로 도커입니다.\n\n## 안전한 Docker 샌드박스를 만드는 핵심 설정 5가지\n\n도커 컨테이너를 단순히 실행하는 것만으로는 안심하기 어렵습니다. 기본 설정의 도커는 호스트 컴퓨터의 시스템을 엿보거나 자원을 과도하게 끌어쓸 수 있는 미세한 틈이 남아있기 때문입니다. 에이전트가 노는 공간을 안전한 모래놀이터로 만들려면 외부로 나가는 문을 철저히 걸어 잠가야 합니다.\n\n파이썬 도커 SDK나 설정 파일에서 지정할 수 있는 가장 확실한 잠금장치 5가지를 소개합니다.\n\n- **네트워크 차단 (****`network\\_mode='none'`****)**: 컨테이너 안에서 실행되는 코드가 인터넷에 접속하는 길을 원천 봉쇄합니다. 내 중요한 정보를 외부 서버로 유출하지 못하도록 사방을 높은 벽으로 막아두는 역할을 합니다.\n- **읽기 전용 파일시스템 (****`read\\_only=True`****)**: 컨테이너 내부의 핵심 시스템을 얼려둡니다. 대신 임시 작업 공간은 메모리 위에 아주 작게 만들어 주는 `tmpfs` 설정을 더해, 칠판에 낙서만 할 수 있고 벽 자체는 부수지 못하게 만듭니다.\n- **모든 특권 해제 (****`cap\\_drop=\\['ALL'\\]`****)**: 컨테이너가 가질 수 있는 강력한 시스템 관리 권한을 모두 빼앗아 버립니다. 여기에 `security\\_opt` 옵션을 더하면 에이전트가 어떤 꼼수를 쓰더라도 관리자 권한을 새로 얻어낼 수 없습니다.\n- **비루트 사용자 실행 (****`user='1000:1000'`****)**: 최고 관리자인 루트가 아니라 권한이 거의 없는 일반 사용자로 코드를 실행하게 만듭니다. 이중 자물쇠를 채워 혹시 모를 시스템 침입에 대비하는 조치입니다.\n- **리소스 한계 설정 (****`mem\\_limit='256m'`****)**: 메모리와 CPU 사용량에 명확한 한계를 설정합니다. 코드가 무한 루프에 빠져 폭주하더라도 내 실제 컴퓨터가 멈추거나 느려지지 않도록 차단기를 내리는 것입니다.\n\n이 5가지 잠금장치만 제대로 조합해도 로컬 에이전트가 내 컴퓨터를 망가뜨릴 위험은 사실상 거의 사라집니다.\n\n## 더 쉽게 연동하기: Mastra 프레임워크와 Code Sandbox MCP\n\n앞서 살펴본 복잡한 도커 설정을 개발자가 직접 하나하나 코딩하려면 꽤나 번거롭습니다. 다행히 최근 AI 생태계에는 이러한 보안 격리 작업을 알아서 처리해 주는 똑똑한 도구들이 나와 있습니다.\n\n가장 대표적인 도구가 타입스크립트 기반의 AI 에이전트 프레임워크인 마스트라(Mastra)입니다. 이 프레임워크의 `@mastra/docker` 패키지를 활용하면 몇 줄의 코드만으로 로컬 도커 컨테이너를 안전하게 생성하고 제어할 수 있습니다. 메모리 제한이나 네트워크 차단 같은 규칙도 설정 파일에서 직관적으로 정의할 수 있습니다.\n\n```ts\n// Mastra의 DockerSandbox 설정 예시\nimport { DockerSandbox } from '@mastra/docker';\n\nconst sandbox = new DockerSandbox({\n image: 'python:3.11-slim',\n containerConfig: {\n networkDisabled: true,\n HostConfig: {\n Memory: 256 * 1024 * 1024, // 256MB 제한\n NanoCpus: 1000000000, // 1 CPU 코어 제한\n },\n },\n});\n```\n\n클로드나 제미나이 같은 LLM 클라이언트를 직접 활용하는 개발자라면 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 진영의 '코드 샌드박스 MCP(Code Sandbox MCP)'를 연동하는 것도 좋은 선택입니다. 이 도구는 백그라운드에서 도커 컨테이너의 라이프사이클을 알아서 관리하며 에이전트가 생성한 코드를 격리 공간에서 실행한 뒤 결과만 안전하게 돌려줍니다. 복잡한 컨테이너 관리 코드를 한 줄도 짤 필요가 없으므로 서비스 개발 초기 단계에서 유용하게 쓰기 좋습니다.\n\n## 안전한 에이전트 개발, 로컬 샌드박스부터 시작하세요\n\n로컬 환경에서 도커로 격리막을 치는 것은 AI 에이전트 보안의 가장 중요한 첫걸음입니다.\n\n실제 서비스 운영 단계에서는 더 강력한 가상화 솔루션이 필요할 수 있지만, 내 PC에서 실험하는 수준이라면 오늘 소개한 도커 설정만으로도 훌륭한 방패가 됩니다. 소중한 내 컴퓨터를 안전하게 지키면서 더 자유롭고 똑똑한 AI 에이전트를 만들어 보세요!","2d6ccc07abffb73bbd304b35b5447deda00f940a9bb15c50d9c11ed53c3c266e",44,["D",1784389426361],["D",1784419954478],[],[5436],{"_2737":3096,"_1679":3097},{"_929":5438,"_2220":2221,"_2222":2221,"_2223":1673,"_2224":5439,"_1681":2226,"_1179":1183,"_1599":2227,"_2228":5440,"_1687":5448,"_9":5452,"_2252":5460,"_2247":5456,"_2257":-5,"_2259":-5,"_704":5461,"_1684":5463,"_331":5471,"_2270":1795,"_2271":1707,"_2272":1795,"_2273":1795,"_2274":1795,"_2275":1795,"_2276":1707,"_2277":1795,"_2278":1795,"_2279":-5,"_2280":-5,"_2281":-5,"_1796":-5,"_1797":-5,"_1798":1707,"_2282":-5,"_2283":5472,"_1801":5473,"_2286":5474,"_2288":-5,"_2289":5475,"_2291":-5,"_2292":-5,"_2293":-5,"_2294":2295,"_2296":-5,"_2297":-5,"_2298":-5,"_2299":5476,"_1123":5486,"_2339":-5,"_2366":5499,"_2733":5553,"_265":5554},"cmrqso9ue00wq10lhccf6tpgq","NOTE",{"_1599":1600,"_213":5441,"_2231":5442,"_2236":5445,"_2240":2241},636,{"_1690":5443,"_1691":1795,"_1600":5444,"_2235":1795},77,559,{"_1690":5446,"_1691":1795,"_1600":5447,"_2235":1795},0.12106918238993711,0.8789308176100629,{"_9":5449,"_2247":5453,"_2252":5457},{"_1690":5450,"_1691":5451,"_1600":5452},"Zuplo & Solo.io: The Rise of API Gateways That Prevent Agent Runaway","Zuplo・Solo.io — エージェントの暴走を防ぐAPIゲートウェイの登場","Zuplo·Solo.io — 에이전트 폭주 막는 API 게이트웨이의 등장",{"_1690":5454,"_1691":5455,"_1600":5456},"If you've designed APIs, you're likely very familiar with traditional rate-limiting methods like RPS or RPM. However, as autonomous AI agents become core users of services, these formulas are rapidly breaking down. Agents operate at speeds incomparable to a human clicking a mouse. Furthermore, they often execute dozens of background API calls and retry loops on their own to achieve a single goal. If an agent falls into an infinite loop, it can instantly paralyze server resources and land you with an explosive API bill.\n\nTo solve this, API gateway providers and standards organizations have recently introduced some interesting solutions. Gateway builders like Zuplo and Solo.io are actively adopting 'agent-aware rate limiting' and dynamic QoS, which track not just the number of requests, but the scale of tokens consumed or computing weight in real-time. The IETF's draft on Agent Gateway Policy Models, released in July, also defines a standard interface to control network flow based on an agent's task priority or token limits.\n\nMoving beyond simply blocking traffic, there is an emerging standard of including sophisticated, machine-learning-friendly metadata in headers like X-RateLimit-Remaining or Retry-After, allowing agents to back off and adjust their call speeds autonomously. As agents become primary citizens of the internet, shifting away from human-centric API policies toward designing machine-readable dynamic pricing and flow control architectures seems to be becoming an essential survival strategy for SaaS platforms. haha","APIを設計したことがある方なら、RPSやRPMといった従来型のレートリミット方式には馴染みがあるはずです。しかし、自律型AIエージェントがサービスの主要なユーザーとして参入するようになり、この公式が急速に崩れつつあります。エージェントは、人間がマウスをクリックする速度とは比較にならないほど高速に動作します。さらに、一つのタスクを完遂するために、バックグラウンドで何十回ものAPIコールや再試行ループを自律的に実行することさえあります。もしエージェントが無限ループに陥れば、瞬時にサーバーリソースが麻痺し、APIコストが爆発的に跳ね上がることになるでしょう。\n\nこの課題を解決するため、昨今APIゲートウェイのベンダーや標準化団体が興味深いソリューションを提示しています。ZuploやSolo.ioのようなゲートウェイビルダーは、単なるリクエスト数ではなく、APIコールで消費されるトークン規模やコンピューティング負荷をリアルタイムで追跡する「エージェント認識型レートリミット」や動的QoS（Quality of Service）の導入を積極的に進めています。今年7月に発表されたIETFの「エージェント・ゲートウェイ・ポリシー・モデル」のドラフトでも、エージェントの作業ランクやトークン制限に応じてネットワークフローを制御する標準インターフェースが定義されています。\n\n単にトラフィックを遮断するだけでなく、エージェントが自律的にバックオフを行い呼び出し速度を調整できるよう、X-RateLimit-RemainingやRetry-Afterといったヘッダーに精緻化・標準化された機械学習フレンドリーなメタデータを組み込む手法も一般的になりつつあります。エージェントがインターネットの主要な構成要素となる時代には、人間中心のAPIポリシーから脱却し、機械が理解できる動的な料金体系やフロー制御アーキテクチャを設計することが、SaaSプラットフォームの生存戦略として不可欠になりそうですね（笑）","API를 설계해 보신 분들이라면 RPS나 RPM 같은 전통적인 레이트 리밋 방식에 아주 익숙하실 겁니다. 하지만 자율형 AI 에이전트가 서비스의 핵심 사용자로 진입하면서 이 공식이 빠르게 깨지고 있습니다. 에이전트는 사람이 마우스를 클릭하는 속도와는 비교할 수 없을 정도로 빠르게 움직입니다. 게다가 하나의 목표를 해결하기 위해 백그라운드에서 수십 번의 API 호출과 재시도 루프를 스스로 실행하곤 하죠. 만약 에이전트가 무한 루프에 빠지기라도 하면 순식간에 서버 리소스가 마비되고 API 비용 폭탄을 맞게 됩니다.\n\n이 문제를 해결하기 위해 최근 API 게이트웨이 진영과 표준 단체들이 흥미로운 해결책을 내놓고 있습니다. Zuplo나 Solo.io 같은 게이트웨이 빌더들은 단순히 요청 수가 아니라 API 호출에 소모되는 토큰 규모나 컴퓨팅 가중치를 실시간으로 추적하는 '에이전트 인지형 레이트 리밋'과 동적 QoS를 적극적으로 도입하기 시작했습니다. 올해 7월 발표된 IETF의 에이전트 게이트웨이 정책 모델 초안에서도 에이전트의 작업 등급이나 토큰 한도에 따라 네트워크 흐름을 제어하는 표준 인터페이스를 정의하고 있습니다.\n\n단순히 트래픽을 차단하는 것을 넘어, 에이전트가 스스로 백오프하고 호출 속도를 조절할 수 있도록 X-RateLimit-Remaining이나 Retry-After 같은 헤더에 정교하게 규격화된 머신러닝 친화적 메타데이터를 담아 보내는 방식도 점차 표준화되는 흐름입니다. 에이전트가 인터넷의 핵심 시민이 되는 시대에는 인간 중심의 API 정책에서 벗어나 기계가 이해할 수 있는 동적 요금제와 흐름 제어 아키텍처를 설계하는 것이 SaaS 플랫폼의 필수 생존 전략이 될 것 같네요 ㅎㅎ",{"_1690":5458,"_1691":5459,"_1600":5460},"If you've designed APIs, you're likely very familiar with traditional rate-limiting methods like RPS or RPM. However, as autonomous AI agents become core users of services, these formulas are rapidly breaking down. Agent…","APIを設計したことがある方なら、RPSやRPMといった従来型のレートリミット方式には馴染みがあるはずです。しかし、自律型AIエージェントがサービスの主要なユーザーとして参入するようになり、この公式が急速に崩れつつあります。エージェントは、人間がマウスをクリックする速度とは比較にならないほど高速に動作します。さらに、一つのタスクを完遂するために、バックグラウンドで何十回ものAPIコールや再試行ループを自律的に実行することさえあります。も…","API를 설계해 보신 분들이라면 RPS나 RPM 같은 전통적인 레이트 리밋 방식에 아주 익숙하실 겁니다. 하지만 자율형 AI 에이전트가 서비스의 핵심 사용자로 진입하면서 이 공식이 빠르게 깨지고 있습니다. 에이전트는 사람이 마우스를 클릭하는 속도와는 비교할 수 없을 정도로 빠르게 움직입니다. 게다가 하나의 목표를 해결하기 위해 백그라운드에서 수십 번의 API 호출과 재시도 루프를 스스로 실행…",[5462],"infrastructure-insight",[5464,5465,5466,5467,5468,5469,5470],"saas-infrastructure","api-gateways","rate-limiting","zuplo","solo-io","ietf","autonomous-agents",[],["D",1784405015775],["D",1784405015510],["D",1784454856550],["D",1784405066510],{"_929":2221,"_1679":1303,"_1475":-5,"_2301":2302,"_1578":2303,"_1697":5477},{"_1699":5478},{"_1701":5479,"_1706":1707,"_1708":5480,"_1719":5481,"_1741":2325},{"_1477":1795,"_1704":1795,"_1608":2307,"_923":2307},{"_1710":2309,"_1712":2310,"_1608":2307,"_923":2307,"_1715":2311,"_1717":2199},{"_1721":5482,"_1726":5483,"_1731":5484,"_1736":5485},{"_1710":2314,"_1712":2315,"_1608":1725,"_923":1725},{"_1710":2317,"_1712":2318,"_1608":1730,"_923":1730},{"_1710":2320,"_1712":2321,"_1608":1735,"_923":1735},{"_1710":2323,"_1712":2324,"_1608":1740,"_923":1740},{"_929":1673,"_1674":1675,"_620":1676,"_1599":1686,"_1687":5487,"_1681":1682,"_1179":1183,"_1697":5490},{"_620":5488,"_11":5489},{"_1690":1676,"_1691":1692,"_1600":1693},{"_1690":1678,"_1691":1695,"_1600":1696},{"_1699":5491},{"_1701":5492,"_1706":1707,"_1708":5493,"_1719":5494,"_1741":1742},{"_1477":1703,"_1704":1703,"_1608":1705,"_923":1705},{"_1710":1711,"_1712":1713,"_1608":1714,"_923":1714,"_1715":1716,"_1717":1718},{"_1721":5495,"_1726":5496,"_1731":5497,"_1736":5498},{"_1710":1723,"_1712":1724,"_1608":1725,"_923":1725},{"_1710":1728,"_1712":1729,"_1608":1730,"_923":1730},{"_1710":1733,"_1712":1734,"_1608":1735,"_923":1735},{"_1710":1738,"_1712":1739,"_1608":1740,"_923":1740},{"_929":5500,"_2369":5438,"_2370":5501,"_2627":5534,"_2724":5548,"_2726":5549,"_2728":5550,"_2730":1795,"_1801":5551,"_2286":5552,"_2293":-5},"cmrqso9ui00wr10lh7rtihwvj",{"_897":5502,"_1706":1707},[5503,5508,5511,5516,5519],{"_929":5504,"_2224":2380,"_2381":5505},"ac796796-2544-4fcd-9465-dd1350dc7705",[5506],{"_2389":5507,"_2224":2389},"API를 설계해 보신 분들이라면 RPS나 RPM 같은 전통적인 레이트 리밋 방식에 아주 익숙하실 겁니다. 하지만 자율형 AI 에이전트가 서비스의 핵심 사용자로 진입하면서 이 공식이 빠르게 깨지고 있습니다. 에이전트는 사람이 마우스를 클릭하는 속도와는 비교할 수 없을 정도로 빠르게 움직입니다. 게다가 하나의 목표를 해결하기 위해 백그라운드에서 수십 번의 API 호출과 재시도 루프를 스스로 실행하곤 하죠. 만약 에이전트가 무한 루프에 빠지기라도 하면 순식간에 서버 리소스가 마비되고 API 비용 폭탄을 맞게 됩니다.",{"_929":5509,"_2224":2380,"_2381":5510},"e334ac67-1640-4a00-ada5-7e16af50029b",[],{"_929":5512,"_2224":2380,"_2381":5513},"c1eef559-b30b-4c6a-a427-a70bec1dc4f8",[5514],{"_2389":5515,"_2224":2389},"이 문제를 해결하기 위해 최근 API 게이트웨이 진영과 표준 단체들이 흥미로운 해결책을 내놓고 있습니다. Zuplo나 Solo.io 같은 게이트웨이 빌더들은 단순히 요청 수가 아니라 API 호출에 소모되는 토큰 규모나 컴퓨팅 가중치를 실시간으로 추적하는 '에이전트 인지형 레이트 리밋'과 동적 QoS를 적극적으로 도입하기 시작했습니다. 올해 7월 발표된 IETF의 에이전트 게이트웨이 정책 모델 초안에서도 에이전트의 작업 등급이나 토큰 한도에 따라 네트워크 흐름을 제어하는 표준 인터페이스를 정의하고 있습니다.",{"_929":5517,"_2224":2380,"_2381":5518},"85340a47-c4fb-41e2-9bac-4c6a276b8608",[],{"_929":5520,"_2224":2380,"_2381":5521},"244b18fe-06f3-4f1f-a7ac-72de64db2a9c",[5522,5524,5527,5529,5532],{"_2389":5523,"_2224":2389},"단순히 트래픽을 차단하는 것을 넘어, 에이전트가 스스로 백오프하고 호출 속도를 조절할 수 있도록 ",{"_2389":5525,"_2224":2389,"_2416":5526},"X-RateLimit-Remaining",{"_2418":2419},{"_2389":5528,"_2224":2389},"이나 ",{"_2389":5530,"_2224":2389,"_2416":5531},"Retry-After",{"_2418":2419},{"_2389":5533,"_2224":2389}," 같은 헤더에 정교하게 규격화된 머신러닝 친화적 메타데이터를 담아 보내는 방식도 점차 표준화되는 흐름입니다. 에이전트가 인터넷의 핵심 시민이 되는 시대에는 인간 중심의 API 정책에서 벗어나 기계가 이해할 수 있는 동적 요금제와 흐름 제어 아키텍처를 설계하는 것이 SaaS 플랫폼의 필수 생존 전략이 될 것 같네요 ㅎㅎ",{"_5520":5535,"_5504":5540,"_5512":5544},{"_2381":5536},{"_1690":5537,"_1691":5538,"_1600":5539},"Moving beyond simply blocking traffic, there is an emerging standard of including sophisticated, machine-learning-friendly metadata in headers like X-RateLimit-Remaining or Retry-After, allowing agents to back off and adjust their call speeds autonomously. As agents become primary citizens of the internet, shifting away from human-centric API policies toward designing machine-readable dynamic pricing and flow control architectures seems to be becoming an essential survival strategy for SaaS platforms. haha","単にトラフィックを遮断するだけでなく、エージェントが自律的にバックオフを行い呼び出し速度を調整できるよう、X-RateLimit-RemainingやRetry-Afterといったヘッダーに精緻化・標準化された機械学習フレンドリーなメタデータを組み込む手法も一般的になりつつあります。エージェントがインターネットの主要な構成要素となる時代には、人間中心のAPIポリシーから脱却し、機械が理解できる動的な料金体系やフロー制御アーキテクチャを設計することが、SaaSプラットフォームの生存戦略として不可欠になりそうですね（笑）","단순히 트래픽을 차단하는 것을 넘어, 에이전트가 스스로 백오프하고 호출 속도를 조절할 수 있도록 X-RateLimit-Remaining이나 Retry-After 같은 헤더에 정교하게 규격화된 머신러닝 친화적 메타데이터를 담아 보내는 방식도 점차 표준화되는 흐름입니다. 에이전트가 인터넷의 핵심 시민이 되는 시대에는 인간 중심의 API 정책에서 벗어나 기계가 이해할 수 있는 동적 요금제와 흐름 제어 아키텍처를 설계하는 것이 SaaS 플랫폼의 필수 생존 전략이 될 것 같네요 ㅎㅎ",{"_2381":5541},{"_1690":5542,"_1691":5543,"_1600":5507},"If you've designed APIs, you're likely very familiar with traditional rate-limiting methods like RPS or RPM. However, as autonomous AI agents become core users of services, these formulas are rapidly breaking down. Agents operate at speeds incomparable to a human clicking a mouse. Furthermore, they often execute dozens of background API calls and retry loops on their own to achieve a single goal. If an agent falls into an infinite loop, it can instantly paralyze server resources and land you with an explosive API bill.","APIを設計したことがある方なら、RPSやRPMといった従来型のレートリミット方式には馴染みがあるはずです。しかし、自律型AIエージェントがサービスの主要なユーザーとして参入するようになり、この公式が急速に崩れつつあります。エージェントは、人間がマウスをクリックする速度とは比較にならないほど高速に動作します。さらに、一つのタスクを完遂するために、バックグラウンドで何十回ものAPIコールや再試行ループを自律的に実行することさえあります。もしエージェントが無限ループに陥れば、瞬時にサーバーリソースが麻痺し、APIコストが爆発的に跳ね上がることになるでしょう。",{"_2381":5545},{"_1690":5546,"_1691":5547,"_1600":5515},"To solve this, API gateway providers and standards organizations have recently introduced some interesting solutions. Gateway builders like Zuplo and Solo.io are actively adopting 'agent-aware rate limiting' and dynamic QoS, which track not just the number of requests, but the scale of tokens consumed or computing weight in real-time. The IETF's draft on Agent Gateway Policy Models, released in July, also defines a standard interface to control network flow based on an agent's task priority or token limits.","この課題を解決するため、昨今APIゲートウェイのベンダーや標準化団体が興味深いソリューションを提示しています。ZuploやSolo.ioのようなゲートウェイビルダーは、単なるリクエスト数ではなく、APIコールで消費されるトークン規模やコンピューティング負荷をリアルタイムで追跡する「エージェント認識型レートリミット」や動的QoS（Quality of Service）の導入を積極的に進めています。今年7月に発表されたIETFの「エージェント・ゲートウェイ・ポリシー・モデル」のドラフトでも、エージェントの作業ランクやトークン制限に応じてネットワークフローを制御する標準インターフェースが定義されています。","API를 설계해 보신 분들이라면 RPS나 RPM 같은 전통적인 레이트 리밋 방식에 아주 익숙하실 겁니다. 하지만 자율형 AI 에이전트가 서비스의 핵심 사용자로 진입하면서 이 공식이 빠르게 깨지고 있습니다. 에이전트는 사람이 마우스를 클릭하는 속도와는 비교할 수 없을 정도로 빠르게 움직입니다. 게다가 하나의 목표를 해결하기 위해 백그라운드에서 수십 번의 API 호출과 재시도 루프를 스스로 실행하곤 하죠. 만약 에이전트가 무한 루프에 빠지기라도 하면 순식간에 서버 리소스가 마비되고 API 비용 폭탄을 맞게 됩니다.\n\n이 문제를 해결하기 위해 최근 API 게이트웨이 진영과 표준 단체들이 흥미로운 해결책을 내놓고 있습니다. Zuplo나 Solo.io 같은 게이트웨이 빌더들은 단순히 요청 수가 아니라 API 호출에 소모되는 토큰 규모나 컴퓨팅 가중치를 실시간으로 추적하는 '에이전트 인지형 레이트 리밋'과 동적 QoS를 적극적으로 도입하기 시작했습니다. 올해 7월 발표된 IETF의 에이전트 게이트웨이 정책 모델 초안에서도 에이전트의 작업 등급이나 토큰 한도에 따라 네트워크 흐름을 제어하는 표준 인터페이스를 정의하고 있습니다.\n\n단순히 트래픽을 차단하는 것을 넘어, 에이전트가 스스로 백오프하고 호출 속도를 조절할 수 있도록 `X-RateLimit-Remaining`이나 `Retry-After` 같은 헤더에 정교하게 규격화된 머신러닝 친화적 메타데이터를 담아 보내는 방식도 점차 표준화되는 흐름입니다. 에이전트가 인터넷의 핵심 시민이 되는 시대에는 인간 중심의 API 정책에서 벗어나 기계가 이해할 수 있는 동적 요금제와 흐름 제어 아키텍처를 설계하는 것이 SaaS 플랫폼의 필수 생존 전략이 될 것 같네요 ㅎㅎ","06113f2a697c97f43b0d0e8049b15f282abfb9c18c0878a59c850ce8dbc57c88",5,["D",1784405015514],["D",1784405066520],[],[5555],{"_2737":2741,"_1679":5556},"EYES",{"_929":5558,"_2220":2221,"_2222":2221,"_2223":1673,"_2224":2225,"_1681":2226,"_1179":1183,"_1599":2227,"_2228":5559,"_1687":5567,"_9":5571,"_2252":5579,"_2247":5575,"_2257":5580,"_2259":-5,"_704":5581,"_1684":5582,"_331":5586,"_2270":1795,"_2271":1707,"_2272":1795,"_2273":1795,"_2274":1795,"_2275":1795,"_2276":1795,"_2277":1795,"_2278":1795,"_2279":-5,"_2280":-5,"_2281":-5,"_1796":-5,"_1797":-5,"_1798":1707,"_2282":-5,"_2283":5587,"_1801":5588,"_2286":5589,"_2288":-5,"_2289":5590,"_2291":-5,"_2292":-5,"_2293":-5,"_2294":2295,"_2296":-5,"_2297":-5,"_2298":-5,"_2299":5591,"_1123":5601,"_2339":5614,"_2366":5636,"_2733":5890,"_265":5891},"cmrrk1rbh01km10lhgndfv1hb",{"_1599":1600,"_213":5560,"_2231":5561,"_2236":5564,"_2240":2241},2133,{"_1690":5562,"_1691":1795,"_1600":5563,"_2235":1795},317,1816,{"_1690":5565,"_1691":1795,"_1600":5566,"_2235":1795},0.14861697140178154,0.8513830285982185,{"_9":5568,"_2247":5572,"_2252":5576},{"_1690":5569,"_1691":5570,"_1600":5571},"Mastra & Mem0 — How Agents Can ‘Truly Remember’ Conversations","Mastra・Mem0 — エージェントが会話の内容を「真に記憶」する方法","Mastra·Mem0 — 에이전트가 대화 내용을 ‘진짜 기억’하는 법",{"_1690":5573,"_1691":5574,"_1600":5575},"Mastra·Mem0 — 에이전트가 대화 내용을 ‘진짜 기억’하는 법\n\nMastra & Mem0 — How Agents Can ‘Truly Remember’ Conversations\n\nHave you ever felt frustrated when a chatbot forgot something you said just a moment ago? We’ve been getting by with the temporary fix of dumping entire conversation histories into the prompt, but this method is too slow and expensive. Now, AI agents are evolving into something smarter, using 'hierarchical memory' to summarize and compress only the most important details, much like humans do.\n\nThe Era of Mindless Dumping is Over — Why Agent Memory Systems Are Changing\n\nAs the amount of text AI can read at once has grown significantly, it became popular to just cram every previous conversation record into the prompt. However, this is like a friend reading through a thick notebook containing your entire conversation history before answering every single time you speak. Not only does it take too long to read, but the massive API costs are difficult to sustain.\n\nFurthermore, even as input windows grow larger, it doesn't mean the AI is remembering everything smartly. Modern benchmarks like BEAM or LongMemEval-V2 have begun precisely evaluating whether agents can hold onto core context in extreme scenarios involving millions of tokens. It has been proven that the brute-force approach of feeding everything in is no longer sufficient for building intelligent agents.\n\nUltimately, what we need is the technology to 'forget useless details and filter only the truly important facts into long-term memory,' just like humans do. This is precisely why agents need to filter information themselves and manage memory in layers.\n\nMastra and Mem0 — The Observant AI and the Memory Mapping Relationships\n\nTwo of the most prominent frameworks, Mastra and Mem0, address this difficult memory problem in completely different and compelling ways.\n\nFirst, the TypeScript-based agent framework Mastra has introduced a unique system called 'observational memory.' While the main agent is chatting away with the user, assistant agents called 'Observers' and 'Reflectors' operate in the background. They filter out small talk and condense important context in real time, organizing it into logs. This keeps the main agent lightweight and ready to respond efficiently, a capability that proved its efficiency in LongMemEval testing using GPT-4o-mini.\n\nOn the other hand, Mem0 remembers conversation history as a 'graph' that tightly weaves the relationships between people and concepts, rather than simple text. It acts like the neural network of a human brain, mapping organic connections between words and ideas. This allows the system to pull out only the necessary memories from the network without reading the entire conversation history. As a result, it reduces token costs by nearly 90% and cuts latency by 91%.\n\nLangGraph and MemoriesDB — Smart Ways to Store Agent Memory\n\nLangGraph, a representative agent framework, smartly splits memory into two types: a 'checkpoint' for short-term memory to keep track of the current conversation flow, and a 'namespace store' for long-term memory that shares information across multiple chat windows. In simple terms, if short-term memory is a bookmark on the page you're reading, long-term memory is a notepad organized in your library.\n\nHowever, no matter how well-structured the setup is, it's useless without a stable database to back it up. Previously, one had to manage standard databases for time and relationship tracking, and separate vector databases for AI search. This often led to synchronization errors between the two, resulting in agents recalling incorrect memories.\n\nMemoriesDB, which has recently gained significant attention from developers, cleanly solves this complex problem with PostgreSQL. By combining PostgreSQL with pgvector, it implements an architecture that manages time (when the conversation occurred), semantic meaning (what the content is), and relationships (who is involved) in a single integrated database.\n\nThe way MemoriesDB structures memory data follows an intuitive format roughly like this:\n\n{\n \"memory_id\": \"mem_01j3x4y5z\",\n \"timestamp\": \"2026-07-19T11:24:00.000Z\",\n \"content\": \"사용자는 TypeScript 기반 에이전트 개발에 관심이 많음\",\n \"embedding\": [0.015, -0.082, 0.341],\n \"relations\": [\n { \"target_id\": \"user_123\", \"type\": \"belongs_to\" },\n { \"target_id\": \"topic_typescript\", \"type\": \"interested_in\" }\n ]\n}\n\nBy handling time, semantic vector data, and relationship graphs in one place, you can cleanly eliminate the performance delays and data inconsistencies that arise when agents search for information. This leads to the creation of a perfect long-term memory device that is smaller, lighter, and never falters.\n\nThe Future with Agents That Never Forget\n\nAn agent that comes back days or even months later and asks naturally, \"How did that project you mentioned last time go?\" Isn't that a reassuring thought?\n\nIf you want to build a partner that will stay with you in business and daily life for a long time, rather than just a one-off tool you use and discard, it’s time to seriously consider introducing hierarchical memory.\n\nThe approaches by Mastra, Mem0, and LangGraph that we explored today will be the keys to making agents truly remember us. Even if you don't build a massive system right away, start by experimenting with separating short-term and long-term memory in the agents you build.","Mastra·Mem0 — 에이전트가 대화 내용을 ‘진짜 기억’하는 법\n\nMastra・Mem0 — エージェントが会話の内容を「真に記憶」する方法\n\nチャットボットと会話していて、少し前に話したことをすぐに忘れられてイライラしたことはありませんか？これまでは、過去の会話ログをすべて詰め込むという一時しのぎの方法で耐えてきましたが、このやり方はあまりに低速でコストもかかります。現在、AIエージェントは人間のように重要な記憶だけを要約・圧縮する「階層型メモリ」によって、賢く進化しています。\n\n単純に詰め込む時代は終わった — エージェントの記憶術が変わる理由\n\n近年、AIが一度に読み込めるテキスト量が飛躍的に増えたことで、以前の会話記録のすべてをプロンプトに無理やり詰め込む手法が一時期流行しました。しかし、これは友人と会話するたびに、これまで交わした会話が書かれた分厚いノートを最初から最後まで全部読み直してから答えるようなものです。読み込みに時間がかかるだけでなく、膨大なAPI利用コストも無視できません。\n\nさらに、入力枠がいくら広がったとしても、AIがすべての情報を賢く記憶できるわけではありません。実際、BEAMやLongMemEval-V2のような最新のベンチマークでは、数百万トークンを超える極端な会話状況において、エージェントが核心となる文脈を維持できているかを精密に評価し始めています。単に会話ログをすべて詰め込むような力技では、これ以上賢いエージェントを作れないという事実が証明されたのです。\n\n結局のところ私たちに必要なのは、「無駄なディテールは忘れ、本当に重要な事実だけを選び出して長期記憶に移す技術」を人間のように備えることです。エージェント自身が情報を精査し、記憶の階層を分けて管理しなければならない真の理由はまさにここにあります。\n\nMastraとMem0 — 観察するAIと関係を描くメモリ\n\n現在最も注目されている2つのフレームワーク、MastraとMem0は、この重い記憶の問題をそれぞれ全く異なる魅力的なアプローチで解決しています。\n\nまず、TypeScriptベースのエージェントフレームワークであるMastraは、「観察型メモリ」と呼ばれる独自システムを導入しました。メインエージェントがユーザーと楽しく会話している間、裏でそれを見守る「観察者」と「反省者」という補助エージェントがバックグラウンドで動作します。彼らは会話の中から些細な雑談を捨て、重要な文脈だけをリアルタイムで圧縮して日誌形式で整理してくれます。おかげでメインエージェントは常に軽く快適な状態で回答を準備でき、実際のLongMemEval評価でもGPT-4o-miniベースで驚異的な効率を証明しました。\n\n一方、Mem0は会話ログを単純なテキストの羅列としてではなく、人物と概念の関係性を密に結びつけた「グラフ」形式で記憶します。まるで人間の脳内ネットワークのように、単語や概念の有機的な関係図を描く方法です。おかげで膨大な会話記録を最初から最後まで全部読み直すことなく、必要な記憶だけをネットワークから素早く引き出せます。結果として、トークンコストを90%近く削減し、回答までの待機時間も91%短縮しました。\n\nLangGraphとMemoriesDB — エージェントの記憶を保存するスマートな方法\n\n代表的なエージェントフレームワークであるLangGraphは、賢明にも記憶を2つに分類します。今行っている会話の流れを失わないための短期記憶である「チェックポインター」と、複数のチャット画面を横断して情報を共有する長期記憶の「ネームスペースストア」です。簡単に言えば、短期記憶が読みかけのページを示すブックマークなら、長期記憶は書斎に整理しておいたメモ帳のようなものです。\n\nしかし、どれほど構造を分けたとしても、それを安定的に保存するデータベースが支えてくれなければ意味がありません。これまでは会話時間や人物関係を記録する一般的なデータベースと、AI検索用のベクトルデータベースをそれぞれ別々に運用する必要がありました。そのため、これら2つのデータベース間でデータ同期が合わず、エージェントが的外れな記憶を引き出すエラーが頻発していました。\n\n近年開発者の間で大きな注目を集めているMemoriesDBは、この複雑な問題をPostgreSQL一つで綺麗に解決します。PostgreSQLにpgvector機能を組み合わせることで、時間（いつの会話か）、意味（どのような内容か）、関係（誰に関連する情報か）を一つのデータベース内で統合管理するアーキテクチャを実現しました。\n\nMemoriesDBが記憶データを構造化する方式は、おおよそ次のような直感的な形式をとります。\n\n{\n \"memory_id\": \"mem_01j3x4y5z\",\n \"timestamp\": \"2026-07-19T11:24:00.000Z\",\n \"content\": \"사용자는 TypeScript 기반 에이전트 개발에 관심이 많음\",\n \"embedding\": [0.015, -0.082, 0.341],\n \"relations\": [\n { \"target_id\": \"user_123\", \"type\": \"belongs_to\" },\n { \"target_id\": \"topic_typescript\", \"type\": \"interested_in\" }\n ]\n}\n\nこのように時間、意味的なベクトルデータ、関係グラフを一括で処理すれば、エージェントが情報を探す際に発生するパフォーマンスの遅延やデータの不整合問題を根本から解消できます。より小さく軽量でありながら、決してミスをしない完璧な長期記憶装置が完成するのです。\n\nもう忘れない、エージェントとの未来\n\n数日、あるいは数ヶ月後に再訪しても「前回おっしゃっていたプロジェクトはどうなりましたか？」と自然に尋ねてくれるエージェント。想像するだけでも頼もしくありませんか？\n\n単なる使い捨ての便利なツールを超えて、ビジネスや日常で長く共に歩むパートナーを作りたいなら、階層型メモリの導入を真剣に検討すべき時期です。\n\n今日紹介したMastra、Mem0、そしてLangGraphの試みは、エージェントが私たちを真に記憶するための重要な鍵となるでしょう。今すぐ大掛かりなシステムを構築せずとも、自分が作成するエージェントに短期記憶と長期記憶を分けて保存する小さな実験から始めてみてください。","Mastra·Mem0 — 에이전트가 대화 내용을 ‘진짜 기억’하는 법\n\nMastra·Mem0 — 에이전트가 대화 내용을 ‘진짜 기억’하는 법\n\n챗봇과 대화하다가 조금 전에 했던 말을 금방 잊어버려 답답했던 적이 있으신가요? 그동안은 이전 대화 기록을 통째로 밀어 넣는 임시방편으로 버텨왔지만, 이 방식은 너무 느리고 비용도 많이 듭니다. 이제 인공지능 에이전트들은 사람처럼 중요한 기억만 요약하고 압축하는 '계층형 메모리'로 영리하게 진화하고 있습니다.\n\n단순히 다 집어넣는 시대는 끝났다 — 에이전트의 기억법이 바뀌는 이유\n\n최근 AI가 한 번에 읽을 수 있는 텍스트 분량이 엄청나게 늘어나면서, 이전 대화 기록 전체를 프롬프트에 무작정 구겨 넣는 방식이 한때 유행했습니다. 하지만 이는 마치 친구와 이야기할 때마다 지금까지 나눈 대화가 적힌 두꺼운 공책을 처음부터 끝까지 전부 정독한 뒤에 대답하는 것과 같습니다. 매번 읽는 데 시간도 오래 걸릴 뿐만 아니라, 엄청난 API 호출 비용도 감당하기 어렵습니다.\n\n게다가 입력창이 아무리 넓어져도 AI가 모든 정보를 똑똑하게 기억하는 것은 아닙니다. 실제로 BEAM이나 LongMemEval-V2 같은 최신 벤치마크들은 수백만 토큰이 넘어가는 극단적인 대화 상황에서 에이전트가 진짜 핵심 맥락을 붙잡고 있는지 정밀하게 평가하기 시작했습니다. 단순히 대화 기록을 통째로 밀어 넣는 무식한 방식으로는 더 이상 똑똑한 에이전트를 만들 수 없다는 사실이 증명된 셈입니다.\n\n결국 우리에게 필요한 것은 사람처럼 '쓸데없는 디테일은 잊어버리고, 진짜 중요한 사실만 골라 장기 기억으로 넘기는 기술'입니다. 에이전트가 스스로 정보를 거르고 기억의 계층을 나누어 관리해야 하는 진짜 이유가 바로 여기에 있습니다.\n\nMastra와 Mem0 — 관찰하는 인공지능과 관계를 그리는 메모리\n\n가장 주목받는 두 프레임워크, Mastra와 Mem0는 이 무거운 기억력 문제를 서로 완전히 다른 매력적인 방식으로 해결합니다.\n\n먼저 TypeScript 기반의 에이전트 프레임워크인 Mastra는 일명 '관찰형 메모리'라는 독특한 시스템을 도입했습니다. 메인 에이전트가 사용자와 신나게 대화하는 동안, 뒤에서 이를 지켜보는 '관찰자'와 '반성자'라는 보조 에이전트들이 배경에서 작동합니다. 이들은 대화 중에서 사소한 잡담은 잊어버리고 중요한 맥락만 실시간으로 압축해 일지 형태로 정리해 줍니다. 덕분에 메인 에이전트는 늘 가볍고 쾌적한 상태로 답변을 준비할 수 있으며, 실제 LongMemEval 평가에서도 GPT-5-mini 기반으로 놀라운 효율을 증명했습니다.\n\n반면 Mem0는 대화 기록을 단순한 텍스트 줄글이 아니라, 인물과 개념의 관계를 촘촘히 엮은 '그래프' 형태로 기억합니다. 마치 사람의 머릿속 신경망처럼 단어와 개념 사이의 유기적인 관계 지도를 그려두는 방식입니다. 덕분에 수많은 대화 기록을 처음부터 끝까지 다 읽지 않고도 필요한 기억만 네트워크에서 빠르게 쏙쏙 뽑아내어 사용합니다. 결과적으로 토큰 비용을 90% 가까이 절감하고, 답변이 나오기까지 걸리는 대기 시간도 91%나 줄였습니다.\n\nLangGraph와 MemoriesDB — 에이전트의 기억을 저장하는 스마트한 방법\n\n대표적인 에이전트 프레임워크인 LangGraph는 영리하게도 기억을 두 가지로 나눕니다. 지금 나누는 대화의 흐름을 잃지 않기 위한 단기 기억인 '체크포인터'와, 여러 대화창을 넘나들며 정보를 공유하는 장기 기억인 '네임스페이스 스토어'입니다. 쉽게 말해 단기 기억이 읽던 페이지를 표시해 두는 책갈피라면, 장기 기억은 서재에 정리해 둔 메모장인 셈입니다.\n\n하지만 아무리 구조를 잘 나눠도 이를 안정적으로 저장할 데이터베이스가 받쳐주지 않으면 소용이 없습니다. 기존에는 대화 시간이나 인물 관계를 기록하는 일반 데이터베이스와, AI 검색을 위한 벡터 데이터베이스를 따로따로 운영해야 했습니다. 이렇다 보니 두 데이터베이스 사이에 데이터 싱크가 맞지 않아 에이전트가 엉뚱한 기억을 떠올리는 오류가 잦았습니다.\n\n최근 개발자들 사이에서 큰 주목을 받는 MemoriesDB는 이 복잡한 문제를 PostgreSQL 하나로 깔끔하게 해결합니다. PostgreSQL에 pgvector 기능을 결합해 시간(언제 나눈 대화인지), 의미(어떤 내용인지), 관계(누구와 관련된 정보인지)를 하나의 데이터베이스 안에서 통합 관리하는 아키텍처를 구현했습니다.\n\nMemoriesDB가 기억 데이터를 구조화하는 방식은 대략 다음과 같은 직관적인 형태를 가집니다.\n\n{\n \"memory_id\": \"mem_01j3x4y5z\",\n \"timestamp\": \"2026-07-19T11:24:00.000Z\",\n \"content\": \"사용자는 TypeScript 기반 에이전트 개발에 관심이 많음\",\n \"embedding\": [0.015, -0.082, 0.341],\n \"relations\": [\n { \"target_id\": \"user_123\", \"type\": \"belongs_to\" },\n { \"target_id\": \"topic_typescript\", \"type\": \"interested_in\" }\n ]\n}\n\n이처럼 시간, 의미적 벡터 데이터, 관계 그래프를 한판에 모아 처리하면 에이전트가 정보를 찾을 때 생기는 성능 딜레이와 데이터 불일치 문제를 깔끔하게 없앨 수 있습니다. 더 작고 가벼우면서도, 절대로 삐끗하지 않는 완벽한 장기 기억 장치가 완성되는 것이죠.\n\n더는 깜빡하지 않는 에이전트와의 미래\n\n며칠, 혹은 몇 달 뒤에 다시 찾아와도 \"지난번에 말씀하신 프로젝트는 어떻게 되었나요?\"라고 자연스럽게 묻는 에이전트. 생각만 해도 든든하지 않으신가요?\n\n단순히 일회성으로 쓰고 버리는 신기한 도구를 넘어, 비즈니스와 일상에서 오랫동안 함께할 파트너를 만들고 싶다면 계층형 메모리 도입을 진지하게 고민할 때입니다.\n\n오늘 살펴본 Mastra, Mem0, 그리고 LangGraph의 시도는 에이전트가 우리를 진짜로 기억하게 만드는 중요한 열쇠가 될 것입니다. 지금 당장 거창한 시스템을 구축하지 않더라도, 내가 만드는 에이전트에 단기 기억과 장기 기억을 나누어 저장하는 작은 실험부터 시작해 보세요.",{"_1690":5577,"_1691":5578,"_1600":5579},"Mastra & Mem0 — How Agents Can ‘Truly Remember’ Conversations Have you ever felt frustrated when a chatbot forgot something you said just a moment ago? We’ve been getting by with the temporary fix of dumping entire conve…","Mastra・Mem0 — エージェントが会話の内容を「真に記憶」する方法チャットボットと会話していて、少し前に話したことをすぐに忘れられてイライラしたことはありませんか？これまでは、過去の会話ログをすべて詰め込むという一時しのぎの方法で耐えてきましたが、このやり方はあまりに低速でコストもかかります。現在、AIエージェントは人間のように重要な記憶だけを要約・圧縮する「階層型メモリ」によって、賢く進化しています。単純に詰め込む時代は終…","Mastra·Mem0 — 에이전트가 대화 내용을 ‘진짜 기억’하는 법 챗봇과 대화하다가 조금 전에 했던 말을 금방 잊어버려 답답했던 적이 있으신가요? 그동안은 이전 대화 기록을 통째로 밀어 넣는 임시방편으로 버텨왔지만, 이 방식은 너무 느리고 비용도 많이 듭니다. 이제 인공지능 에이전트들은 사람처럼 중요한 기억만 요약하고 압축하는 '계층형 메모리'로 영리하게 진화하고 있습니다. 단순히 다 집…","cmrrkojxe01nf10lh3nvvdco6",[2261],[5583,2772,5584,2773,5585],"agent-memory","mem","cognitive-architecture",[],["D",1784464790600],["D",1784450994317],["D",1784478699525],["D",1784464854092],{"_929":2221,"_1679":1303,"_1475":-5,"_2301":2302,"_1578":2303,"_1697":5592},{"_1699":5593},{"_1701":5594,"_1706":1707,"_1708":5595,"_1719":5596,"_1741":2325},{"_1477":1795,"_1704":1795,"_1608":2307,"_923":2307},{"_1710":2309,"_1712":2310,"_1608":2307,"_923":2307,"_1715":2311,"_1717":2199},{"_1721":5597,"_1726":5598,"_1731":5599,"_1736":5600},{"_1710":2314,"_1712":2315,"_1608":1725,"_923":1725},{"_1710":2317,"_1712":2318,"_1608":1730,"_923":1730},{"_1710":2320,"_1712":2321,"_1608":1735,"_923":1735},{"_1710":2323,"_1712":2324,"_1608":1740,"_923":1740},{"_929":1673,"_1674":1675,"_620":1676,"_1599":1686,"_1687":5602,"_1681":1682,"_1179":1183,"_1697":5605},{"_620":5603,"_11":5604},{"_1690":1676,"_1691":1692,"_1600":1693},{"_1690":1678,"_1691":1695,"_1600":1696},{"_1699":5606},{"_1701":5607,"_1706":1707,"_1708":5608,"_1719":5609,"_1741":1742},{"_1477":1703,"_1704":1703,"_1608":1705,"_923":1705},{"_1710":1711,"_1712":1713,"_1608":1714,"_923":1714,"_1715":1716,"_1717":1718},{"_1721":5610,"_1726":5611,"_1731":5612,"_1736":5613},{"_1710":1723,"_1712":1724,"_1608":1725,"_923":1725},{"_1710":1728,"_1712":1729,"_1608":1730,"_923":1730},{"_1710":1733,"_1712":1734,"_1608":1735,"_923":1735},{"_1710":1738,"_1712":1739,"_1608":1740,"_923":1740},{"_1699":5615},{"_1746":-5,"_1706":1707,"_1708":5616,"_1758":-5,"_1741":5622,"_1760":5623},{"_1710":5617,"_1712":5618,"_1750":5619,"_1608":2346,"_923":1790,"_1715":5620,"_1755":2348,"_1717":5621},"users/cmqsoz1ze0000gwcgeso87kyz/images/originals/029b0e2f-dfcd-4283-bc0e-63619e73b259.jpg","https://cdn.boutlet.io/users/cmqsoz1ze0000gwcgeso87kyz/images/originals/029b0e2f-dfcd-4283-bc0e-63619e73b259.jpg",369773,"L45#|xof8^j]%Lj[M|ay00ax.Aj[","#182838","2026-07-19T09:07:38.420Z",{"_1762":5624,"_1770":5628,"_1777":5632,"_1784":-5},{"_1710":5625,"_1712":5626,"_1750":5627,"_1608":1767,"_923":2355,"_1755":1769},"users/cmqsoz1ze0000gwcgeso87kyz/images/derivatives/cmrrkojxe01nf10lh3nvvdco6/large.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmqsoz1ze0000gwcgeso87kyz/images/derivatives/cmrrkojxe01nf10lh3nvvdco6/large.webp",19686,{"_1710":5629,"_1712":5630,"_1750":5631,"_1608":1775,"_923":2360,"_1755":1769},"users/cmqsoz1ze0000gwcgeso87kyz/images/derivatives/cmrrkojxe01nf10lh3nvvdco6/small.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmqsoz1ze0000gwcgeso87kyz/images/derivatives/cmrrkojxe01nf10lh3nvvdco6/small.webp",5330,{"_1710":5633,"_1712":5634,"_1750":5635,"_1608":1782,"_923":2365,"_1755":1769},"users/cmqsoz1ze0000gwcgeso87kyz/images/derivatives/cmrrkojxe01nf10lh3nvvdco6/medium.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmqsoz1ze0000gwcgeso87kyz/images/derivatives/cmrrkojxe01nf10lh3nvvdco6/medium.webp",11692,{"_929":5637,"_2369":5558,"_2370":5638,"_2627":5807,"_2724":5886,"_2726":5887,"_2728":4076,"_2730":1795,"_1801":5888,"_2286":5889,"_2293":-5},"cmrrk1rbj01kn10lh992l8ku9",{"_897":5639,"_1706":1707},[5640,5642,5645,5649,5652,5657,5660,5665,5668,5673,5676,5681,5684,5689,5692,5697,5700,5705,5708,5713,5716,5721,5724,5729,5732,5737,5740,5745,5748,5753,5756,5761,5764,5767,5770,5775,5778,5783,5786,5791,5794,5799,5802],{"_929":5641,"_2375":5571,"_2224":2376,"_2377":5580},"dd9caa33-573e-42bf-87d8-18a3cb1a1094",{"_929":5643,"_2224":2380,"_2381":5644},"bcb48a2c-43c3-4dd5-8f22-f8fd78490d07",[],{"_929":5646,"_2224":2385,"_2386":1707,"_2381":5647},"ec82d532-805b-43e1-821c-572e9e5809a9",[5648],{"_2389":5571,"_2224":2389},{"_929":5650,"_2224":2380,"_2381":5651},"eecfa5aa-8d08-4b5c-a4da-154cd887c2d7",[],{"_929":5653,"_2224":2380,"_2381":5654},"59516239-02f6-4d11-a500-5235686d3114",[5655],{"_2389":5656,"_2224":2389},"챗봇과 대화하다가 조금 전에 했던 말을 금방 잊어버려 답답했던 적이 있으신가요? 그동안은 이전 대화 기록을 통째로 밀어 넣는 임시방편으로 버텨왔지만, 이 방식은 너무 느리고 비용도 많이 듭니다. 이제 인공지능 에이전트들은 사람처럼 중요한 기억만 요약하고 압축하는 '계층형 메모리'로 영리하게 진화하고 있습니다.",{"_929":5658,"_2224":2380,"_2381":5659},"cd90e803-810c-4273-ae28-9a0d6035d829",[],{"_929":5661,"_2224":2385,"_2386":1946,"_2381":5662},"70507259-ec1e-49d3-b992-b102089f8eab",[5663],{"_2389":5664,"_2224":2389},"단순히 다 집어넣는 시대는 끝났다 — 에이전트의 기억법이 바뀌는 이유",{"_929":5666,"_2224":2380,"_2381":5667},"0cf30e83-b462-43cb-abc6-048de86ebad4",[],{"_929":5669,"_2224":2380,"_2381":5670},"d6c02b20-a575-4d86-bbf2-f705b21947ef",[5671],{"_2389":5672,"_2224":2389},"최근 AI가 한 번에 읽을 수 있는 텍스트 분량이 엄청나게 늘어나면서, 이전 대화 기록 전체를 프롬프트에 무작정 구겨 넣는 방식이 한때 유행했습니다. 하지만 이는 마치 친구와 이야기할 때마다 지금까지 나눈 대화가 적힌 두꺼운 공책을 처음부터 끝까지 전부 정독한 뒤에 대답하는 것과 같습니다. 매번 읽는 데 시간도 오래 걸릴 뿐만 아니라, 엄청난 API 호출 비용도 감당하기 어렵습니다.",{"_929":5674,"_2224":2380,"_2381":5675},"2eb35e1c-0e82-4f3f-86d6-f2c5a13e8c81",[],{"_929":5677,"_2224":2380,"_2381":5678},"62539565-7de4-4197-a402-cc291b6dfca9",[5679],{"_2389":5680,"_2224":2389},"게다가 입력창이 아무리 넓어져도 AI가 모든 정보를 똑똑하게 기억하는 것은 아닙니다. 실제로 BEAM이나 LongMemEval-V2 같은 최신 벤치마크들은 수백만 토큰이 넘어가는 극단적인 대화 상황에서 에이전트가 진짜 핵심 맥락을 붙잡고 있는지 정밀하게 평가하기 시작했습니다. 단순히 대화 기록을 통째로 밀어 넣는 무식한 방식으로는 더 이상 똑똑한 에이전트를 만들 수 없다는 사실이 증명된 셈입니다.",{"_929":5682,"_2224":2380,"_2381":5683},"a08936ca-91d8-49a6-82bf-59d7cc335d46",[],{"_929":5685,"_2224":2380,"_2381":5686},"3c915d0a-9d11-4a1c-928a-284eed09ee57",[5687],{"_2389":5688,"_2224":2389},"결국 우리에게 필요한 것은 사람처럼 '쓸데없는 디테일은 잊어버리고, 진짜 중요한 사실만 골라 장기 기억으로 넘기는 기술'입니다. 에이전트가 스스로 정보를 거르고 기억의 계층을 나누어 관리해야 하는 진짜 이유가 바로 여기에 있습니다.",{"_929":5690,"_2224":2380,"_2381":5691},"40f49564-c286-41d5-a85c-88837b34bac7",[],{"_929":5693,"_2224":2385,"_2386":1946,"_2381":5694},"e1e38dbd-d954-4a4a-a01c-fa0c04e8b757",[5695],{"_2389":5696,"_2224":2389},"Mastra와 Mem0 — 관찰하는 인공지능과 관계를 그리는 메모리",{"_929":5698,"_2224":2380,"_2381":5699},"d280be5b-a704-4e5c-9fa3-7f2eb0df763e",[],{"_929":5701,"_2224":2380,"_2381":5702},"a0e193a1-649a-433a-aace-7e0a923fe1f3",[5703],{"_2389":5704,"_2224":2389},"가장 주목받는 두 프레임워크, Mastra와 Mem0는 이 무거운 기억력 문제를 서로 완전히 다른 매력적인 방식으로 해결합니다.",{"_929":5706,"_2224":2380,"_2381":5707},"dac1cd49-f71a-40bd-b3c9-b122fc54b392",[],{"_929":5709,"_2224":2380,"_2381":5710},"e5ef1cb5-b724-42f0-a9c1-cf15cc37b7ff",[5711],{"_2389":5712,"_2224":2389},"먼저 TypeScript 기반의 에이전트 프레임워크인 Mastra는 일명 '관찰형 메모리'라는 독특한 시스템을 도입했습니다. 메인 에이전트가 사용자와 신나게 대화하는 동안, 뒤에서 이를 지켜보는 '관찰자'와 '반성자'라는 보조 에이전트들이 배경에서 작동합니다. 이들은 대화 중에서 사소한 잡담은 잊어버리고 중요한 맥락만 실시간으로 압축해 일지 형태로 정리해 줍니다. 덕분에 메인 에이전트는 늘 가볍고 쾌적한 상태로 답변을 준비할 수 있으며, 실제 LongMemEval 평가에서도 GPT-5-mini 기반으로 놀라운 효율을 증명했습니다.",{"_929":5714,"_2224":2380,"_2381":5715},"646bf81a-4034-492a-8468-902051813dc4",[],{"_929":5717,"_2224":2380,"_2381":5718},"81b0caee-6871-4995-b82e-38bb21940e0e",[5719],{"_2389":5720,"_2224":2389},"반면 Mem0는 대화 기록을 단순한 텍스트 줄글이 아니라, 인물과 개념의 관계를 촘촘히 엮은 '그래프' 형태로 기억합니다. 마치 사람의 머릿속 신경망처럼 단어와 개념 사이의 유기적인 관계 지도를 그려두는 방식입니다. 덕분에 수많은 대화 기록을 처음부터 끝까지 다 읽지 않고도 필요한 기억만 네트워크에서 빠르게 쏙쏙 뽑아내어 사용합니다. 결과적으로 토큰 비용을 90% 가까이 절감하고, 답변이 나오기까지 걸리는 대기 시간도 91%나 줄였습니다.",{"_929":5722,"_2224":2380,"_2381":5723},"794abb0d-1393-4872-83c7-0507164ffc94",[],{"_929":5725,"_2224":2385,"_2386":1946,"_2381":5726},"81d2cae4-5702-4cad-9454-d34dcd09c5ca",[5727],{"_2389":5728,"_2224":2389},"LangGraph와 MemoriesDB — 에이전트의 기억을 저장하는 스마트한 방법",{"_929":5730,"_2224":2380,"_2381":5731},"be98cfe2-bf7b-49ba-8983-390f1cb8c07f",[],{"_929":5733,"_2224":2380,"_2381":5734},"5d4800bf-c0f3-4474-83d4-18b6fd7ae32c",[5735],{"_2389":5736,"_2224":2389},"대표적인 에이전트 프레임워크인 LangGraph는 영리하게도 기억을 두 가지로 나눕니다. 지금 나누는 대화의 흐름을 잃지 않기 위한 단기 기억인 '체크포인터'와, 여러 대화창을 넘나들며 정보를 공유하는 장기 기억인 '네임스페이스 스토어'입니다. 쉽게 말해 단기 기억이 읽던 페이지를 표시해 두는 책갈피라면, 장기 기억은 서재에 정리해 둔 메모장인 셈입니다.",{"_929":5738,"_2224":2380,"_2381":5739},"8ec24cd8-a0dc-487d-84dc-6409a6fd98fa",[],{"_929":5741,"_2224":2380,"_2381":5742},"eb934df5-6f13-49c2-8033-9af8da1d6b5e",[5743],{"_2389":5744,"_2224":2389},"하지만 아무리 구조를 잘 나눠도 이를 안정적으로 저장할 데이터베이스가 받쳐주지 않으면 소용이 없습니다. 기존에는 대화 시간이나 인물 관계를 기록하는 일반 데이터베이스와, AI 검색을 위한 벡터 데이터베이스를 따로따로 운영해야 했습니다. 이렇다 보니 두 데이터베이스 사이에 데이터 싱크가 맞지 않아 에이전트가 엉뚱한 기억을 떠올리는 오류가 잦았습니다.",{"_929":5746,"_2224":2380,"_2381":5747},"a477aa8f-aca3-4ef9-a1f4-93aae4fb1a5d",[],{"_929":5749,"_2224":2380,"_2381":5750},"38934944-e651-41c3-a630-ae120e406ff5",[5751],{"_2389":5752,"_2224":2389},"최근 개발자들 사이에서 큰 주목을 받는 MemoriesDB는 이 복잡한 문제를 PostgreSQL 하나로 깔끔하게 해결합니다. PostgreSQL에 pgvector 기능을 결합해 시간(언제 나눈 대화인지), 의미(어떤 내용인지), 관계(누구와 관련된 정보인지)를 하나의 데이터베이스 안에서 통합 관리하는 아키텍처를 구현했습니다.",{"_929":5754,"_2224":2380,"_2381":5755},"5914ee5f-356c-4e5f-a8d7-2ad838a70b27",[],{"_929":5757,"_2224":2380,"_2381":5758},"d115c9df-ea34-4392-9a67-c81eafb38786",[5759],{"_2389":5760,"_2224":2389},"MemoriesDB가 기억 데이터를 구조화하는 방식은 대략 다음과 같은 직관적인 형태를 가집니다.",{"_929":5762,"_2224":2380,"_2381":5763},"49b25284-e629-4a5f-9d37-29cf52dfbd91",[],{"_929":5765,"_2418":5766,"_2224":2418,"_612":2444},"ef9bc737-9044-4520-bee9-4707a275a4c2","{\n \"memory_id\": \"mem_01j3x4y5z\",\n \"timestamp\": \"2026-07-19T11:24:00.000Z\",\n \"content\": \"사용자는 TypeScript 기반 에이전트 개발에 관심이 많음\",\n \"embedding\": [0.015, -0.082, 0.341],\n \"relations\": [\n { \"target_id\": \"user_123\", \"type\": \"belongs_to\" },\n { \"target_id\": \"topic_typescript\", \"type\": \"interested_in\" }\n ]\n}",{"_929":5768,"_2224":2380,"_2381":5769},"b4f6083d-4695-4544-b9ab-8b66aafd7192",[],{"_929":5771,"_2224":2380,"_2381":5772},"12ccfdeb-b1e1-48a9-9df2-05ad8733f2d7",[5773],{"_2389":5774,"_2224":2389},"이처럼 시간, 의미적 벡터 데이터, 관계 그래프를 한판에 모아 처리하면 에이전트가 정보를 찾을 때 생기는 성능 딜레이와 데이터 불일치 문제를 깔끔하게 없앨 수 있습니다. 더 작고 가벼우면서도, 절대로 삐끗하지 않는 완벽한 장기 기억 장치가 완성되는 것이죠.",{"_929":5776,"_2224":2380,"_2381":5777},"74f4fde8-f7db-4381-a151-fc2f92ca0d2a",[],{"_929":5779,"_2224":2385,"_2386":1946,"_2381":5780},"a7276564-3c25-4a52-831e-1c380eff4873",[5781],{"_2389":5782,"_2224":2389},"더는 깜빡하지 않는 에이전트와의 미래",{"_929":5784,"_2224":2380,"_2381":5785},"1a4f11dc-52be-447a-ba31-f160f110aec4",[],{"_929":5787,"_2224":2380,"_2381":5788},"a391a428-e104-4300-b6f1-b18e730b7a94",[5789],{"_2389":5790,"_2224":2389},"며칠, 혹은 몇 달 뒤에 다시 찾아와도 \"지난번에 말씀하신 프로젝트는 어떻게 되었나요?\"라고 자연스럽게 묻는 에이전트. 생각만 해도 든든하지 않으신가요?",{"_929":5792,"_2224":2380,"_2381":5793},"495e7c13-99fe-43c9-9a5a-adc9ed204b64",[],{"_929":5795,"_2224":2380,"_2381":5796},"7985b6da-580b-4f1f-b8d5-248c2c94730a",[5797],{"_2389":5798,"_2224":2389},"단순히 일회성으로 쓰고 버리는 신기한 도구를 넘어, 비즈니스와 일상에서 오랫동안 함께할 파트너를 만들고 싶다면 계층형 메모리 도입을 진지하게 고민할 때입니다.",{"_929":5800,"_2224":2380,"_2381":5801},"42596a4c-8cd4-466b-bd28-fdc76e4b9186",[],{"_929":5803,"_2224":2380,"_2381":5804},"b8832c17-13f5-4442-8685-c67616fe8078",[5805],{"_2389":5806,"_2224":2389},"오늘 살펴본 Mastra, Mem0, 그리고 LangGraph의 시도는 에이전트가 우리를 진짜로 기억하게 만드는 중요한 열쇠가 될 것입니다. 지금 당장 거창한 시스템을 구축하지 않더라도, 내가 만드는 에이전트에 단기 기억과 장기 기억을 나누어 저장하는 작은 실험부터 시작해 보세요.",{"_5771":5808,"_5749":5812,"_5685":5816,"_5653":5820,"_5733":5824,"_5677":5828,"_5661":5832,"_5795":5836,"_5717":5840,"_5725":5844,"_5701":5848,"_5787":5852,"_5779":5856,"_5803":5860,"_5757":5864,"_5669":5868,"_5693":5872,"_5709":5876,"_5741":5880,"_5646":5884},{"_2381":5809},{"_1690":5810,"_1691":5811,"_1600":5774},"By handling time, semantic vector data, and relationship graphs in one place, you can cleanly eliminate the performance delays and data inconsistencies that arise when agents search for information. This leads to the creation of a perfect long-term memory device that is smaller, lighter, and never falters.","このように時間、意味的なベクトルデータ、関係グラフを一括で処理すれば、エージェントが情報を探す際に発生するパフォーマンスの遅延やデータの不整合問題を根本から解消できます。より小さく軽量でありながら、決してミスをしない完璧な長期記憶装置が完成するのです。",{"_2381":5813},{"_1690":5814,"_1691":5815,"_1600":5752},"MemoriesDB, which has recently gained significant attention from developers, cleanly solves this complex problem with PostgreSQL. By combining PostgreSQL with pgvector, it implements an architecture that manages time (when the conversation occurred), semantic meaning (what the content is), and relationships (who is involved) in a single integrated database.","近年開発者の間で大きな注目を集めているMemoriesDBは、この複雑な問題をPostgreSQL一つで綺麗に解決します。PostgreSQLにpgvector機能を組み合わせることで、時間（いつの会話か）、意味（どのような内容か）、関係（誰に関連する情報か）を一つのデータベース内で統合管理するアーキテクチャを実現しました。",{"_2381":5817},{"_1690":5818,"_1691":5819,"_1600":5688},"Ultimately, what we need is the technology to 'forget useless details and filter only the truly important facts into long-term memory,' just like humans do. This is precisely why agents need to filter information themselves and manage memory in layers.","結局のところ私たちに必要なのは、「無駄なディテールは忘れ、本当に重要な事実だけを選び出して長期記憶に移す技術」を人間のように備えることです。エージェント自身が情報を精査し、記憶の階層を分けて管理しなければならない真の理由はまさにここにあります。",{"_2381":5821},{"_1690":5822,"_1691":5823,"_1600":5656},"Have you ever felt frustrated when a chatbot forgot something you said just a moment ago? We’ve been getting by with the temporary fix of dumping entire conversation histories into the prompt, but this method is too slow and expensive. Now, AI agents are evolving into something smarter, using 'hierarchical memory' to summarize and compress only the most important details, much like humans do.","チャットボットと会話していて、少し前に話したことをすぐに忘れられてイライラしたことはありませんか？これまでは、過去の会話ログをすべて詰め込むという一時しのぎの方法で耐えてきましたが、このやり方はあまりに低速でコストもかかります。現在、AIエージェントは人間のように重要な記憶だけを要約・圧縮する「階層型メモリ」によって、賢く進化しています。",{"_2381":5825},{"_1690":5826,"_1691":5827,"_1600":5736},"LangGraph, a representative agent framework, smartly splits memory into two types: a 'checkpoint' for short-term memory to keep track of the current conversation flow, and a 'namespace store' for long-term memory that shares information across multiple chat windows. In simple terms, if short-term memory is a bookmark on the page you're reading, long-term memory is a notepad organized in your library.","代表的なエージェントフレームワークであるLangGraphは、賢明にも記憶を2つに分類します。今行っている会話の流れを失わないための短期記憶である「チェックポインター」と、複数のチャット画面を横断して情報を共有する長期記憶の「ネームスペースストア」です。簡単に言えば、短期記憶が読みかけのページを示すブックマークなら、長期記憶は書斎に整理しておいたメモ帳のようなものです。",{"_2381":5829},{"_1690":5830,"_1691":5831,"_1600":5680},"Furthermore, even as input windows grow larger, it doesn't mean the AI is remembering everything smartly. Modern benchmarks like BEAM or LongMemEval-V2 have begun precisely evaluating whether agents can hold onto core context in extreme scenarios involving millions of tokens. It has been proven that the brute-force approach of feeding everything in is no longer sufficient for building intelligent agents.","さらに、入力枠がいくら広がったとしても、AIがすべての情報を賢く記憶できるわけではありません。実際、BEAMやLongMemEval-V2のような最新のベンチマークでは、数百万トークンを超える極端な会話状況において、エージェントが核心となる文脈を維持できているかを精密に評価し始めています。単に会話ログをすべて詰め込むような力技では、これ以上賢いエージェントを作れないという事実が証明されたのです。",{"_2381":5833},{"_1690":5834,"_1691":5835,"_1600":5664},"The Era of Mindless Dumping is Over — Why Agent Memory Systems Are Changing","単純に詰め込む時代は終わった — エージェントの記憶術が変わる理由",{"_2381":5837},{"_1690":5838,"_1691":5839,"_1600":5798},"If you want to build a partner that will stay with you in business and daily life for a long time, rather than just a one-off tool you use and discard, it’s time to seriously consider introducing hierarchical memory.","単なる使い捨ての便利なツールを超えて、ビジネスや日常で長く共に歩むパートナーを作りたいなら、階層型メモリの導入を真剣に検討すべき時期です。",{"_2381":5841},{"_1690":5842,"_1691":5843,"_1600":5720},"On the other hand, Mem0 remembers conversation history as a 'graph' that tightly weaves the relationships between people and concepts, rather than simple text. It acts like the neural network of a human brain, mapping organic connections between words and ideas. This allows the system to pull out only the necessary memories from the network without reading the entire conversation history. As a result, it reduces token costs by nearly 90% and cuts latency by 91%.","一方、Mem0は会話ログを単純なテキストの羅列としてではなく、人物と概念の関係性を密に結びつけた「グラフ」形式で記憶します。まるで人間の脳内ネットワークのように、単語や概念の有機的な関係図を描く方法です。おかげで膨大な会話記録を最初から最後まで全部読み直すことなく、必要な記憶だけをネットワークから素早く引き出せます。結果として、トークンコストを90%近く削減し、回答までの待機時間も91%短縮しました。",{"_2381":5845},{"_1690":5846,"_1691":5847,"_1600":5728},"LangGraph and MemoriesDB — Smart Ways to Store Agent Memory","LangGraphとMemoriesDB — エージェントの記憶を保存するスマートな方法",{"_2381":5849},{"_1690":5850,"_1691":5851,"_1600":5704},"Two of the most prominent frameworks, Mastra and Mem0, address this difficult memory problem in completely different and compelling ways.","現在最も注目されている2つのフレームワーク、MastraとMem0は、この重い記憶の問題をそれぞれ全く異なる魅力的なアプローチで解決しています。",{"_2381":5853},{"_1690":5854,"_1691":5855,"_1600":5790},"An agent that comes back days or even months later and asks naturally, \"How did that project you mentioned last time go?\" Isn't that a reassuring thought?","数日、あるいは数ヶ月後に再訪しても「前回おっしゃっていたプロジェクトはどうなりましたか？」と自然に尋ねてくれるエージェント。想像するだけでも頼もしくありませんか？",{"_2381":5857},{"_1690":5858,"_1691":5859,"_1600":5782},"The Future with Agents That Never Forget","もう忘れない、エージェントとの未来",{"_2381":5861},{"_1690":5862,"_1691":5863,"_1600":5806},"The approaches by Mastra, Mem0, and LangGraph that we explored today will be the keys to making agents truly remember us. Even if you don't build a massive system right away, start by experimenting with separating short-term and long-term memory in the agents you build.","今日紹介したMastra、Mem0、そしてLangGraphの試みは、エージェントが私たちを真に記憶するための重要な鍵となるでしょう。今すぐ大掛かりなシステムを構築せずとも、自分が作成するエージェントに短期記憶と長期記憶を分けて保存する小さな実験から始めてみてください。",{"_2381":5865},{"_1690":5866,"_1691":5867,"_1600":5760},"The way MemoriesDB structures memory data follows an intuitive format roughly like this:","MemoriesDBが記憶データを構造化する方式は、おおよそ次のような直感的な形式をとります。",{"_2381":5869},{"_1690":5870,"_1691":5871,"_1600":5672},"As the amount of text AI can read at once has grown significantly, it became popular to just cram every previous conversation record into the prompt. However, this is like a friend reading through a thick notebook containing your entire conversation history before answering every single time you speak. Not only does it take too long to read, but the massive API costs are difficult to sustain.","近年、AIが一度に読み込めるテキスト量が飛躍的に増えたことで、以前の会話記録のすべてをプロンプトに無理やり詰め込む手法が一時期流行しました。しかし、これは友人と会話するたびに、これまで交わした会話が書かれた分厚いノートを最初から最後まで全部読み直してから答えるようなものです。読み込みに時間がかかるだけでなく、膨大なAPI利用コストも無視できません。",{"_2381":5873},{"_1690":5874,"_1691":5875,"_1600":5696},"Mastra and Mem0 — The Observant AI and the Memory Mapping Relationships","MastraとMem0 — 観察するAIと関係を描くメモリ",{"_2381":5877},{"_1690":5878,"_1691":5879,"_1600":5712},"First, the TypeScript-based agent framework Mastra has introduced a unique system called 'observational memory.' While the main agent is chatting away with the user, assistant agents called 'Observers' and 'Reflectors' operate in the background. They filter out small talk and condense important context in real time, organizing it into logs. This keeps the main agent lightweight and ready to respond efficiently, a capability that proved its efficiency in LongMemEval testing using GPT-4o-mini.","まず、TypeScriptベースのエージェントフレームワークであるMastraは、「観察型メモリ」と呼ばれる独自システムを導入しました。メインエージェントがユーザーと楽しく会話している間、裏でそれを見守る「観察者」と「反省者」という補助エージェントがバックグラウンドで動作します。彼らは会話の中から些細な雑談を捨て、重要な文脈だけをリアルタイムで圧縮して日誌形式で整理してくれます。おかげでメインエージェントは常に軽く快適な状態で回答を準備でき、実際のLongMemEval評価でもGPT-4o-miniベースで驚異的な効率を証明しました。",{"_2381":5881},{"_1690":5882,"_1691":5883,"_1600":5744},"However, no matter how well-structured the setup is, it's useless without a stable database to back it up. Previously, one had to manage standard databases for time and relationship tracking, and separate vector databases for AI search. This often led to synchronization errors between the two, resulting in agents recalling incorrect memories.","しかし、どれほど構造を分けたとしても、それを安定的に保存するデータベースが支えてくれなければ意味がありません。これまでは会話時間や人物関係を記録する一般的なデータベースと、AI検索用のベクトルデータベースをそれぞれ別々に運用する必要がありました。そのため、これら2つのデータベース間でデータ同期が合わず、エージェントが的外れな記憶を引き出すエラーが頻発していました。",{"_2381":5885},{"_1690":5569,"_1691":5570,"_1600":5571},"![Mastra·Mem0 — 에이전트가 대화 내용을 ‘진짜 기억’하는 법](file:cmrrkojxe01nf10lh3nvvdco6)\n\n# Mastra·Mem0 — 에이전트가 대화 내용을 ‘진짜 기억’하는 법\n\n챗봇과 대화하다가 조금 전에 했던 말을 금방 잊어버려 답답했던 적이 있으신가요? 그동안은 이전 대화 기록을 통째로 밀어 넣는 임시방편으로 버텨왔지만, 이 방식은 너무 느리고 비용도 많이 듭니다. 이제 인공지능 에이전트들은 사람처럼 중요한 기억만 요약하고 압축하는 '계층형 메모리'로 영리하게 진화하고 있습니다.\n\n## 단순히 다 집어넣는 시대는 끝났다 — 에이전트의 기억법이 바뀌는 이유\n\n최근 AI가 한 번에 읽을 수 있는 텍스트 분량이 엄청나게 늘어나면서, 이전 대화 기록 전체를 프롬프트에 무작정 구겨 넣는 방식이 한때 유행했습니다. 하지만 이는 마치 친구와 이야기할 때마다 지금까지 나눈 대화가 적힌 두꺼운 공책을 처음부터 끝까지 전부 정독한 뒤에 대답하는 것과 같습니다. 매번 읽는 데 시간도 오래 걸릴 뿐만 아니라, 엄청난 API 호출 비용도 감당하기 어렵습니다.\n\n게다가 입력창이 아무리 넓어져도 AI가 모든 정보를 똑똑하게 기억하는 것은 아닙니다. 실제로 BEAM이나 LongMemEval-V2 같은 최신 벤치마크들은 수백만 토큰이 넘어가는 극단적인 대화 상황에서 에이전트가 진짜 핵심 맥락을 붙잡고 있는지 정밀하게 평가하기 시작했습니다. 단순히 대화 기록을 통째로 밀어 넣는 무식한 방식으로는 더 이상 똑똑한 에이전트를 만들 수 없다는 사실이 증명된 셈입니다.\n\n결국 우리에게 필요한 것은 사람처럼 '쓸데없는 디테일은 잊어버리고, 진짜 중요한 사실만 골라 장기 기억으로 넘기는 기술'입니다. 에이전트가 스스로 정보를 거르고 기억의 계층을 나누어 관리해야 하는 진짜 이유가 바로 여기에 있습니다.\n\n## Mastra와 Mem0 — 관찰하는 인공지능과 관계를 그리는 메모리\n\n가장 주목받는 두 프레임워크, Mastra와 Mem0는 이 무거운 기억력 문제를 서로 완전히 다른 매력적인 방식으로 해결합니다.\n\n먼저 TypeScript 기반의 에이전트 프레임워크인 Mastra는 일명 '관찰형 메모리'라는 독특한 시스템을 도입했습니다. 메인 에이전트가 사용자와 신나게 대화하는 동안, 뒤에서 이를 지켜보는 '관찰자'와 '반성자'라는 보조 에이전트들이 배경에서 작동합니다. 이들은 대화 중에서 사소한 잡담은 잊어버리고 중요한 맥락만 실시간으로 압축해 일지 형태로 정리해 줍니다. 덕분에 메인 에이전트는 늘 가볍고 쾌적한 상태로 답변을 준비할 수 있으며, 실제 LongMemEval 평가에서도 GPT-5-mini 기반으로 놀라운 효율을 증명했습니다.\n\n반면 Mem0는 대화 기록을 단순한 텍스트 줄글이 아니라, 인물과 개념의 관계를 촘촘히 엮은 '그래프' 형태로 기억합니다. 마치 사람의 머릿속 신경망처럼 단어와 개념 사이의 유기적인 관계 지도를 그려두는 방식입니다. 덕분에 수많은 대화 기록을 처음부터 끝까지 다 읽지 않고도 필요한 기억만 네트워크에서 빠르게 쏙쏙 뽑아내어 사용합니다. 결과적으로 토큰 비용을 90% 가까이 절감하고, 답변이 나오기까지 걸리는 대기 시간도 91%나 줄였습니다.\n\n## LangGraph와 MemoriesDB — 에이전트의 기억을 저장하는 스마트한 방법\n\n대표적인 에이전트 프레임워크인 LangGraph는 영리하게도 기억을 두 가지로 나눕니다. 지금 나누는 대화의 흐름을 잃지 않기 위한 단기 기억인 '체크포인터'와, 여러 대화창을 넘나들며 정보를 공유하는 장기 기억인 '네임스페이스 스토어'입니다. 쉽게 말해 단기 기억이 읽던 페이지를 표시해 두는 책갈피라면, 장기 기억은 서재에 정리해 둔 메모장인 셈입니다.\n\n하지만 아무리 구조를 잘 나눠도 이를 안정적으로 저장할 데이터베이스가 받쳐주지 않으면 소용이 없습니다. 기존에는 대화 시간이나 인물 관계를 기록하는 일반 데이터베이스와, AI 검색을 위한 벡터 데이터베이스를 따로따로 운영해야 했습니다. 이렇다 보니 두 데이터베이스 사이에 데이터 싱크가 맞지 않아 에이전트가 엉뚱한 기억을 떠올리는 오류가 잦았습니다.\n\n최근 개발자들 사이에서 큰 주목을 받는 MemoriesDB는 이 복잡한 문제를 PostgreSQL 하나로 깔끔하게 해결합니다. PostgreSQL에 pgvector 기능을 결합해 시간(언제 나눈 대화인지), 의미(어떤 내용인지), 관계(누구와 관련된 정보인지)를 하나의 데이터베이스 안에서 통합 관리하는 아키텍처를 구현했습니다.\n\nMemoriesDB가 기억 데이터를 구조화하는 방식은 대략 다음과 같은 직관적인 형태를 가집니다.\n\n```json\n{\n \"memory_id\": \"mem_01j3x4y5z\",\n \"timestamp\": \"2026-07-19T11:24:00.000Z\",\n \"content\": \"사용자는 TypeScript 기반 에이전트 개발에 관심이 많음\",\n \"embedding\": [0.015, -0.082, 0.341],\n \"relations\": [\n { \"target_id\": \"user_123\", \"type\": \"belongs_to\" },\n { \"target_id\": \"topic_typescript\", \"type\": \"interested_in\" }\n ]\n}\n```\n\n이처럼 시간, 의미적 벡터 데이터, 관계 그래프를 한판에 모아 처리하면 에이전트가 정보를 찾을 때 생기는 성능 딜레이와 데이터 불일치 문제를 깔끔하게 없앨 수 있습니다. 더 작고 가벼우면서도, 절대로 삐끗하지 않는 완벽한 장기 기억 장치가 완성되는 것이죠.\n\n## 더는 깜빡하지 않는 에이전트와의 미래\n\n며칠, 혹은 몇 달 뒤에 다시 찾아와도 \"지난번에 말씀하신 프로젝트는 어떻게 되었나요?\"라고 자연스럽게 묻는 에이전트. 생각만 해도 든든하지 않으신가요?\n\n단순히 일회성으로 쓰고 버리는 신기한 도구를 넘어, 비즈니스와 일상에서 오랫동안 함께할 파트너를 만들고 싶다면 계층형 메모리 도입을 진지하게 고민할 때입니다.\n\n오늘 살펴본 Mastra, Mem0, 그리고 LangGraph의 시도는 에이전트가 우리를 진짜로 기억하게 만드는 중요한 열쇠가 될 것입니다. 지금 당장 거창한 시스템을 구축하지 않더라도, 내가 만드는 에이전트에 단기 기억과 장기 기억을 나누어 저장하는 작은 실험부터 시작해 보세요.","0b5cc598515fdd2b674440e0e7effbb11437487030ee5e279019bfda5be22b59",["D",1784450994319],["D",1784464854129],[],[5892],{"_2737":2741,"_1679":3099},{"_929":5894,"_2220":3102,"_2222":3102,"_2223":1879,"_2224":2225,"_1681":2226,"_1179":1183,"_1599":2227,"_2228":5895,"_1687":5903,"_9":5907,"_2252":5915,"_2247":5911,"_2257":5916,"_2259":-5,"_704":5917,"_1684":5919,"_331":5923,"_2270":1795,"_2271":1707,"_2272":1795,"_2273":1795,"_2274":1795,"_2275":1795,"_2276":1795,"_2277":1795,"_2278":1795,"_2279":-5,"_2280":-5,"_2281":-5,"_1796":-5,"_1797":-5,"_1798":1707,"_2282":-5,"_2283":5924,"_1801":5925,"_2286":5926,"_2288":-5,"_2289":5927,"_2291":-5,"_2292":-5,"_2293":-5,"_2294":2295,"_2296":-5,"_2297":-5,"_2298":-5,"_2299":5928,"_1123":5938,"_2339":5951,"_2366":5973,"_2733":6226,"_265":6227},"cmrqlgtbr00nu10lhtg4es72e",{"_1599":1600,"_213":5896,"_2231":5897,"_2236":5900,"_2240":2241},1736,{"_1690":5898,"_1691":1795,"_1600":5899,"_2235":1795},175,1561,{"_1690":5901,"_1691":1795,"_1600":5902,"_2235":1795},0.10080645161290322,0.8991935483870968,{"_9":5904,"_2247":5908,"_2252":5912},{"_1690":5905,"_1691":5906,"_1600":5907},"Next.js July 20th First Regular Security Patch — A Practical Guide to Prepare Before Deployment","Next.js 7月20日初の定時セキュリティパッチ — リリース前に備える実務ガイド","Next.js 7월 20일 첫 정기 보안 패치 — 배포 전 미리 준비할 실무 가이드",{"_1690":5909,"_1691":5910,"_1600":5911},"Next.js 7월 20일 첫 정기 보안 패치 — 배포 전 미리 준비할 실무 가이드\n\nNext.js July 20th First Regular Security Patch — A Practical Guide to Prepare Before Deployment\n\nOn July 13th, Vercel announced a new regular security update program, moving away from the previous method of surprise security releases that left development teams scrambling. Instead, they will now issue patches on a fixed monthly schedule with advance notice. The first patch release is scheduled for July 20th (KST). To minimize the chaos in production environments following the disclosure of security vulnerabilities and to help development teams predictably maintain stable infrastructure, we have summarized the core background of this shift and the practical guide you need to prepare.\n\nWhy Regular Patches? Lessons from the '13 Vulnerability Crisis' in May\n\nThe reason Vercel officially introduced the regular security patch program stems from the aftermath of a massive, surprise security update in May. At that time, Vercel released a single patch covering 13 vulnerabilities—including middleware authorization bypasses, Server Component denial-of-service, and server-side request forgery during WebSocket upgrades—without any prior warning. This forced countless development and operations teams globally to assemble emergency response crews overnight to perform immediate upgrades and prevent service outages.\n\nSome of the vulnerabilities disclosed at the time could not be blocked via web application firewall settings, leaving direct source-code patching as the only solution. These surprise, makeshift patches often lead to secondary damage like service failures, as they provide no time to verify the stability of in-house build systems on the day of deployment. By actively incorporating this operational feedback, Vercel has transitioned to a model of predictable monthly security patch cycles, similar to major open-source projects.\n\nJuly 20th First Patch Specs: 9 Vulnerabilities Targeted for 16.2 and 15.5 Lines\n\nThe first regular update, scheduled for release on July 20th, resolves a total of 9 security defects, including 4 high-risk and 5 medium-risk vulnerabilities. This patch applies only to the Next.js 16.2 and 15.5 release lines, which are currently within the official support window. Production environments using Next.js 14 or older, which have already reached their end-of-support, will not directly benefit from this regular patch; therefore, a migration plan to upgrade versions should be pushed forward immediately.\n\nSpecific details, such as patch code and CVE identifiers, are currently protected by a security embargo policy. Vercel will disclose full details on their official blog on the day of the release. Since the threat of attacks exploiting the patched code tends to surge as soon as the patch is released, development teams are advised to check their pre-verification environments so they can update their versions immediately upon deployment.\n\n3-Step Practical Checklist to Prevent Chaos on Patch Day\n\nWhen security patches are released, the threat of diff-based exploits—where attackers trace vulnerable code to create attack tools—appears rapidly. To respond quickly and stably on July 20th, we have compiled a 3-step practical checklist for development teams to prepare now.\n\nStep 1: Build a Service Inventory and Identify Versions\nYou must compile a list of all Next.js-based services exposed to the external network and clearly identify the framework version being used. You can easily query the exact version of individual projects using the command below.\n\nnpx next --version\n\nStep 2: Pre-clean Lockfiles\nPrevent dependency conflicts that may arise when applying the security patch version. Check the integrity of your package lockfiles and ensure that your test builds pass without errors in your local environment beforehand.\n\nStep 3: Design Build Pipelines and Emergency Deployment Workflows\nAs soon as the vulnerability patch is released, you need to complete package updates and test builds to finalize zero-downtime deployments. It is safest to verify that automated tests run correctly in your CI/CD pipeline immediately after a package update, and to ensure staff availability for immediate deployment on the day of.\n\nConclusion: A More Predictable Enterprise Environment for Next.js\n\nThe integration of security patch schedules into regular management marks a clear evolution in the maturity of the Next.js enterprise ecosystem. With predictable update schedules in place, development teams no longer need to be caught off guard by surprise emergency notices and can instead coordinate their verification schedules in advance. We recommend checking the detailed security announcement on July 20th and calmly updating your production versions to maintain a more robust infrastructure.\n\nReference Links\n\nVercel / Next.js Blog — Next.js Security Release and Our Next Patch Release\nNVD / Red Hat Portal — CVE-2026-44573: Pages Router i18n Middleware Bypass","Next.js 7월 20일 첫 정기 보안 패치 — 배포 전 미리 준비할 실무 가이드\n\nNext.js 7月20日初の定時セキュリティパッチ — リリース前に備える実務ガイド\n\n7月13日、Vercelは従来の「不意のセキュリティリリースが開発チームを緊張させる」方式から脱却し、毎月決まったスケジュールに合わせて事前告知のうえパッチを発行する「定時セキュリティアップデートプログラム」の導入を突如発表しました。その初回のパッチリリースが、韓国時間で来る7月20日に予定されています。セキュリティ脆弱性の公開直後に本番環境で発生し得る混乱を最小限に抑え、開発チームが事前に予測してインフラを安定的に制御できるよう、今回の改編の背景と直ちに実務で準備すべき対応ガイドをまとめました。\n\nなぜ定時パッチなのか？ 5月の「13の脆弱性大混乱」が残した教訓\n\nVercelが定時セキュリティパッチプログラムを正式に導入した背景には、5月に発生した突然の大規模セキュリティアップデートの影響があります。当時、Vercelは事前の予告なしに、ミドルウェアの権限バイパス、サーバーコンポーネントのサービス拒否、WebSocketアップグレード過程でのクロスサイトリクエストフォージェリ（CSRF）など、13個もの脆弱性を解決するパッチを一度にリリースしました。このため、国内外の数多くの企業の開発チームや運用チームは、サービス停止という緊急事態を防ぐべく、深夜に緊急対応チームを稼働させて即時のアップグレード作業を行わざるを得ませんでした。\n\n当時公開された脆弱性の中には、Webアプリケーションファイアウォール（WAF）の設定だけでは防御できず、ソースコードレベルでの即時パッチが唯一の解決策となるものもありました。このように突然行われる場当たり的なパッチは、リリースの当日に社内ビルドシステムの安定性を検証する時間的余裕を与えず、サービス障害という二次被害を招くこともあります。Vercelはこのような運用の混乱と開発チームからのフィードバックを積極的に受け入れ、主要な大規模オープンソースプロジェクトのように、予測可能な月次セキュリティパッチスケジュールを策定する方式へと切り替えました。\n\n7月20日の初パッチ仕様：16.2および15.5ラインを対象とした9つの脆弱性を予告\n\n来る7月20日にリリースされる初の定時アップデートは、高リスクの脆弱性4つと中リスクの脆弱性5つを含む、計9つのセキュリティ欠陥を解決します。今回のパッチは、現在公式サポート範囲にあるNext.js 16.2バージョンラインと15.5バージョンラインにのみ適用されます。すでにサポート期間が終了したNext.js 14以下のバージョンを使用している本番環境の場合、今回の定時パッチの恩恵を直接受けることはできないため、バージョンアップに向けた移行計画を迅速に進める必要があります。\n\n具体的なパッチコードやCVE識別番号などの詳細情報は、現在セキュリティエンバーゴ（情報公開制限）により保護されています。Vercelはパッチリリースの当日、詳細情報の全容を公式ブログで同時に公開する予定です。パッチがリリースされると、コードを逆解析してエクスプロイト（脆弱性攻撃）を試みる脅威が急増するため、開発チームはリリース後すぐにバージョンを更新できるよう、事前の検証環境を点検しておくことを推奨します。\n\nパッチ当日の混乱を防ぐ3段階の実務チェックリスト\n\nセキュリティパッチが公開されると、脆弱性コードを逆解析して攻撃ツールを作成するエクスプロイトの脅威が急速に高まります。7月20日のパッチ当日、迅速かつ安定的に対応するために開発チームが今準備すべき3段階の実務チェックリストをまとめました。\n\n1段階：サービスインベントリの構築とバージョンの特定\n外部ネットワークに公開されているすべてのNext.jsベースのサービスリストを作成し、使用中のフレームワークバージョンを明確に把握する必要があります。各プロジェクトの正確なバージョンは、以下のコマンドで簡単に照会できます。\n\nnpx next --version\n\n2段階：ロックファイルの事前整理\nセキュリティパッチバージョンを適用する際に発生しうる依存関係の競合を防止します。パッケージロックファイルの整合性を点検し、ローカル環境でテストビルドがエラーなく通過することを確認しておきます。\n\n3段階：ビルドパイプラインおよび緊急デプロイ作業の設計\n脆弱性パッチがリリースされた直後にパッケージの更新とテストビルドを完了し、無停止デプロイ（ゼロダウンタイムデプロイ）を終える必要があります。パッケージ更新直後にCI/CDパイプラインでの自動化テストが正常に動作するかを点検し、当日すぐにデプロイできるよう作業担当者のスケジュールを確保しておくのが安全です。\n\n結論：より予測可能になったNext.jsエンタープライズ環境\n\nNext.jsがセキュリティパッチのスケジュールを定期的な管理領域に組み込んだことは、エンタープライズエコシステムが一段階成熟したことを示す確実な変化です。予測可能なアップデートスケジュールが提供されることで、開発チームは予告のない緊急通知に慌てることなく、あらかじめ点検スケジュールを調整できるようになりました。7月20日に公開されるセキュリティの詳細を確認し、本番環境のバージョンを落ち着いて更新することで、より強固なインフラを維持してください。\n\n参考リンク\n\nVercel / Next.js Blog — Next.js Security Release and Our Next Patch Release\nNVD / Red Hat Portal — CVE-2026-44573: Pages Router i18n Middleware Bypass","Next.js 7월 20일 첫 정기 보안 패치 — 배포 전 미리 준비할 실무 가이드\n\nNext.js 7월 20일 첫 정기 보안 패치 — 배포 전 미리 준비할 실무 가이드\n\n지난 7월 13일 버셀(Vercel)은 기습적인 보안 배포로 개발팀을 긴장시키던 기존 방식에서 벗어나, 매월 정해진 일정에 맞춰 사전 예고 후 패치를 발행하는 정기 보안 업데이트 프로그램을 전격 발표했습니다. 그 첫 번째 패치 릴리스가 한국 시간 기준으로 오는 7월 20일 배포될 예정입니다. 보안 취약점 공개 직후 운영 환경에 발생할 수 있는 혼란을 최소화하고 개발팀이 미리 예측하여 인프라를 안정적으로 제어할 수 있도록, 이번 개편의 핵심 배경과 당장 실무에서 준비해야 할 대응 가이드를 정리했습니다.\n\n왜 정기 패치일까? 지난 5월 '13개 취약점 대란'이 남긴 교훈\n\n버셀이 정기 보안 패치 프로그램을 공식 도입한 배경에는 지난 5월에 발생한 기습적인 대규모 보안 업데이트의 여파가 있습니다. 당시 버셀은 아무런 사전 예고 없이 미들웨어 권한 우회, 서버 컴포넌트 서비스 거부, 웹소켓 업그레이드 과정에서의 서버 측 요청 위조 등 13개의 취약점을 해결하는 패치를 단 한 번에 배포했습니다. 이로 인해 국내외 수많은 기업의 개발팀과 운영팀은 운영 중인 서비스가 중단되는 비상 상황을 막기 위해 새벽에 긴급 대응팀을 가동하며 즉각적인 업그레이드 작업을 진행해야 했습니다.\n\n당시 공개된 취약점 중 일부는 웹 애플리케이션 방화벽 설정만으로는 방어가 불가능해 소스 코드 단의 즉각적인 패치가 유일한 해결책이었습니다. 이처럼 기습적으로 진행되는 임시방편식 패치는 배포 당일 사내 빌드 시스템의 안정성을 검증할 시간적 여유를 주지 않아 서비스 장애라는 2차 피해를 낳기도 합니다. 버셀은 이러한 운영 혼란과 개발팀의 피드백을 적극 수용하여, 주요 대형 오픈소스 프로젝트처럼 예측 가능한 월간 보안 패치 일정을 수립하는 방식으로 전환했습니다.\n\n7월 20일 첫 패치 스펙: 16.2와 15.5 라인 대상 9개 취약점 예고\n\n오는 7월 20일 배포되는 첫 번째 정기 업데이트는 고위험 취약점 4개와 중위험 취약점 5개를 포함해 총 9개의 보안 결함을 해결합니다. 이번 패치는 현재 공식 지원 범위에 속한 Next.js 16.2 버전 라인과 15.5 버전 라인에만 적용됩니다. 이미 지원 주기가 종료된 Next.js 14 이하 버전을 사용하는 프로덕션 환경이라면 이번 정기 패치 혜택을 직접 받을 수 없으므로, 버전을 올리는 마이그레이션 계획을 신속히 추진해야 합니다.\n\n구체적인 패치 코드와 CVE 식별 번호 같은 상세 정보는 현재 보안 엠바고 정책으로 보호받고 있습니다. 버셀은 패치 배포 당일 전체 정보를 공식 블로그에 동시 공개할 예정입니다. 패치가 릴리스되면 코드를 역추적해 익스플로잇을 시도하는 공격 위협이 급증하므로, 개발팀은 배포 즉시 버전을 업데이트할 수 있도록 사전 검증 환경을 점검하는 것이 좋습니다.\n\n패치 당일 혼란을 막는 3단계 실무 대비 체크리스트\n\n보안 패치가 공개되면 취약점 코드를 역추적해 공격 도구를 만드는 디프 기반 익스플로잇 위협이 빠르게 나타납니다. 7월 20일 패치 당일 신속하고 안정적으로 대응하기 위해 개발팀이 지금 준비해야 할 3단계 실무 체크리스트를 정리했습니다.\n\n1단계: 서비스 인벤토리 구축과 버전 식별\n외부망에 노출된 모든 Next.js 기반 서비스 목록을 취합하고 사용 중인 프레임워크 버전을 명확히 파악해야 합니다. 개별 프로젝트의 정확한 버전은 아래 명령어로 간편하게 조회할 수 있습니다.\n\nnpx next --version\n\n2단계: 락파일 사전 정리\n보안 패치 버전을 적용할 때 발생할 수 있는 의존성 충돌을 예방해야 합니다. 패키지 잠금 파일의 무결성을 점검하고 로컬 환경에서 테스트 빌드가 오류 없이 통과하는지 미리 확인해 둡니다.\n\n3단계: 빌드 파이프라인 및 긴급 배포 작업 설계\n취약점 패치가 배포되는 즉시 패키지 업데이트와 테스트 빌드를 완수하고 무중단 배포를 마쳐야 합니다. 패키지 업데이트 직후 CI/CD 파이프라인에서 자동화 테스트가 정상 작동하는지 점검하고, 당일 즉각 배포가 가능하도록 작업 인력의 일정을 확보하는 것이 안전합니다.\n\n결론: 더 예측 가능해진 Next.js 엔터프라이즈 환경\n\nNext.js가 보안 패치 일정을 정기적인 관리 영역으로 편입한 것은 엔터프라이즈 생태계가 한 단계 성숙했음을 보여주는 확실한 변화입니다. 예측 가능한 업데이트 일정이 제공되므로 개발팀은 예고 없는 긴급 알림에 당황하지 않고 미리 점검 일정을 조율할 수 있게 되었습니다. 7월 20일 공개되는 보안 상세 공지를 확인하고 운영 환경의 버전을 차분히 업데이트하여 한층 더 견고한 인프라를 유지하시기 바랍니다.\n\n참고 링크\n\nVercel / Next.js Blog — Next.js Security Release and Our Next Patch Release\nNVD / Red Hat Portal — CVE-2026-44573: Pages Router i18n Middleware Bypass",{"_1690":5913,"_1691":5914,"_1600":5915},"Next.js July 20th First Regular Security Patch — A Practical Guide to Prepare Before Deployment On July 13th, Vercel announced a new regular security update program, moving away from the previous method of surprise secur…","Next.js 7月20日初の定時セキュリティパッチ — リリース前に備える実務ガイド 7月13日、Vercelは従来の「不意のセキュリティリリースが開発チームを緊張させる」方式から脱却し、毎月決まったスケジュールに合わせて事前告知のうえパッチを発行する「定時セキュリティアップデートプログラム」の導入を突如発表しました。その初回のパッチリリースが、韓国時間で来る7月20日に予定されています。セキュリティ脆弱性の公開直後に本番環境で発生し…","Next.js 7월 20일 첫 정기 보안 패치 — 배포 전 미리 준비할 실무 가이드 지난 7월 13일 버셀(Vercel)은 기습적인 보안 배포로 개발팀을 긴장시키던 기존 방식에서 벗어나, 매월 정해진 일정에 맞춰 사전 예고 후 패치를 발행하는 정기 보안 업데이트 프로그램을 전격 발표했습니다. 그 첫 번째 패치 릴리스가 한국 시간 기준으로 오는 7월 20일 배포될 예정입니다. 보안 취약점 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7월 13일 버셀(Vercel)은 기습적인 보안 배포로 개발팀을 긴장시키던 기존 방식에서 벗어나, 매월 정해진 일정에 맞춰 사전 예고 후 패치를 발행하는 정기 보안 업데이트 프로그램을 전격 발표했습니다. 그 첫 번째 패치 릴리스가 한국 시간 기준으로 오는 7월 20일 배포될 예정입니다. 보안 취약점 공개 직후 운영 환경에 발생할 수 있는 혼란을 최소화하고 개발팀이 미리 예측하여 인프라를 안정적으로 제어할 수 있도록, 이번 개편의 핵심 배경과 당장 실무에서 준비해야 할 대응 가이드를 정리했습니다.",{"_929":5995,"_2224":2380,"_2381":5996},"5f75b87f-8bd8-4f37-abd8-7e8e1c2ce9d5",[],{"_929":5998,"_2224":2385,"_2386":1946,"_2381":5999},"e5344458-3931-41e2-a386-14f22376000a",[6000],{"_2389":6001,"_2224":2389},"왜 정기 패치일까? 지난 5월 '13개 취약점 대란'이 남긴 교훈",{"_929":6003,"_2224":2380,"_2381":6004},"5dcb6cb5-9f49-4cbe-bc08-4e8bc780c66d",[],{"_929":6006,"_2224":2380,"_2381":6007},"4a615763-1b46-4add-9c51-d467c5cc6faf",[6008],{"_2389":6009,"_2224":2389},"버셀이 정기 보안 패치 프로그램을 공식 도입한 배경에는 지난 5월에 발생한 기습적인 대규모 보안 업데이트의 여파가 있습니다. 당시 버셀은 아무런 사전 예고 없이 미들웨어 권한 우회, 서버 컴포넌트 서비스 거부, 웹소켓 업그레이드 과정에서의 서버 측 요청 위조 등 13개의 취약점을 해결하는 패치를 단 한 번에 배포했습니다. 이로 인해 국내외 수많은 기업의 개발팀과 운영팀은 운영 중인 서비스가 중단되는 비상 상황을 막기 위해 새벽에 긴급 대응팀을 가동하며 즉각적인 업그레이드 작업을 진행해야 했습니다.",{"_929":6011,"_2224":2380,"_2381":6012},"ef3fa55c-f72b-40c0-85f5-84b45dfafc6d",[],{"_929":6014,"_2224":2380,"_2381":6015},"fb1d962e-9f6e-4356-b5d4-3ddddc7e1f0f",[6016],{"_2389":6017,"_2224":2389},"당시 공개된 취약점 중 일부는 웹 애플리케이션 방화벽 설정만으로는 방어가 불가능해 소스 코드 단의 즉각적인 패치가 유일한 해결책이었습니다. 이처럼 기습적으로 진행되는 임시방편식 패치는 배포 당일 사내 빌드 시스템의 안정성을 검증할 시간적 여유를 주지 않아 서비스 장애라는 2차 피해를 낳기도 합니다. 버셀은 이러한 운영 혼란과 개발팀의 피드백을 적극 수용하여, 주요 대형 오픈소스 프로젝트처럼 예측 가능한 월간 보안 패치 일정을 수립하는 방식으로 전환했습니다.",{"_929":6019,"_2224":2380,"_2381":6020},"836b8506-34ea-4b20-b6cd-494eb89bbf5d",[],{"_929":6022,"_2224":2385,"_2386":1946,"_2381":6023},"eefb9ea9-59f1-41a2-9594-bc803659c468",[6024],{"_2389":6025,"_2224":2389},"7월 20일 첫 패치 스펙: 16.2와 15.5 라인 대상 9개 취약점 예고",{"_929":6027,"_2224":2380,"_2381":6028},"1682e5fb-8a97-456d-8110-08e1266cd33a",[],{"_929":6030,"_2224":2380,"_2381":6031},"3f8e9b41-13d0-4201-a0bd-037bd809e151",[6032],{"_2389":6033,"_2224":2389},"오는 7월 20일 배포되는 첫 번째 정기 업데이트는 고위험 취약점 4개와 중위험 취약점 5개를 포함해 총 9개의 보안 결함을 해결합니다. 이번 패치는 현재 공식 지원 범위에 속한 Next.js 16.2 버전 라인과 15.5 버전 라인에만 적용됩니다. 이미 지원 주기가 종료된 Next.js 14 이하 버전을 사용하는 프로덕션 환경이라면 이번 정기 패치 혜택을 직접 받을 수 없으므로, 버전을 올리는 마이그레이션 계획을 신속히 추진해야 합니다.",{"_929":6035,"_2224":2380,"_2381":6036},"43cd5f3e-91fa-4f77-9d2e-09af9f567902",[],{"_929":6038,"_2224":2380,"_2381":6039},"bd1abaf2-8c39-4688-8919-dee810cb0397",[6040],{"_2389":6041,"_2224":2389},"구체적인 패치 코드와 CVE 식별 번호 같은 상세 정보는 현재 보안 엠바고 정책으로 보호받고 있습니다. 버셀은 패치 배포 당일 전체 정보를 공식 블로그에 동시 공개할 예정입니다. 패치가 릴리스되면 코드를 역추적해 익스플로잇을 시도하는 공격 위협이 급증하므로, 개발팀은 배포 즉시 버전을 업데이트할 수 있도록 사전 검증 환경을 점검하는 것이 좋습니다.",{"_929":6043,"_2224":2380,"_2381":6044},"85365662-5f29-4208-8a63-0be538390c9c",[],{"_929":6046,"_2224":2385,"_2386":1946,"_2381":6047},"5b4f4fd5-ff56-40b8-9155-b3d7a5374482",[6048],{"_2389":6049,"_2224":2389},"패치 당일 혼란을 막는 3단계 실무 대비 체크리스트",{"_929":6051,"_2224":2380,"_2381":6052},"1f96e93c-75df-4d7b-b7ca-3ffd1b6cfedb",[],{"_929":6054,"_2224":2380,"_2381":6055},"6688f55d-8daa-4973-8c4c-579253824349",[6056],{"_2389":6057,"_2224":2389},"보안 패치가 공개되면 취약점 코드를 역추적해 공격 도구를 만드는 디프 기반 익스플로잇 위협이 빠르게 나타납니다. 7월 20일 패치 당일 신속하고 안정적으로 대응하기 위해 개발팀이 지금 준비해야 할 3단계 실무 체크리스트를 정리했습니다.",{"_929":6059,"_2224":2380,"_2381":6060},"9f98d648-6b6f-4195-aba2-6dee2d4ee394",[],{"_929":6062,"_2224":2380,"_2381":6063},"699a9ad2-d1fe-4c08-982d-b48a5268fad9",[6064,6067,6069],{"_2389":6065,"_2224":2389,"_2416":6066},"1단계: 서비스 인벤토리 구축과 버전 식별",{"_2484":2419},{"_2224":6068},"br",{"_2389":6070,"_2224":2389},"외부망에 노출된 모든 Next.js 기반 서비스 목록을 취합하고 사용 중인 프레임워크 버전을 명확히 파악해야 합니다. 개별 프로젝트의 정확한 버전은 아래 명령어로 간편하게 조회할 수 있습니다.",{"_929":6072,"_2224":2380,"_2381":6073},"931a96d7-1f34-44af-8850-c6c84a180b7b",[],{"_929":6075,"_2418":6076,"_2224":2418,"_612":3286},"d975472c-f715-413a-a07c-5bb1066ab4f6","npx next --version",{"_929":6078,"_2224":2380,"_2381":6079},"9ad805f8-fb92-47e8-8a64-5462893504c4",[],{"_929":6081,"_2224":2380,"_2381":6082},"97b150f0-03f3-4782-bc3f-d39223fce4cf",[6083,6086,6087],{"_2389":6084,"_2224":2389,"_2416":6085},"2단계: 락파일 사전 정리",{"_2484":2419},{"_2224":6068},{"_2389":6088,"_2224":2389},"보안 패치 버전을 적용할 때 발생할 수 있는 의존성 충돌을 예방해야 합니다. 패키지 잠금 파일의 무결성을 점검하고 로컬 환경에서 테스트 빌드가 오류 없이 통과하는지 미리 확인해 둡니다.",{"_929":6090,"_2224":2380,"_2381":6091},"0e737958-1c31-4f06-a1cc-a1f27c2502e3",[],{"_929":6093,"_2224":2380,"_2381":6094},"9720f032-c76d-44c8-a69f-20f203634d19",[6095,6098,6099],{"_2389":6096,"_2224":2389,"_2416":6097},"3단계: 빌드 파이프라인 및 긴급 배포 작업 설계",{"_2484":2419},{"_2224":6068},{"_2389":6100,"_2224":2389},"취약점 패치가 배포되는 즉시 패키지 업데이트와 테스트 빌드를 완수하고 무중단 배포를 마쳐야 합니다. 패키지 업데이트 직후 CI/CD 파이프라인에서 자동화 테스트가 정상 작동하는지 점검하고, 당일 즉각 배포가 가능하도록 작업 인력의 일정을 확보하는 것이 안전합니다.",{"_929":6102,"_2224":2380,"_2381":6103},"87402d3c-3cbd-4aea-baef-7d7bc078cb45",[],{"_929":6105,"_2224":2385,"_2386":1946,"_2381":6106},"cdd3d42c-dc39-4bd5-8332-5d9df567f0e5",[6107],{"_2389":6108,"_2224":2389},"결론: 더 예측 가능해진 Next.js 엔터프라이즈 환경",{"_929":6110,"_2224":2380,"_2381":6111},"46b6cd43-072f-4158-a869-717b7d50e01f",[],{"_929":6113,"_2224":2380,"_2381":6114},"71facc8a-ccaa-4248-b80e-184d06dbfef9",[6115],{"_2389":6116,"_2224":2389},"Next.js가 보안 패치 일정을 정기적인 관리 영역으로 편입한 것은 엔터프라이즈 생태계가 한 단계 성숙했음을 보여주는 확실한 변화입니다. 예측 가능한 업데이트 일정이 제공되므로 개발팀은 예고 없는 긴급 알림에 당황하지 않고 미리 점검 일정을 조율할 수 있게 되었습니다. 7월 20일 공개되는 보안 상세 공지를 확인하고 운영 환경의 버전을 차분히 업데이트하여 한층 더 견고한 인프라를 유지하시기 바랍니다.",{"_929":6118,"_2224":2380,"_2381":6119},"531fceee-ecc0-4699-9d15-0414bbbbf074",[],{"_929":6121,"_2224":3490},"55a6f6a2-8107-4936-b349-e216dd8105f7",{"_929":6123,"_2224":2380,"_2381":6124},"58993e01-0653-4841-92d2-af1cc0138c7f",[],{"_929":6126,"_2224":2380,"_2381":6127},"e2ec4886-48a9-4276-985a-562ddaae3563",[6128],{"_2389":3500,"_2224":2389,"_2416":6129},{"_2484":2419},{"_929":6131,"_2224":2380,"_2381":6132},"72f5725b-9e96-4119-acd7-15b096e5231f",[],{"_929":6134,"_1679":3508,"_2224":3509,"_759":6135},"1fc55b49-1490-4368-8725-f7e3d6586107",[6136,6144],{"_929":6137,"_2381":6138},"82ff9137-7e3b-48bb-b02f-d9c5fba37ff6",[6139],{"_3515":6140,"_2224":3517,"_3518":6141},"https://nextjs.org/blog/security-release-and-our-next-patch-release",[6142],{"_2389":6143,"_2224":2389},"Vercel / Next.js Blog — Next.js Security Release and Our Next Patch Release",{"_929":6145,"_2381":6146},"862653a5-1a20-4eba-b2ae-4179aadda7b8",[6147],{"_3515":6148,"_2224":3517,"_3518":6149},"https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2026-44573",[6150],{"_2389":6151,"_2224":2389},"NVD / Red Hat Portal — CVE-2026-44573: Pages Router i18n Middleware Bypass",{"_6134":6153,"_6030":6158,"_6006":6162,"_5983":6166,"_6046":6168,"_6054":6172,"_6062":6176,"_6113":6181,"_5990":6185,"_6093":6189,"_6081":6194,"_6038":6199,"_6105":6203,"_6126":6207,"_5998":6209,"_6022":6213,"_6014":6217},{"_6154":6155,"_6156":6157},"item:82ff9137-7e3b-48bb-b02f-d9c5fba37ff6",{"_1690":6143,"_1691":6143,"_1600":6143},"item:862653a5-1a20-4eba-b2ae-4179aadda7b8",{"_1690":6151,"_1691":6151,"_1600":6151},{"_2381":6159},{"_1690":6160,"_1691":6161,"_1600":6033},"The first regular update, scheduled for release on July 20th, resolves a total of 9 security defects, including 4 high-risk and 5 medium-risk vulnerabilities. This patch applies only to the Next.js 16.2 and 15.5 release lines, which are currently within the official support window. Production environments using Next.js 14 or older, which have already reached their end-of-support, will not directly benefit from this regular patch; therefore, a migration plan to upgrade versions should be pushed forward immediately.","来る7月20日にリリースされる初の定時アップデートは、高リスクの脆弱性4つと中リスクの脆弱性5つを含む、計9つのセキュリティ欠陥を解決します。今回のパッチは、現在公式サポート範囲にあるNext.js 16.2バージョンラインと15.5バージョンラインにのみ適用されます。すでにサポート期間が終了したNext.js 14以下のバージョンを使用している本番環境の場合、今回の定時パッチの恩恵を直接受けることはできないため、バージョンアップに向けた移行計画を迅速に進める必要があります。",{"_2381":6163},{"_1690":6164,"_1691":6165,"_1600":6009},"The reason Vercel officially introduced the regular security patch program stems from the aftermath of a massive, surprise security update in May. At that time, Vercel released a single patch covering 13 vulnerabilities—including middleware authorization bypasses, Server Component denial-of-service, and server-side request forgery during WebSocket upgrades—without any prior warning. This forced countless development and operations teams globally to assemble emergency response crews overnight to perform immediate upgrades and prevent service outages.","Vercelが定時セキュリティパッチプログラムを正式に導入した背景には、5月に発生した突然の大規模セキュリティアップデートの影響があります。当時、Vercelは事前の予告なしに、ミドルウェアの権限バイパス、サーバーコンポーネントのサービス拒否、WebSocketアップグレード過程でのクロスサイトリクエストフォージェリ（CSRF）など、13個もの脆弱性を解決するパッチを一度にリリースしました。このため、国内外の数多くの企業の開発チームや運用チームは、サービス停止という緊急事態を防ぐべく、深夜に緊急対応チームを稼働させて即時のアップグレード作業を行わざるを得ませんでした。",{"_2381":6167},{"_1690":5905,"_1691":5906,"_1600":5907},{"_2381":6169},{"_1690":6170,"_1691":6171,"_1600":6049},"3-Step Practical Checklist to Prevent Chaos on Patch Day","パッチ当日の混乱を防ぐ3段階の実務チェックリスト",{"_2381":6173},{"_1690":6174,"_1691":6175,"_1600":6057},"When security patches are released, the threat of diff-based exploits—where attackers trace vulnerable code to create attack tools—appears rapidly. To respond quickly and stably on July 20th, we have compiled a 3-step practical checklist for development teams to prepare now.","セキュリティパッチが公開されると、脆弱性コードを逆解析して攻撃ツールを作成するエクスプロイトの脅威が急速に高まります。7月20日のパッチ当日、迅速かつ安定的に対応するために開発チームが今準備すべき3段階の実務チェックリストをまとめました。",{"_2381":6177},{"_1690":6178,"_1691":6179,"_1600":6180},"Step 1: Build a Service Inventory and Identify Versions\nYou must compile a list of all Next.js-based services exposed to the external network and clearly identify the framework version being used. You can easily query the exact version of individual projects using the command below.","1段階：サービスインベントリの構築とバージョンの特定\n外部ネットワークに公開されているすべてのNext.jsベースのサービスリストを作成し、使用中のフレームワークバージョンを明確に把握する必要があります。各プロジェクトの正確なバージョンは、以下のコマンドで簡単に照会できます。","1단계: 서비스 인벤토리 구축과 버전 식별\n외부망에 노출된 모든 Next.js 기반 서비스 목록을 취합하고 사용 중인 프레임워크 버전을 명확히 파악해야 합니다. 개별 프로젝트의 정확한 버전은 아래 명령어로 간편하게 조회할 수 있습니다.",{"_2381":6182},{"_1690":6183,"_1691":6184,"_1600":6116},"The integration of security patch schedules into regular management marks a clear evolution in the maturity of the Next.js enterprise ecosystem. With predictable update schedules in place, development teams no longer need to be caught off guard by surprise emergency notices and can instead coordinate their verification schedules in advance. We recommend checking the detailed security announcement on July 20th and calmly updating your production versions to maintain a more robust infrastructure.","Next.jsがセキュリティパッチのスケジュールを定期的な管理領域に組み込んだことは、エンタープライズエコシステムが一段階成熟したことを示す確実な変化です。予測可能なアップデートスケジュールが提供されることで、開発チームは予告のない緊急通知に慌てることなく、あらかじめ点検スケジュールを調整できるようになりました。7月20日に公開されるセキュリティの詳細を確認し、本番環境のバージョンを落ち着いて更新することで、より強固なインフラを維持してください。",{"_2381":6186},{"_1690":6187,"_1691":6188,"_1600":5993},"On July 13th, Vercel announced a new regular security update program, moving away from the previous method of surprise security releases that left development teams scrambling. Instead, they will now issue patches on a fixed monthly schedule with advance notice. The first patch release is scheduled for July 20th (KST). To minimize the chaos in production environments following the disclosure of security vulnerabilities and to help development teams predictably maintain stable infrastructure, we have summarized the core background of this shift and the practical guide you need to prepare.","7月13日、Vercelは従来の「不意のセキュリティリリースが開発チームを緊張させる」方式から脱却し、毎月決まったスケジュールに合わせて事前告知のうえパッチを発行する「定時セキュリティアップデートプログラム」の導入を突如発表しました。その初回のパッチリリースが、韓国時間で来る7月20日に予定されています。セキュリティ脆弱性の公開直後に本番環境で発生し得る混乱を最小限に抑え、開発チームが事前に予測してインフラを安定的に制御できるよう、今回の改編の背景と直ちに実務で準備すべき対応ガイドをまとめました。",{"_2381":6190},{"_1690":6191,"_1691":6192,"_1600":6193},"Step 3: Design Build Pipelines and Emergency Deployment Workflows\nAs soon as the vulnerability patch is released, you need to complete package updates and test builds to finalize zero-downtime deployments. It is safest to verify that automated tests run correctly in your CI/CD pipeline immediately after a package update, and to ensure staff availability for immediate deployment on the day of.","3段階：ビルドパイプラインおよび緊急デプロイ作業の設計\n脆弱性パッチがリリースされた直後にパッケージの更新とテストビルドを完了し、無停止デプロイ（ゼロダウンタイムデプロイ）を終える必要があります。パッケージ更新直後にCI/CDパイプラインでの自動化テストが正常に動作するかを点検し、当日すぐにデプロイできるよう作業担当者のスケジュールを確保しておくのが安全です。","3단계: 빌드 파이프라인 및 긴급 배포 작업 설계\n취약점 패치가 배포되는 즉시 패키지 업데이트와 테스트 빌드를 완수하고 무중단 배포를 마쳐야 합니다. 패키지 업데이트 직후 CI/CD 파이프라인에서 자동화 테스트가 정상 작동하는지 점검하고, 당일 즉각 배포가 가능하도록 작업 인력의 일정을 확보하는 것이 안전합니다.",{"_2381":6195},{"_1690":6196,"_1691":6197,"_1600":6198},"Step 2: Pre-clean Lockfiles\nPrevent dependency conflicts that may arise when applying the security patch version. Check the integrity of your package lockfiles and ensure that your test builds pass without errors in your local environment beforehand.","2段階：ロックファイルの事前整理\nセキュリティパッチバージョンを適用する際に発生しうる依存関係の競合を防止します。パッケージロックファイルの整合性を点検し、ローカル環境でテストビルドがエラーなく通過することを確認しておきます。","2단계: 락파일 사전 정리\n보안 패치 버전을 적용할 때 발생할 수 있는 의존성 충돌을 예방해야 합니다. 패키지 잠금 파일의 무결성을 점검하고 로컬 환경에서 테스트 빌드가 오류 없이 통과하는지 미리 확인해 둡니다.",{"_2381":6200},{"_1690":6201,"_1691":6202,"_1600":6041},"Specific details, such as patch code and CVE identifiers, are currently protected by a security embargo policy. Vercel will disclose full details on their official blog on the day of the release. Since the threat of attacks exploiting the patched code tends to surge as soon as the patch is released, development teams are advised to check their pre-verification environments so they can update their versions immediately upon deployment.","具体的なパッチコードやCVE識別番号などの詳細情報は、現在セキュリティエンバーゴ（情報公開制限）により保護されています。Vercelはパッチリリースの当日、詳細情報の全容を公式ブログで同時に公開する予定です。パッチがリリースされると、コードを逆解析してエクスプロイト（脆弱性攻撃）を試みる脅威が急増するため、開発チームはリリース後すぐにバージョンを更新できるよう、事前の検証環境を点検しておくことを推奨します。",{"_2381":6204},{"_1690":6205,"_1691":6206,"_1600":6108},"Conclusion: A More Predictable Enterprise Environment for Next.js","結論：より予測可能になったNext.jsエンタープライズ環境",{"_2381":6208},{"_1690":3557,"_1691":3558,"_1600":3500},{"_2381":6210},{"_1690":6211,"_1691":6212,"_1600":6001},"Why Regular Patches? Lessons from the '13 Vulnerability Crisis' in May","なぜ定時パッチなのか？ 5月の「13の脆弱性大混乱」が残した教訓",{"_2381":6214},{"_1690":6215,"_1691":6216,"_1600":6025},"July 20th First Patch Specs: 9 Vulnerabilities Targeted for 16.2 and 15.5 Lines","7月20日の初パッチ仕様：16.2および15.5ラインを対象とした9つの脆弱性を予告",{"_2381":6218},{"_1690":6219,"_1691":6220,"_1600":6017},"Some of the vulnerabilities disclosed at the time could not be blocked via web application firewall settings, leaving direct source-code patching as the only solution. These surprise, makeshift patches often lead to secondary damage like service failures, as they provide no time to verify the stability of in-house build systems on the day of deployment. By actively incorporating this operational feedback, Vercel has transitioned to a model of predictable monthly security patch cycles, similar to major open-source projects.","当時公開された脆弱性の中には、Webアプリケーションファイアウォール（WAF）の設定だけでは防御できず、ソースコードレベルでの即時パッチが唯一の解決策となるものもありました。このように突然行われる場当たり的なパッチは、リリースの当日に社内ビルドシステムの安定性を検証する時間的余裕を与えず、サービス障害という二次被害を招くこともあります。Vercelはこのような運用の混乱と開発チームからのフィードバックを積極的に受け入れ、主要な大規模オープンソースプロジェクトのように、予測可能な月次セキュリティパッチスケジュールを策定する方式へと切り替えました。","![Next.js 7월 20일 첫 정기 보안 패치 — 배포 전 미리 준비할 실무 가이드](file:cmrqnxv3x00s410lhlnszvs95)\n\n# Next.js 7월 20일 첫 정기 보안 패치 — 배포 전 미리 준비할 실무 가이드\n\n지난 7월 13일 버셀(Vercel)은 기습적인 보안 배포로 개발팀을 긴장시키던 기존 방식에서 벗어나, 매월 정해진 일정에 맞춰 사전 예고 후 패치를 발행하는 정기 보안 업데이트 프로그램을 전격 발표했습니다. 그 첫 번째 패치 릴리스가 한국 시간 기준으로 오는 7월 20일 배포될 예정입니다. 보안 취약점 공개 직후 운영 환경에 발생할 수 있는 혼란을 최소화하고 개발팀이 미리 예측하여 인프라를 안정적으로 제어할 수 있도록, 이번 개편의 핵심 배경과 당장 실무에서 준비해야 할 대응 가이드를 정리했습니다.\n\n## 왜 정기 패치일까? 지난 5월 '13개 취약점 대란'이 남긴 교훈\n\n버셀이 정기 보안 패치 프로그램을 공식 도입한 배경에는 지난 5월에 발생한 기습적인 대규모 보안 업데이트의 여파가 있습니다. 당시 버셀은 아무런 사전 예고 없이 미들웨어 권한 우회, 서버 컴포넌트 서비스 거부, 웹소켓 업그레이드 과정에서의 서버 측 요청 위조 등 13개의 취약점을 해결하는 패치를 단 한 번에 배포했습니다. 이로 인해 국내외 수많은 기업의 개발팀과 운영팀은 운영 중인 서비스가 중단되는 비상 상황을 막기 위해 새벽에 긴급 대응팀을 가동하며 즉각적인 업그레이드 작업을 진행해야 했습니다.\n\n당시 공개된 취약점 중 일부는 웹 애플리케이션 방화벽 설정만으로는 방어가 불가능해 소스 코드 단의 즉각적인 패치가 유일한 해결책이었습니다. 이처럼 기습적으로 진행되는 임시방편식 패치는 배포 당일 사내 빌드 시스템의 안정성을 검증할 시간적 여유를 주지 않아 서비스 장애라는 2차 피해를 낳기도 합니다. 버셀은 이러한 운영 혼란과 개발팀의 피드백을 적극 수용하여, 주요 대형 오픈소스 프로젝트처럼 예측 가능한 월간 보안 패치 일정을 수립하는 방식으로 전환했습니다.\n\n## 7월 20일 첫 패치 스펙: 16.2와 15.5 라인 대상 9개 취약점 예고\n\n오는 7월 20일 배포되는 첫 번째 정기 업데이트는 고위험 취약점 4개와 중위험 취약점 5개를 포함해 총 9개의 보안 결함을 해결합니다. 이번 패치는 현재 공식 지원 범위에 속한 Next.js 16.2 버전 라인과 15.5 버전 라인에만 적용됩니다. 이미 지원 주기가 종료된 Next.js 14 이하 버전을 사용하는 프로덕션 환경이라면 이번 정기 패치 혜택을 직접 받을 수 없으므로, 버전을 올리는 마이그레이션 계획을 신속히 추진해야 합니다.\n\n구체적인 패치 코드와 CVE 식별 번호 같은 상세 정보는 현재 보안 엠바고 정책으로 보호받고 있습니다. 버셀은 패치 배포 당일 전체 정보를 공식 블로그에 동시 공개할 예정입니다. 패치가 릴리스되면 코드를 역추적해 익스플로잇을 시도하는 공격 위협이 급증하므로, 개발팀은 배포 즉시 버전을 업데이트할 수 있도록 사전 검증 환경을 점검하는 것이 좋습니다.\n\n## 패치 당일 혼란을 막는 3단계 실무 대비 체크리스트\n\n보안 패치가 공개되면 취약점 코드를 역추적해 공격 도구를 만드는 디프 기반 익스플로잇 위협이 빠르게 나타납니다. 7월 20일 패치 당일 신속하고 안정적으로 대응하기 위해 개발팀이 지금 준비해야 할 3단계 실무 체크리스트를 정리했습니다.\n\n**1단계: 서비스 인벤토리 구축과 버전 식별** \n외부망에 노출된 모든 Next.js 기반 서비스 목록을 취합하고 사용 중인 프레임워크 버전을 명확히 파악해야 합니다. 개별 프로젝트의 정확한 버전은 아래 명령어로 간편하게 조회할 수 있습니다.\n\n```bash\nnpx next --version\n```\n\n**2단계: 락파일 사전 정리** \n보안 패치 버전을 적용할 때 발생할 수 있는 의존성 충돌을 예방해야 합니다. 패키지 잠금 파일의 무결성을 점검하고 로컬 환경에서 테스트 빌드가 오류 없이 통과하는지 미리 확인해 둡니다.\n\n**3단계: 빌드 파이프라인 및 긴급 배포 작업 설계** \n취약점 패치가 배포되는 즉시 패키지 업데이트와 테스트 빌드를 완수하고 무중단 배포를 마쳐야 합니다. 패키지 업데이트 직후 CI/CD 파이프라인에서 자동화 테스트가 정상 작동하는지 점검하고, 당일 즉각 배포가 가능하도록 작업 인력의 일정을 확보하는 것이 안전합니다.\n\n## 결론: 더 예측 가능해진 Next.js 엔터프라이즈 환경\n\nNext.js가 보안 패치 일정을 정기적인 관리 영역으로 편입한 것은 엔터프라이즈 생태계가 한 단계 성숙했음을 보여주는 확실한 변화입니다. 예측 가능한 업데이트 일정이 제공되므로 개발팀은 예고 없는 긴급 알림에 당황하지 않고 미리 점검 일정을 조율할 수 있게 되었습니다. 7월 20일 공개되는 보안 상세 공지를 확인하고 운영 환경의 버전을 차분히 업데이트하여 한층 더 견고한 인프라를 유지하시기 바랍니다.\n\n---\n\n**참고 링크**\n\n- [Vercel / Next.js Blog — Next.js Security Release and Our Next Patch Release](https://nextjs.org/blog/security-release-and-our-next-patch-release)\n- [NVD / Red Hat Portal — CVE-2026-44573: Pages Router i18n Middleware Bypass](https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2026-44573)","e285841a8dd44fd070464a48cef51a25b28c6c38dbc5d83789cdd19a3c11f8ea",39,["D",1784392910203],["D",1784455651784],[],[6228],{"_2737":2741,"_1679":5556},{"_929":6230,"_2220":6231,"_2222":6231,"_2223":1807,"_2224":2225,"_1681":2226,"_1179":1183,"_1599":2227,"_2228":6232,"_1687":6240,"_9":6244,"_2252":6252,"_2247":6248,"_2257":6253,"_2259":-5,"_704":6254,"_1684":6257,"_331":6262,"_2270":1795,"_2271":1707,"_2272":1795,"_2273":1795,"_2274":1795,"_2275":1795,"_2276":1795,"_2277":1795,"_2278":1795,"_2279":-5,"_2280":-5,"_2281":-5,"_1796":-5,"_1797":-5,"_1798":1707,"_2282":-5,"_2283":6265,"_1801":6266,"_2286":6267,"_2288":-5,"_2289":6268,"_2291":-5,"_2292":-5,"_2293":-5,"_2294":2295,"_2296":-5,"_2297":-5,"_2298":-5,"_2299":6269,"_1123":6294,"_2339":6307,"_2366":6329,"_2733":6482,"_265":6483},"cmrrjx8ay01k410lhrq18zv6u","cmq79ayjl000q94cgb90yuqfl",{"_1599":1600,"_213":6233,"_2231":6234,"_2236":6237,"_2240":2241},1805,{"_1690":6235,"_1691":1795,"_1600":6236,"_2235":1795},38,1767,{"_1690":6238,"_1691":1795,"_1600":6239,"_2235":1795},0.021052631578947368,0.9789473684210527,{"_9":6241,"_2247":6245,"_2252":6249},{"_1690":6242,"_1691":6243,"_1600":6244},"TRAC Surges 37% — DKG V10 Launch and Upbit Liquidity Inflow","TRACが37%急騰 — DKG V10リリースとUpbitへの流動性集中","TRAC 37% 급등 — DKG V10 출시와 업비트 유동성 쏠림",{"_1690":6246,"_1691":6247,"_1600":6248},"TRAC 37% 급등 — DKG V10 출시와 업비트 유동성 쏠림\n\nTRAC Surges 37% — DKG V10 Launch and Upbit Liquidity Inflow\n\nBitcoin has recently shown signs of fatigue in its trend expansion, continuing to trade sideways without a clear direction. While the market leader takes a breather, liquidity is rapidly shifting toward specific altcoin themes backed by clear positive news. At the heart of this, OriginTrail (TRAC) recorded a massive surge of over 30% in just one day, marking a unique rally in a stagnant market.\n\nThis rally is driven by a clear catalyst: the launch of the Decentralized Knowledge Graph (DKG) V10.0.5 mainnet, a key milestone for its proprietary technology. This has been further amplified by a shift in macroeconomic environments, such as increased volatility in the domestic stock market, which has led short-term investment capital to flock to local exchanges like Upbit.\n\nIn a rotation-driven market where liquidity rushes into specific assets, price volatility is bound to increase significantly. In this report, we will examine how OriginTrail's technological leap and the concentration of liquidity from South Korea are intertwined, and look at key price levels and response strategies for market participants to keep an eye on amidst this heightened volatility.\n\nDKG V10 Mainnet Catalyst and Upbit-Driven Liquidity Concentration\n\nOriginTrail's recent surge was primarily triggered by a major upgrade to its core technology. By officially launching the DKG V10.0.5 mainnet—which bolsters the reliability of AI technology—the project has demonstrated its tangible value. It is being recognized as an information infrastructure that bridges the gap between AI and real-world assets, significantly enhancing its technical credibility and drawing strong buy orders from market participants who see it as a DePIN project with real-world substance.\n\nThe unique flow of the domestic financial market is also cited as a key factor in this liquidity concentration. As the KOSPI market recently exhibited extreme volatility, short-term funds from individual investors seeking direction have likely moved quickly into the virtual asset market, particularly the TRAC market on Upbit. While we cannot conclude that stock market volatility alone triggered the surge, it is a highly plausible scenario that Korean retail liquidity, searching for attractive investment vehicles, gravitated toward altcoins with clear positive news, adding massive energy to the rally.\n\nThe timing of Bitcoin's consolidation, as it lacks a clear direction, has also created an environment favorable for individual altcoins to run. As Bitcoin's trend strength has paused, market risk appetite has shifted toward assets with specific individual catalysts. However, since a surge in trading volume often signals an over-concentration of funds, this can be accompanied by sharp price corrections due to short-term overshooting. Therefore, caution is needed to prepare for increased volatility following the breakout.\n\nReliability of Support Zones and Future Response Scenarios\n\nFor OriginTrail to maintain this rally, the priority is to see if it can stably hold the previous breakout zone despite broader market volatility. Given the sudden price jump of over 30% in such a short time, short-term profit-taking may lead to a pullback. The most critical reference line to watch is the 'previous resistance zone'—which previously acted as a hurdle but has now turned into a support zone. If buying pressure holds firm and successfully establishes a base above this former resistance, the technical validity of this rally will become significantly more robust.\n\nHowever, beyond internal technical catalysts, one must also consider the state of Bitcoin, which dictates overall crypto market sentiment. Currently, Bitcoin remains in an ambiguous sideways phase on the daily chart without a defined trend. As this consolidation persists in a narrow range, there are signs that the bullish momentum is waning and market fatigue is accumulating. Additionally, there is a possibility that the trading capital from the Korean market, which flowed into altcoins due to domestic stock volatility, could dry up. These macro liquidity shifts are variables that could reverse the momentum of individual altcoins at any time, requiring a conservative approach.\n\nUltimately, the future path will split into two scenarios based on whether the key support zone is held. The bullish scenario involves leveraging the fundamental value of the DKG V10.0.5 launch to consolidate above the previous support line before seeking a second leg higher. Conversely, if it fails to maintain this support level on a closing basis, it should be judged as a failure of technical stabilization and a temporary overheating due to short-term liquidity, requiring immediate risk management. Even with independent positive news, it is difficult to completely overcome the overall market chill; therefore, it is advisable to make decisions based strictly on whether the reference price levels are defended.","TRAC 37% 급등 — DKG V10 출시와 업비트 유동성 쏠림\n\nTRACが37%急騰 — DKG V10リリースとUpbitへの流動性集中\n\n最近、ビットコイン（BTC）はトレンド拡大に疲れが見え、方向感のない横ばい推移が続いています。大本命が息を整える間、市場の流動性は明確な好材料を持つ特定のアルトコインテーマへと急速にシフトしています。その中心で、OriginTrail（TRAC）は1日で30%を超える急騰を記録し、停滞する市場で独走状態を見せました。\n\n今回の急騰は、独自の技術力の核心である「分散型知識グラフ（DKG）V10.0.5」メインネットのリリースという明確な触媒によるものです。これに加え、韓国国内株式市場のボラティリティ拡大といったマクロ環境の変化により、短期投資資金がUpbitをはじめとする国内取引所に集中したことが、上昇圧力をさらに強めたと見られます。\n\n市場の資金が特定の資産に一気に集中する循環物色相場では、価格変動性が極めて大きくなるのが常です。本レポートでは、OriginTrailの技術的飛躍と韓国発の流動性集中現象がどのように噛み合ったのかを分析し、ボラティリティが高まった現時点で市場参加者が注視すべき重要な価格帯と対応戦略を考察します。\n\nDKG V10メインネットの好材料とUpbit発の流動性集中\n\nOriginTrailの今回の急騰は、独自のコア技術の大幅なアップグレードが最大の起爆剤となりました。人工知能（AI）技術の信頼性を補完する「分散型知識グラフ V10.0.5」メインネットを正式リリースし、プロジェクトの実質的な価値を証明しました。AIと実物資産エコシステムをつなぐ情報インフラとして技術的信頼度を一段引き上げたとの評価を受け、市場参加者の間で実体を備えたDePINプロジェクトとして強い買いを誘引するきっかけとなりました。\n\nこれと並行して、韓国金融市場特有の流れも流動性集中を煽る重要な背景として挙げられます。最近、KOSPI市場が極度のボラティリティを見せ、投資の方向性を見失った個人投資家の短期資金が仮想通貨市場、特にUpbitのTRACマーケットに急速に流入したという解釈が説得力を得ています。株式市場の変動がTRACの急騰を直接的に引き起こしたとは断定できませんが、魅力的な投資先を探していた韓国特有の個人流動性が好材料のあるアルトコインに集中し、上昇トレンドに大きなエネルギーを加えたという蓋然性の高いシナリオと言えます。\n\nビットコインが明確な方向性を見出せず、息を整えるタイミングも個別アルトコインの独走に有利な環境を作りました。ビットコインのトレンド強度が一時的に停滞した隙に、市場のリスク選好心理が個別材料の強い資産へと向かったのです。ただし、取引量が平時に比べ過剰に急増した需給の偏りは、短期的なオーバーシュートによる急激な価格調整を伴う可能性があるため、突破後のボラティリティ拡大に備える慎重さが必要な局面です。\n\nサポート領域の信頼性と今後の対応シナリオ\n\nOriginTrailが今回の急騰を堅固なトレンドにつなげるには、市場全体の変動の中でも直前の上昇突破領域を安定的に維持できるかを確認するプロセスが先決です。短期間で30%を超える急激な価格噴出が起きた分、利確売りが殺到し短期的な調整が入る可能性があるためです。最も注意深く見守るべき基準線は、急騰前には上値を抑えていた抵抗線であり、現在は下値を支えるサポート線へと役割が変わった「直近高値の売り圧力帯（レジスタンスエリア）」です。売りが集中して突破が困難だったこのエリアの上限で買い圧力がしっかりと支え、安着に成功すれば、今回の上昇の技術的信頼度はさらに強固なものとなるでしょう。\n\nただし、独自の技術的な好材料以外にも、暗号資産市場全体の心理を左右するビットコインの状況を併せて考慮する必要があります。現在ビットコインは日足ベースで明確なトレンドを決定できず、方向性の曖昧な横ばい局面にとどまっています。価格が狭いレンジで行き来する状況が長引くにつれ、上昇トレンドの力が徐々に鈍化し、市場全体に疲労感が蓄積している兆候も見られます。さらに、最近の韓国国内株式市場のボラティリティ拡大に伴い、アルトコインに流入していた韓国市場の取引代金が再び枯渇する可能性もあります。このようなマクロ的な流動性の変化は、個別のアルトコインの動きをいつでも反転させうる変数であるため、保守的な観察が不可欠です。\n\n結局のところ、今後の流れは突破した核心サポート領域を守れるかどうかにかかっています。ポジティブなシナリオは、「分散型知識グラフ V10.0.5」メインネットのリリースという本質的価値を背景に、以前の高値サポートラインを割らずにエネルギーを溜め、二次反発を模索する展開です。逆に、直近高値のサポートラインを終値ベースで維持できずに下方に離脱する場合、これは技術的な安着失敗かつ短期的な流動性集中による一時的な過熱と判断し、早急なリスク管理に入るべきです。独自の好材料があっても市場全体の冷え込みを完全に克服するのは難しいため、徹底して基準価格帯の維持の有無を中心に判断することが賢明です。","TRAC 37% 급등 — DKG V10 출시와 업비트 유동성 쏠림\n\nTRAC 37% 급등 — DKG V10 출시와 업비트 유동성 쏠림\n\n최근 비트코인이 추세 확장에 다소 피로감을 보이며 방향성 없이 횡보하는 흐름을 이어가고 있습니다. 대장주가 숨고르기에 들어간 사이, 시장의 유동성은 명확한 호재를 지닌 특정 알트코인 테마로 빠르게 이동하는 모습을 보입니다. 그 중심에서 오리진트레일(TRAC)은 하루 만에 30%가 넘는 급등세를 기록하며 정체된 시장에서 독보적인 독주를 펼쳤습니다.\n\n이번 상승 랠리는 자체 기술력의 핵심 이정표인 탈중앙화 지식 그래프(DKG) V10.0.5 메인넷 출시라는 뚜렷한 촉매제 덕분입니다. 여기에 국내 증시의 변동성 확대 등 거시적 환경 변화로 인해 단기 투자 자금이 업비트를 비롯한 국내 거래소로 쏠린 현상이 맞물리며 상승 압력이 더욱 강해진 것으로 보입니다.\n\n시장의 자금이 특정 자산으로 일시에 쏠리는 순환매 장세에서는 가격 변동성이 극도로 커지기 마련입니다. 이번 리포트에서는 오리진트레일의 기술적 도약과 한국발 유동성 집중 현상이 어떻게 맞물렸는지 짚어보고, 변동성이 커진 현시점에서 시장 참여자들이 눈여겨봐야 할 핵심 가격대와 대응 전략을 함께 살펴보겠습니다.\n\nDKG V10 메인넷 호재와 업비트발 유동성 집중\n\n오리진트레일의 이번 급등은 자체 핵심 기술력의 대대적인 업그레이드가 가장 강력한 기폭제 역할을 했습니다. 이들은 인공지능 기술의 신뢰성을 보완하는 탈중앙화 지식 그래프 V10.0.5 메인넷을 정식 출시하며 프로젝트의 실질적인 가치를 증명해 보였습니다. 인공지능과 실물자산 생태계를 잇는 정보 인프라로서 기술적 신뢰도를 한 단계 끌어올렸다는 평가를 받으며, 시장 참여자들 사이에서 실체를 갖춘 디핀 프로젝트로 강한 매수세를 유입시키는 계기가 되었습니다.\n\n이와 함께 국내 금융 시장의 독특한 흐름도 유동성 쏠림을 부추긴 중요한 배경으로 거론됩니다. 최근 코스피 시장이 극심한 변동성을 보이며 투자 방향성을 잃은 개인들의 단기 자금이 가상자산 시장, 특히 업비트의 TRAC 마켓으로 빠르게 이동했다는 해석이 설득력을 얻고 있습니다. 물론 주식 시장의 변동성이 TRAC의 폭등을 직접 유발했다고 단정할 수는 없지만, 매력적인 투자처를 찾던 한국 특유의 개인 유동성이 호재가 분명한 알트코인에 집중되면서 상승세에 엄청난 에너지를 더한 개연성 높은 시나리오로 풀이됩니다.\n\n대장주인 비트코인이 뚜렷한 방향을 잡지 못하고 숨을 고르는 타이밍도 개별 알트코인의 독주에 유리한 환경을 조성했습니다. 비트코인의 추세 강도가 잠시 주춤해진 틈을 타 시장의 위험 선호 심리가 개별 호재가 뚜렷한 자산으로 쏠린 것입니다. 다만 거래량이 평소 대비 지나치게 급증한 수급 쏠림 현상은 단기 오버슈팅에 따른 급격한 가격 조정을 동반할 수 있으므로, 돌파 이후의 변동성 확대에 대비하는 신중함이 필요한 시점입니다.\n\n지지 영역의 신뢰성과 향후 대응 시나리오\n\n오리진트레일이 이번 상승세를 단단한 추세로 이어가려면, 시장 전반의 변동성 속에서도 직전의 상승 돌파 영역을 안정적으로 지켜내는지 확인하는 과정이 우선되어야 합니다. 단기간에 30%가 넘는 급격한 가격 분출이 일어난 만큼 차익 실현 매물이 쏟아지며 단기 조정이 찾아올 수 있기 때문입니다. 가장 주의 깊게 살펴야 할 기준선은 급등 이전에는 가격 상승을 막아서던 저항선이었으나 이제는 하락을 받쳐줄 지지선으로 역할이 바뀐 '직전 고점 매물대 영역'입니다. 매도세가 집중되어 돌파하기 어려웠던 이 매물대 상단에서 매수세가 단단히 받쳐주며 안착에 성공한다면, 이번 상승의 기술적 신뢰도는 한층 더 견고해질 것입니다.\n\n다만 자체적인 기술 호재 외에도 전체 암호화폐 시장의 심리를 좌우하는 비트코인의 상황을 함께 고려해야 합니다. 현재 비트코인은 일봉 기준으로 뚜렷한 추세를 결정하지 못한 채 방향성이 모호한 횡보 국면에 머물고 있습니다. 가격이 좁은 범위에서 오르내리는 횡보 상황이 길어지면서 상승세의 힘이 점차 둔화되고 시장 전반에 피로감이 누적되고 있다는 조짐도 포착됩니다. 여기에 최근 국내 증시의 변동성 확대와 함께 알트코인으로 유입되었던 한국 시장의 거래 대금이 다시 메마를 가능성도 존재합니다. 이러한 거시적인 유동성 변화는 개별 알트코인의 흐름을 언제든 되돌릴 수 있는 변수이므로 보수적인 관찰이 필요합니다.\n\n결국 향후 흐름은 돌파한 핵심 지지 영역의 수성 여부에 따라 두 가지 시나리오로 갈릴 것입니다. 긍정적인 시나리오는 탈중앙화 지식 그래프 V10.0.5 메인넷 출시라는 본질적인 가치를 바탕으로 이전 고점 지지선을 깨지 않고 에너지를 모으다 추가적인 2차 반등을 모색하는 방향입니다. 반대로 직전 고점 매물대 지지선을 종가 기준으로 지켜내지 못하고 하방 이탈한다면, 이는 기술적 안착 실패이자 단기 유동성 쏠림에 따른 일시적 과열로 판단하고 빠르게 리스크 관리에 돌입해야 합니다. 독자적인 호재가 있더라도 시장 전반의 냉기를 완전히 극복하기는 어려운 만큼, 철저히 기준 가격대의 수성 여부를 중심으로 판단하는 것이 바람직합니다.",{"_1690":6250,"_1691":6251,"_1600":6252},"TRAC Surges 37% — DKG V10 Launch and Upbit Liquidity Inflow Bitcoin has recently shown signs of fatigue in its trend expansion, continuing to trade sideways without a clear direction. While the market leader takes a brea…","TRACが37%急騰 — DKG V10リリースとUpbitへの流動性集中最近、ビットコイン（BTC）はトレンド拡大に疲れが見え、方向感のない横ばい推移が続いています。大本命が息を整える間、市場の流動性は明確な好材料を持つ特定のアルトコインテーマへと急速にシフトしています。その中心で、OriginTrail（TRAC）は1日で30%を超える急騰を記録し、停滞する市場で独走状態を見せました。今回の急騰は、独自の技術力の核心である「分散…","TRAC 37% 급등 — DKG V10 출시와 업비트 유동성 쏠림 최근 비트코인이 추세 확장에 다소 피로감을 보이며 방향성 없이 횡보하는 흐름을 이어가고 있습니다. 대장주가 숨고르기에 들어간 사이, 시장의 유동성은 명확한 호재를 지닌 특정 알트코인 테마로 빠르게 이동하는 모습을 보입니다. 그 중심에서 오리진트레일(TRAC)은 하루 만에 30%가 넘는 급등세를 기록하며 정체된 시장에서 독보적인…","cmrrjyn2101k610lhbadzdeig",[6255,6256],"news-impact","bullish",[6258,6259,6260,974,6261],"trac","origintrail","dkg-v","depin",[6263,6264],"TRAC","BTC",["D",1784451465113],["D",1784450783050],["D",1784451807145],["D",1784451533160],{"_929":6231,"_1679":1303,"_1475":-5,"_2301":6270,"_1578":6271,"_1697":6272},"Konam","konam",{"_1699":6273},{"_1701":6274,"_1706":1707,"_1708":6275,"_1719":6280,"_1741":6293},{"_1477":1795,"_1704":1795,"_1608":2086,"_923":2086},{"_1710":6276,"_1712":6277,"_1608":2086,"_923":2086,"_1715":6278,"_1717":6279},"users/cmq79ayjl000q94cgb90yuqfl/avatars/original/1c9d9e7b-a0de-434c-a6a7-7b1a5e56623d.png","https://cdn.boutlet.io/users/cmq79ayjl000q94cgb90yuqfl/avatars/original/1c9d9e7b-a0de-434c-a6a7-7b1a5e56623d.png","LECrUF1f0a%c%IjJ9{$y0g$g}%Ip","#382888",{"_1721":6281,"_1726":6284,"_1731":6287,"_1736":6290},{"_1710":6282,"_1712":6283,"_1608":1725,"_923":1725},"users/cmq79ayjl000q94cgb90yuqfl/avatars/avatar_lg/4781bdb9e31a34a5d98b1a41b2c0fd7e429277f1349a9255aa83668b4b58bf71_d3686d2e8fafd29b.jpg","https://cdn.boutlet.io/users/cmq79ayjl000q94cgb90yuqfl/avatars/avatar_lg/4781bdb9e31a34a5d98b1a41b2c0fd7e429277f1349a9255aa83668b4b58bf71_d3686d2e8fafd29b.jpg",{"_1710":6285,"_1712":6286,"_1608":1730,"_923":1730},"users/cmq79ayjl000q94cgb90yuqfl/avatars/avatar_md/4781bdb9e31a34a5d98b1a41b2c0fd7e429277f1349a9255aa83668b4b58bf71_d3686d2e8fafd29b.jpg","https://cdn.boutlet.io/users/cmq79ayjl000q94cgb90yuqfl/avatars/avatar_md/4781bdb9e31a34a5d98b1a41b2c0fd7e429277f1349a9255aa83668b4b58bf71_d3686d2e8fafd29b.jpg",{"_1710":6288,"_1712":6289,"_1608":1735,"_923":1735},"users/cmq79ayjl000q94cgb90yuqfl/avatars/avatar_sm/4781bdb9e31a34a5d98b1a41b2c0fd7e429277f1349a9255aa83668b4b58bf71_d3686d2e8fafd29b.jpg","https://cdn.boutlet.io/users/cmq79ayjl000q94cgb90yuqfl/avatars/avatar_sm/4781bdb9e31a34a5d98b1a41b2c0fd7e429277f1349a9255aa83668b4b58bf71_d3686d2e8fafd29b.jpg",{"_1710":6291,"_1712":6292,"_1608":1740,"_923":1740},"users/cmq79ayjl000q94cgb90yuqfl/avatars/avatar_xs/4781bdb9e31a34a5d98b1a41b2c0fd7e429277f1349a9255aa83668b4b58bf71_d3686d2e8fafd29b.jpg","https://cdn.boutlet.io/users/cmq79ayjl000q94cgb90yuqfl/avatars/avatar_xs/4781bdb9e31a34a5d98b1a41b2c0fd7e429277f1349a9255aa83668b4b58bf71_d3686d2e8fafd29b.jpg","2026-06-09T23:14:02.883Z",{"_929":1807,"_1674":1808,"_620":1809,"_1599":1686,"_1687":6295,"_1681":1682,"_1179":1269,"_1697":6298},{"_620":6296,"_11":6297},{"_1690":1809,"_1691":1815,"_1600":1816},{"_1690":1810,"_1691":1818,"_1600":1819},{"_1699":6299},{"_1701":6300,"_1706":1707,"_1708":6301,"_1719":6302,"_1741":1841},{"_1477":1795,"_1704":1795,"_1608":1714,"_923":1714},{"_1710":1824,"_1712":1825,"_1608":1714,"_923":1714,"_1715":1826,"_1717":1827},{"_1721":6303,"_1726":6304,"_1731":6305,"_1736":6306},{"_1710":1830,"_1712":1831,"_1608":1725,"_923":1725},{"_1710":1833,"_1712":1834,"_1608":1730,"_923":1730},{"_1710":1836,"_1712":1837,"_1608":1735,"_923":1735},{"_1710":1839,"_1712":1840,"_1608":1740,"_923":1740},{"_1699":6308},{"_1746":-5,"_1706":1707,"_1708":6309,"_1758":-5,"_1741":6315,"_1760":6316},{"_1710":6310,"_1712":6311,"_1750":6312,"_1608":2346,"_923":1790,"_1715":6313,"_1755":2348,"_1717":6314},"users/cmq79ayjl000q94cgb90yuqfl/images/originals/be8a3470-8d17-4471-8a22-829f880e13e0.jpg","https://cdn.boutlet.io/users/cmq79ayjl000q94cgb90yuqfl/images/originals/be8a3470-8d17-4471-8a22-829f880e13e0.jpg",640400,"L86[p{ofDNn%~pjERko#=VozpJjs","#080818","2026-07-19T08:47:29.518Z",{"_1762":6317,"_1770":6321,"_1777":6325,"_1784":-5},{"_1710":6318,"_1712":6319,"_1750":6320,"_1608":1767,"_923":2355,"_1755":1769},"users/cmq79ayjl000q94cgb90yuqfl/images/derivatives/cmrrjyn2101k610lhbadzdeig/large.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmq79ayjl000q94cgb90yuqfl/images/derivatives/cmrrjyn2101k610lhbadzdeig/large.webp",72638,{"_1710":6322,"_1712":6323,"_1750":6324,"_1608":1775,"_923":2360,"_1755":1769},"users/cmq79ayjl000q94cgb90yuqfl/images/derivatives/cmrrjyn2101k610lhbadzdeig/small.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmq79ayjl000q94cgb90yuqfl/images/derivatives/cmrrjyn2101k610lhbadzdeig/small.webp",15362,{"_1710":6326,"_1712":6327,"_1750":6328,"_1608":1782,"_923":2365,"_1755":1769},"users/cmq79ayjl000q94cgb90yuqfl/images/derivatives/cmrrjyn2101k610lhbadzdeig/medium.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmq79ayjl000q94cgb90yuqfl/images/derivatives/cmrrjyn2101k610lhbadzdeig/medium.webp",38940,{"_929":6330,"_2369":6230,"_2370":6331,"_2627":6430,"_2724":6477,"_2726":6478,"_2728":6479,"_2730":1795,"_1801":6480,"_2286":6481,"_2293":-5},"cmrrjx8b101k510lh2kzw3951",{"_897":6332,"_1706":1707},[6333,6335,6338,6342,6345,6350,6353,6358,6361,6366,6369,6374,6377,6382,6385,6390,6393,6398,6401,6406,6409,6414,6417,6422,6425],{"_929":6334,"_2375":6244,"_2224":2376,"_2377":6253},"905c0692-fe18-475e-a41c-c6ca7072222a",{"_929":6336,"_2224":2380,"_2381":6337},"1b47c742-077c-4cd3-a320-a35ee3b62c87",[],{"_929":6339,"_2224":2385,"_2386":1707,"_2381":6340},"a6b02479-4101-4333-804f-34a68b744adc",[6341],{"_2389":6244,"_2224":2389},{"_92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시장, 특히 업비트의 TRAC 마켓으로 빠르게 이동했다는 해석이 설득력을 얻고 있습니다. 물론 주식 시장의 변동성이 TRAC의 폭등을 직접 유발했다고 단정할 수는 없지만, 매력적인 투자처를 찾던 한국 특유의 개인 유동성이 호재가 분명한 알트코인에 집중되면서 상승세에 엄청난 에너지를 더한 개연성 높은 시나리오로 풀이됩니다.",{"_929":6391,"_2224":2380,"_2381":6392},"5d8924ca-09ff-4302-85a5-574923ba1c08",[],{"_929":6394,"_2224":2380,"_2381":6395},"42831510-b45c-425e-9a42-da950ee79ed3",[6396],{"_2389":6397,"_2224":2389},"대장주인 비트코인이 뚜렷한 방향을 잡지 못하고 숨을 고르는 타이밍도 개별 알트코인의 독주에 유리한 환경을 조성했습니다. 비트코인의 추세 강도가 잠시 주춤해진 틈을 타 시장의 위험 선호 심리가 개별 호재가 뚜렷한 자산으로 쏠린 것입니다. 다만 거래량이 평소 대비 지나치게 급증한 수급 쏠림 현상은 단기 오버슈팅에 따른 급격한 가격 조정을 동반할 수 있으므로, 돌파 이후의 변동성 확대에 대비하는 신중함이 필요한 시점입니다.",{"_929":6399,"_2224":2380,"_2381":6400},"bc5a9ccc-a975-4772-9fd6-e13643db8072",[],{"_929":6402,"_2224":2385,"_2386":1946,"_2381":6403},"510c57ca-8054-41ee-b4db-b9031a681f01",[6404],{"_2389":6405,"_2224":2389},"지지 영역의 신뢰성과 향후 대응 시나리오",{"_929":6407,"_2224":2380,"_2381":6408},"721e2dee-b3ef-4bbd-ac51-199a83806e35",[],{"_929":6410,"_2224":2380,"_2381":6411},"cbd73e04-6de0-4bb3-8d11-87b2e5fd6260",[6412],{"_2389":6413,"_2224":2389},"오리진트레일이 이번 상승세를 단단한 추세로 이어가려면, 시장 전반의 변동성 속에서도 직전의 상승 돌파 영역을 안정적으로 지켜내는지 확인하는 과정이 우선되어야 합니다. 단기간에 30%가 넘는 급격한 가격 분출이 일어난 만큼 차익 실현 매물이 쏟아지며 단기 조정이 찾아올 수 있기 때문입니다. 가장 주의 깊게 살펴야 할 기준선은 급등 이전에는 가격 상승을 막아서던 저항선이었으나 이제는 하락을 받쳐줄 지지선으로 역할이 바뀐 '직전 고점 매물대 영역'입니다. 매도세가 집중되어 돌파하기 어려웠던 이 매물대 상단에서 매수세가 단단히 받쳐주며 안착에 성공한다면, 이번 상승의 기술적 신뢰도는 한층 더 견고해질 것입니다.",{"_929":6415,"_2224":2380,"_2381":6416},"8e144d02-9f86-4d71-9097-42c8c3ff69f1",[],{"_929":6418,"_2224":2380,"_2381":6419},"85c597b6-11b6-4c0f-ab69-9bd03f5e6346",[6420],{"_2389":6421,"_2224":2389},"다만 자체적인 기술 호재 외에도 전체 암호화폐 시장의 심리를 좌우하는 비트코인의 상황을 함께 고려해야 합니다. 현재 비트코인은 일봉 기준으로 뚜렷한 추세를 결정하지 못한 채 방향성이 모호한 횡보 국면에 머물고 있습니다. 가격이 좁은 범위에서 오르내리는 횡보 상황이 길어지면서 상승세의 힘이 점차 둔화되고 시장 전반에 피로감이 누적되고 있다는 조짐도 포착됩니다. 여기에 최근 국내 증시의 변동성 확대와 함께 알트코인으로 유입되었던 한국 시장의 거래 대금이 다시 메마를 가능성도 존재합니다. 이러한 거시적인 유동성 변화는 개별 알트코인의 흐름을 언제든 되돌릴 수 있는 변수이므로 보수적인 관찰이 필요합니다.",{"_929":6423,"_2224":2380,"_2381":6424},"d865078e-c49a-4e0f-b618-aecda6399a99",[],{"_929":6426,"_2224":2380,"_2381":6427},"0bace01f-d81e-48af-a792-e15987be122f",[6428],{"_2389":6429,"_2224":2389},"결국 향후 흐름은 돌파한 핵심 지지 영역의 수성 여부에 따라 두 가지 시나리오로 갈릴 것입니다. 긍정적인 시나리오는 탈중앙화 지식 그래프 V10.0.5 메인넷 출시라는 본질적인 가치를 바탕으로 이전 고점 지지선을 깨지 않고 에너지를 모으다 추가적인 2차 반등을 모색하는 방향입니다. 반대로 직전 고점 매물대 지지선을 종가 기준으로 지켜내지 못하고 하방 이탈한다면, 이는 기술적 안착 실패이자 단기 유동성 쏠림에 따른 일시적 과열로 판단하고 빠르게 리스크 관리에 돌입해야 합니다. 독자적인 호재가 있더라도 시장 전반의 냉기를 완전히 극복하기는 어려운 만큼, 철저히 기준 가격대의 수성 여부를 중심으로 판단하는 것이 바람직합니다.",{"_6362":6431,"_6426":6435,"_6346":6439,"_6394":6443,"_6402":6447,"_6418":6451,"_6386":6455,"_6339":6459,"_6354":6461,"_6370":6465,"_6410":6469,"_6378":6473},{"_2381":6432},{"_1690":6433,"_1691":6434,"_1600":6365},"In a rotation-driven market where liquidity rushes into specific assets, price volatility is bound to increase significantly. In this report, we will examine how OriginTrail's technological leap and the concentration of liquidity from South Korea are intertwined, and look at key price levels and response strategies for market participants to keep an eye on amidst this heightened volatility.","市場の資金が特定の資産に一気に集中する循環物色相場では、価格変動性が極めて大きくなるのが常です。本レポートでは、OriginTrailの技術的飛躍と韓国発の流動性集中現象がどのように噛み合ったのかを分析し、ボラティリティが高まった現時点で市場参加者が注視すべき重要な価格帯と対応戦略を考察します。",{"_2381":6436},{"_1690":6437,"_1691":6438,"_1600":6429},"Ultimately, the future path will split into two scenarios based on whether the key support zone is held. The bullish scenario involves leveraging the fundamental value of the DKG V10.0.5 launch to consolidate above the previous support line before seeking a second leg higher. Conversely, if it fails to maintain this support level on a closing basis, it should be judged as a failure of technical stabilization and a temporary overheating due to short-term liquidity, requiring immediate risk management. Even with independent positive news, it is difficult to completely overcome the overall market chill; therefore, it is advisable to make decisions based strictly on whether the reference price levels are defended.","結局のところ、今後の流れは突破した核心サポート領域を守れるかどうかにかかっています。ポジティブなシナリオは、「分散型知識グラフ V10.0.5」メインネットのリリースという本質的価値を背景に、以前の高値サポートラインを割らずにエネルギーを溜め、二次反発を模索する展開です。逆に、直近高値のサポートラインを終値ベースで維持できずに下方に離脱する場合、これは技術的な安着失敗かつ短期的な流動性集中による一時的な過熱と判断し、早急なリスク管理に入るべきです。独自の好材料があっても市場全体の冷え込みを完全に克服するのは難しいため、徹底して基準価格帯の維持の有無を中心に判断することが賢明です。",{"_2381":6440},{"_1690":6441,"_1691":6442,"_1600":6349},"Bitcoin has recently shown signs of fatigue in its trend expansion, continuing to trade sideways without a clear direction. While the market leader takes a breather, liquidity is rapidly shifting toward specific altcoin themes backed by clear positive news. At the heart of this, OriginTrail (TRAC) recorded a massive surge of over 30% in just one day, marking a unique rally in a stagnant market.","最近、ビットコイン（BTC）はトレンド拡大に疲れが見え、方向感のない横ばい推移が続いています。大本命が息を整える間、市場の流動性は明確な好材料を持つ特定のアルトコインテーマへと急速にシフトしています。その中心で、OriginTrail（TRAC）は1日で30%を超える急騰を記録し、停滞する市場で独走状態を見せました。",{"_2381":6444},{"_1690":6445,"_1691":6446,"_1600":6397},"The timing of Bitcoin's consolidation, as it lacks a clear direction, has also created an environment favorable for individual altcoins to run. As Bitcoin's trend strength has paused, market risk appetite has shifted toward assets with specific individual catalysts. However, since a surge in trading volume often signals an over-concentration of funds, this can be accompanied by sharp price corrections due to short-term overshooting. Therefore, caution is needed to prepare for increased volatility following the breakout.","ビットコインが明確な方向性を見出せず、息を整えるタイミングも個別アルトコインの独走に有利な環境を作りました。ビットコインのトレンド強度が一時的に停滞した隙に、市場のリスク選好心理が個別材料の強い資産へと向かったのです。ただし、取引量が平時に比べ過剰に急増した需給の偏りは、短期的なオーバーシュートによる急激な価格調整を伴う可能性があるため、突破後のボラティリティ拡大に備える慎重さが必要な局面です。",{"_2381":6448},{"_1690":6449,"_1691":6450,"_1600":6405},"Reliability of Support Zones and Future Response Scenarios","サポート領域の信頼性と今後の対応シナリオ",{"_2381":6452},{"_1690":6453,"_1691":6454,"_1600":6421},"However, beyond internal technical catalysts, one must also consider the state of Bitcoin, which dictates overall crypto market sentiment. Currently, Bitcoin remains in an ambiguous sideways phase on the daily chart without a defined trend. As this consolidation persists in a narrow range, there are signs that the bullish momentum is waning and market fatigue is accumulating. Additionally, there is a possibility that the trading capital from the Korean market, which flowed into altcoins due to domestic stock volatility, could dry up. These macro liquidity shifts are variables that could reverse the momentum of individual altcoins at any time, requiring a conservative approach.","ただし、独自の技術的な好材料以外にも、暗号資産市場全体の心理を左右するビットコインの状況を併せて考慮する必要があります。現在ビットコインは日足ベースで明確なトレンドを決定できず、方向性の曖昧な横ばい局面にとどまっています。価格が狭いレンジで行き来する状況が長引くにつれ、上昇トレンドの力が徐々に鈍化し、市場全体に疲労感が蓄積している兆候も見られます。さらに、最近の韓国国内株式市場のボラティリティ拡大に伴い、アルトコインに流入していた韓国市場の取引代金が再び枯渇する可能性もあります。このようなマクロ的な流動性の変化は、個別のアルトコインの動きをいつでも反転させうる変数であるため、保守的な観察が不可欠です。",{"_2381":6456},{"_1690":6457,"_1691":6458,"_1600":6389},"The unique flow of the domestic financial market is also cited as a key factor in this liquidity concentration. As the KOSPI market recently exhibited extreme volatility, short-term funds from individual investors seeking direction have likely moved quickly into the virtual asset market, particularly the TRAC market on Upbit. While we cannot conclude that stock market volatility alone triggered the surge, it is a highly plausible scenario that Korean retail liquidity, searching for attractive investment vehicles, gravitated toward altcoins with clear positive news, adding massive energy to the rally.","これと並行して、韓国金融市場特有の流れも流動性集中を煽る重要な背景として挙げられます。最近、KOSPI市場が極度のボラティリティを見せ、投資の方向性を見失った個人投資家の短期資金が仮想通貨市場、特にUpbitのTRACマーケットに急速に流入したという解釈が説得力を得ています。株式市場の変動がTRACの急騰を直接的に引き起こしたとは断定できませんが、魅力的な投資先を探していた韓国特有の個人流動性が好材料のあるアルトコインに集中し、上昇トレンドに大きなエネルギーを加えたという蓋然性の高いシナリオと言えます。",{"_2381":6460},{"_1690":6242,"_1691":6243,"_1600":6244},{"_2381":6462},{"_1690":6463,"_1691":6464,"_1600":6357},"This rally is driven by a clear catalyst: the launch of the Decentralized Knowledge Graph (DKG) V10.0.5 mainnet, a key milestone for its proprietary technology. This has been further amplified by a shift in macroeconomic environments, such as increased volatility in the domestic stock market, which has led short-term investment capital to flock to local exchanges like Upbit.","今回の急騰は、独自の技術力の核心である「分散型知識グラフ（DKG）V10.0.5」メインネットのリリースという明確な触媒によるものです。これに加え、韓国国内株式市場のボラティリティ拡大といったマクロ環境の変化により、短期投資資金がUpbitをはじめとする国内取引所に集中したことが、上昇圧力をさらに強めたと見られます。",{"_2381":6466},{"_1690":6467,"_1691":6468,"_1600":6373},"DKG V10 Mainnet Catalyst and Upbit-Driven Liquidity Concentration","DKG V10メインネットの好材料とUpbit発の流動性集中",{"_2381":6470},{"_1690":6471,"_1691":6472,"_1600":6413},"For OriginTrail to maintain this rally, the priority is to see if it can stably hold the previous breakout zone despite broader market volatility. Given the sudden price jump of over 30% in such a short time, short-term profit-taking may lead to a pullback. The most critical reference line to watch is the 'previous resistance zone'—which previously acted as a hurdle but has now turned into a support zone. If buying pressure holds firm and successfully establishes a base above this former resistance, the technical validity of this rally will become significantly more robust.","OriginTrailが今回の急騰を堅固なトレンドにつなげるには、市場全体の変動の中でも直前の上昇突破領域を安定的に維持できるかを確認するプロセスが先決です。短期間で30%を超える急激な価格噴出が起きた分、利確売りが殺到し短期的な調整が入る可能性があるためです。最も注意深く見守るべき基準線は、急騰前には上値を抑えていた抵抗線であり、現在は下値を支えるサポート線へと役割が変わった「直近高値の売り圧力帯（レジスタンスエリア）」です。売りが集中して突破が困難だったこのエリアの上限で買い圧力がしっかりと支え、安着に成功すれば、今回の上昇の技術的信頼度はさらに強固なものとなるでしょう。",{"_2381":6474},{"_1690":6475,"_1691":6476,"_1600":6381},"OriginTrail's recent surge was primarily triggered by a major upgrade to its core technology. By officially launching the DKG V10.0.5 mainnet—which bolsters the reliability of AI technology—the project has demonstrated its tangible value. It is being recognized as an information infrastructure that bridges the gap between AI and real-world assets, significantly enhancing its technical credibility and drawing strong buy orders from market participants who see it as a DePIN project with real-world substance.","OriginTrailの今回の急騰は、独自のコア技術の大幅なアップグレードが最大の起爆剤となりました。人工知能（AI）技術の信頼性を補完する「分散型知識グラフ V10.0.5」メインネットを正式リリースし、プロジェクトの実質的な価値を証明しました。AIと実物資産エコシステムをつなぐ情報インフラとして技術的信頼度を一段引き上げたとの評価を受け、市場参加者の間で実体を備えたDePINプロジェクトとして強い買いを誘引するきっかけとなりました。","![TRAC 37% 급등 — DKG V10 출시와 업비트 유동성 쏠림](file:cmrrjyn2101k610lhbadzdeig)\n\n# TRAC 37% 급등 — DKG V10 출시와 업비트 유동성 쏠림\n\n최근 비트코인이 추세 확장에 다소 피로감을 보이며 방향성 없이 횡보하는 흐름을 이어가고 있습니다. 대장주가 숨고르기에 들어간 사이, 시장의 유동성은 명확한 호재를 지닌 특정 알트코인 테마로 빠르게 이동하는 모습을 보입니다. 그 중심에서 오리진트레일(TRAC)은 하루 만에 30%가 넘는 급등세를 기록하며 정체된 시장에서 독보적인 독주를 펼쳤습니다.\n\n이번 상승 랠리는 자체 기술력의 핵심 이정표인 탈중앙화 지식 그래프(DKG) V10.0.5 메인넷 출시라는 뚜렷한 촉매제 덕분입니다. 여기에 국내 증시의 변동성 확대 등 거시적 환경 변화로 인해 단기 투자 자금이 업비트를 비롯한 국내 거래소로 쏠린 현상이 맞물리며 상승 압력이 더욱 강해진 것으로 보입니다.\n\n시장의 자금이 특정 자산으로 일시에 쏠리는 순환매 장세에서는 가격 변동성이 극도로 커지기 마련입니다. 이번 리포트에서는 오리진트레일의 기술적 도약과 한국발 유동성 집중 현상이 어떻게 맞물렸는지 짚어보고, 변동성이 커진 현시점에서 시장 참여자들이 눈여겨봐야 할 핵심 가격대와 대응 전략을 함께 살펴보겠습니다.\n\n## DKG V10 메인넷 호재와 업비트발 유동성 집중\n\n오리진트레일의 이번 급등은 자체 핵심 기술력의 대대적인 업그레이드가 가장 강력한 기폭제 역할을 했습니다. 이들은 인공지능 기술의 신뢰성을 보완하는 탈중앙화 지식 그래프 V10.0.5 메인넷을 정식 출시하며 프로젝트의 실질적인 가치를 증명해 보였습니다. 인공지능과 실물자산 생태계를 잇는 정보 인프라로서 기술적 신뢰도를 한 단계 끌어올렸다는 평가를 받으며, 시장 참여자들 사이에서 실체를 갖춘 디핀 프로젝트로 강한 매수세를 유입시키는 계기가 되었습니다.\n\n이와 함께 국내 금융 시장의 독특한 흐름도 유동성 쏠림을 부추긴 중요한 배경으로 거론됩니다. 최근 코스피 시장이 극심한 변동성을 보이며 투자 방향성을 잃은 개인들의 단기 자금이 가상자산 시장, 특히 업비트의 TRAC 마켓으로 빠르게 이동했다는 해석이 설득력을 얻고 있습니다. 물론 주식 시장의 변동성이 TRAC의 폭등을 직접 유발했다고 단정할 수는 없지만, 매력적인 투자처를 찾던 한국 특유의 개인 유동성이 호재가 분명한 알트코인에 집중되면서 상승세에 엄청난 에너지를 더한 개연성 높은 시나리오로 풀이됩니다.\n\n대장주인 비트코인이 뚜렷한 방향을 잡지 못하고 숨을 고르는 타이밍도 개별 알트코인의 독주에 유리한 환경을 조성했습니다. 비트코인의 추세 강도가 잠시 주춤해진 틈을 타 시장의 위험 선호 심리가 개별 호재가 뚜렷한 자산으로 쏠린 것입니다. 다만 거래량이 평소 대비 지나치게 급증한 수급 쏠림 현상은 단기 오버슈팅에 따른 급격한 가격 조정을 동반할 수 있으므로, 돌파 이후의 변동성 확대에 대비하는 신중함이 필요한 시점입니다.\n\n## 지지 영역의 신뢰성과 향후 대응 시나리오\n\n오리진트레일이 이번 상승세를 단단한 추세로 이어가려면, 시장 전반의 변동성 속에서도 직전의 상승 돌파 영역을 안정적으로 지켜내는지 확인하는 과정이 우선되어야 합니다. 단기간에 30%가 넘는 급격한 가격 분출이 일어난 만큼 차익 실현 매물이 쏟아지며 단기 조정이 찾아올 수 있기 때문입니다. 가장 주의 깊게 살펴야 할 기준선은 급등 이전에는 가격 상승을 막아서던 저항선이었으나 이제는 하락을 받쳐줄 지지선으로 역할이 바뀐 '직전 고점 매물대 영역'입니다. 매도세가 집중되어 돌파하기 어려웠던 이 매물대 상단에서 매수세가 단단히 받쳐주며 안착에 성공한다면, 이번 상승의 기술적 신뢰도는 한층 더 견고해질 것입니다.\n\n다만 자체적인 기술 호재 외에도 전체 암호화폐 시장의 심리를 좌우하는 비트코인의 상황을 함께 고려해야 합니다. 현재 비트코인은 일봉 기준으로 뚜렷한 추세를 결정하지 못한 채 방향성이 모호한 횡보 국면에 머물고 있습니다. 가격이 좁은 범위에서 오르내리는 횡보 상황이 길어지면서 상승세의 힘이 점차 둔화되고 시장 전반에 피로감이 누적되고 있다는 조짐도 포착됩니다. 여기에 최근 국내 증시의 변동성 확대와 함께 알트코인으로 유입되었던 한국 시장의 거래 대금이 다시 메마를 가능성도 존재합니다. 이러한 거시적인 유동성 변화는 개별 알트코인의 흐름을 언제든 되돌릴 수 있는 변수이므로 보수적인 관찰이 필요합니다.\n\n결국 향후 흐름은 돌파한 핵심 지지 영역의 수성 여부에 따라 두 가지 시나리오로 갈릴 것입니다. 긍정적인 시나리오는 탈중앙화 지식 그래프 V10.0.5 메인넷 출시라는 본질적인 가치를 바탕으로 이전 고점 지지선을 깨지 않고 에너지를 모으다 추가적인 2차 반등을 모색하는 방향입니다. 반대로 직전 고점 매물대 지지선을 종가 기준으로 지켜내지 못하고 하방 이탈한다면, 이는 기술적 안착 실패이자 단기 유동성 쏠림에 따른 일시적 과열로 판단하고 빠르게 리스크 관리에 돌입해야 합니다. 독자적인 호재가 있더라도 시장 전반의 냉기를 완전히 극복하기는 어려운 만큼, 철저히 기준 가격대의 수성 여부를 중심으로 판단하는 것이 바람직합니다.","1aa38dd442c03ef43c2f4503a35bb85ed098eaeadcb220010c4f599b13996a18",25,["D",1784450783053],["D",1784451533193],[],[6484],{"_2737":2738,"_1679":2739},"filesById",{"_3673":6487,"_2766":6495,"_4969":6502,"_5916":6509,"_2258":6516,"_6253":6523,"_4104":6530,"_4475":6538,"_5580":6569,"_3124":6576},{"_929":3673,"_1755":2348,"_6488":3727,"_1699":6489},"publicUrl",{"_1746":-5,"_1706":1707,"_1708":6490,"_1758":-5,"_1741":3732,"_1760":6491},{"_1710":3726,"_1712":3727,"_1750":3728,"_1608":3729,"_923":1790,"_1715":3730,"_1755":2348,"_1717":3731},{"_1762":6492,"_1770":6493,"_1777":6494,"_1784":-5},{"_1710":3735,"_1712":3736,"_1750":3737,"_1608":1767,"_923":3738,"_1755":1769},{"_1710":3740,"_1712":3741,"_1750":3742,"_1608":1775,"_923":3743,"_1755":1769},{"_1710":3745,"_1712":3746,"_1750":3747,"_1608":1782,"_923":3748,"_1755":1769},{"_929":2766,"_1755":2348,"_6488":2807,"_1699":6496},{"_1746":-5,"_1706":1707,"_1708":6497,"_1758":-5,"_1741":2811,"_1760":6498},{"_1710":2806,"_1712":2807,"_1750":2808,"_1608":2346,"_923":1790,"_1715":2809,"_1755":2348,"_1717":2810},{"_1762":6499,"_1770":6500,"_1777":6501,"_1784":-5},{"_1710":2814,"_1712":2815,"_1750":2816,"_1608":1767,"_923":2355,"_1755":1769},{"_1710":2818,"_1712":2819,"_1750":2820,"_1608":1775,"_923":2360,"_1755":1769},{"_1710":2822,"_1712":2823,"_1750":2824,"_1608":1782,"_923":2365,"_1755":1769},{"_929":4969,"_1755":2348,"_6488":5011,"_1699":6503},{"_1746":-5,"_1706":1707,"_1708":6504,"_1758":-5,"_1741":5015,"_1760":6505},{"_1710":5010,"_1712":5011,"_1750":5012,"_1608":2346,"_923":1790,"_1715":5013,"_1755":2348,"_1717":5014},{"_1762":6506,"_1770":6507,"_1777":6508,"_1784":-5},{"_1710":5018,"_1712":5019,"_1750":5020,"_1608":1767,"_923":2355,"_1755":1769},{"_1710":5022,"_1712":5023,"_1750":5024,"_1608":1775,"_923":2360,"_1755":1769},{"_1710":5026,"_1712":5027,"_1750":5028,"_1608":1782,"_923":2365,"_1755":1769},{"_929":5916,"_1755":2348,"_6488":5955,"_1699":6510},{"_1746":-5,"_1706":1707,"_1708":6511,"_1758":-5,"_1741":5959,"_1760":6512},{"_1710":5954,"_1712":5955,"_1750":5956,"_1608":2346,"_923":1790,"_1715":5957,"_1755":2348,"_1717":5958},{"_1762":6513,"_1770":6514,"_1777":6515,"_1784":-5},{"_1710":5962,"_1712":5963,"_1750":5964,"_1608":1767,"_923":2355,"_1755":1769},{"_1710":5966,"_1712":5967,"_1750":5968,"_1608":1775,"_923":2360,"_1755":1769},{"_1710":5970,"_1712":5971,"_1750":5972,"_1608":1782,"_923":2365,"_1755":1769},{"_929":2258,"_1755":2348,"_6488":2344,"_1699":6517},{"_1746":-5,"_1706":1707,"_1708":6518,"_1758":-5,"_1741":2349,"_1760":6519},{"_1710":2343,"_1712":2344,"_1750":2345,"_1608":2346,"_923":1790,"_1715":2347,"_1755":2348,"_1717":1972},{"_1762":6520,"_1770":6521,"_1777":6522,"_1784":-5},{"_1710":2352,"_1712":2353,"_1750":2354,"_1608":1767,"_923":2355,"_1755":1769},{"_1710":2357,"_1712":2358,"_1750":2359,"_1608":1775,"_923":2360,"_1755":1769},{"_1710":2362,"_1712":2363,"_1750":2364,"_1608":1782,"_923":2365,"_1755":1769},{"_929":6253,"_1755":2348,"_6488":6311,"_1699":6524},{"_1746":-5,"_1706":1707,"_1708":6525,"_1758":-5,"_1741":6315,"_1760":6526},{"_1710":6310,"_1712":6311,"_1750":6312,"_1608":2346,"_923":1790,"_1715":6313,"_1755":2348,"_1717":6314},{"_1762":6527,"_1770":6528,"_1777":6529,"_1784":-5},{"_1710":6318,"_1712":6319,"_1750":6320,"_1608":1767,"_923":2355,"_1755":1769},{"_1710":6322,"_1712":6323,"_1750":6324,"_1608":1775,"_923":2360,"_1755":1769},{"_1710":6326,"_1712":6327,"_1750":6328,"_1608":1782,"_923":2365,"_1755":1769},{"_929":4104,"_1755":1756,"_6488":4157,"_1699":6531},{"_1746":-5,"_1706":1707,"_1708":6532,"_1758":-5,"_1741":4163,"_1760":6533},{"_1710":4156,"_1712":4157,"_1750":4158,"_1608":4159,"_923":4160,"_1715":4161,"_1755":1756,"_1717":4162},{"_1762":6534,"_1770":6535,"_1777":6536,"_1784":6537},{"_1710":4166,"_1712":4167,"_1750":4168,"_1608":1767,"_923":4169,"_1755":1769},{"_1710":4171,"_1712":4172,"_1750":4173,"_1608":1775,"_923":4174,"_1755":1769},{"_1710":4176,"_1712":4177,"_1750":4178,"_1608":1782,"_923":4179,"_1755":1769},{"_1710":4181,"_1712":4182,"_1750":4183,"_1608":1789,"_923":4184,"_1755":1769},{"_929":4475,"_1755":1756,"_6488":6539,"_1699":6540},"https://cdn.boutlet.io/users/cmq8nahkb00071hcgs10qla76/images/originals/1bdfd7f2-368d-479b-a3aa-e71574419462.png",{"_1746":-5,"_1706":1707,"_1708":6541,"_1758":-5,"_1741":6547,"_1760":6548},{"_1710":6542,"_1712":6539,"_1750":6543,"_1608":6544,"_923":6545,"_1715":6546,"_1755":1756,"_1717":4162},"users/cmq8nahkb00071hcgs10qla76/images/originals/1bdfd7f2-368d-479b-a3aa-e71574419462.png",491763,2998,1572,"LESigQ-=E1%N~qRi%LoykCRjWCRj","2026-07-19T08:54:32.629Z",{"_1762":6549,"_1770":6554,"_1777":6559,"_1784":6564},{"_1710":6550,"_1712":6551,"_1750":6552,"_1608":1767,"_923":6553,"_1755":1769},"users/cmq8nahkb00071hcgs10qla76/images/derivatives/cmrrk7ogx01ld10lh804i1xjl/large.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmq8nahkb00071hcgs10qla76/images/derivatives/cmrrk7ogx01ld10lh804i1xjl/large.webp",36274,629,{"_1710":6555,"_1712":6556,"_1750":6557,"_1608":1775,"_923":6558,"_1755":1769},"use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",{"_2962":6592},"

import { Agent } from '@mastra/core/agent';\nimport { ToolCallFilter } from '@mastra/core/processors';\n\nconst agent = new Agent({\n  id: 'lightweight-agent',\n  name: 'Slim Agent',\n  model: 'openai/gpt-4o',\n  inputProcessors: [\n    new ToolCallFilter({\n      filterAfterToolSteps: 2, // 최근 2단계의 도구 실행 내역만 유지합니다.\n      preserveModelOutput: true, // 원본 로우 데이터 대신 핵심 요약 정보만 남깁니다.\n    })\n  ]\n});

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# 글로벌 CLI 설치 및 Openship 초기화\nnpm install -g openship\nopenship init

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npm install -g openship\nopenship init

",{"_3814":6597},"

# LangGraph v1.2 기준 기초 흐름 설정 예시\nfrom langgraph.graph import StateGraph, START, END\nfrom typing import TypedDict\n\n# 1. 노드 간에 주고받을 공용 상태 데이터 정의\nclass AgentState(TypedDict):\n    task: str\n    result: str\n\n# 2. 순서도(그래프) 객체 생성 및 노드 연결\nworkflow = StateGraph(AgentState)\nworkflow.add_node(\"agent\", run_ai_function)  # run_ai_function은 실제 AI 작업 함수\nworkflow.add_edge(START, \"agent\")\nworkflow.add_edge(\"agent\", END)\n\n# 3. 실행할 수 있도록 최종 컴파일\napp = workflow.compile()

",{},{"_5278":6600},"

// Mastra의 DockerSandbox 설정 예시\nimport { DockerSandbox } from '@mastra/docker';\n\nconst sandbox = new DockerSandbox({\n  image: 'python:3.11-slim',\n  containerConfig: {\n    networkDisabled: true,\n    HostConfig: {\n      Memory: 256 * 1024 * 1024, // 256MB 제한\n      NanoCpus: 1000000000, // 1 CPU 코어 제한\n    },\n  },\n});

",{},{"_5765":6603},"

{\n  \"memory_id\": \"mem_01j3x4y5z\",\n  \"timestamp\": \"2026-07-19T11:24:00.000Z\",\n  \"content\": \"사용자는 TypeScript 기반 에이전트 개발에 관심이 많음\",\n  \"embedding\": [0.015, -0.082, 0.341],\n  \"relations\": [\n    { \"target_id\": \"user_123\", \"type\": \"belongs_to\" },\n    { \"target_id\": \"topic_typescript\", \"type\": \"interested_in\" }\n  ]\n}

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