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Share bug reports, issues, and feature suggestions here! 👷‍♂️","Boutletの利用中に見つけた不具合や改善アイデアがあれば、ぜひ共有してください！バグ報告や機能改善の提案を歓迎します。👷‍♂️","Boutlet 서비스 이용 중 발견한 버그나 개선 아이디어가 있다면 공유해주세요! 오류 제보와 기능 개선 제안을 환영합니다. 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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",{"_1685":2244,"_1686":2245,"_1596":2246},"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",{"_1685":2249,"_1686":2250,"_1596":2251},"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.",{"_925":2389,"_2219":2370,"_2371":2390},"e58615a8-a926-4e0a-89ba-3b2de952c526",[],{"_925":2392,"_2219":2375,"_2376":2101,"_2371":2393},"a40a710a-8f7f-40d6-b096-bb2000ff3c0e",[2394],{"_2379":2395,"_2219":2379},"왜 기존의 robots.txt만으로는 부족할까?",{"_925":2397,"_2219":2370,"_2371":2398},"3244df72-1422-46f6-afb0-644d9e631d72",[],{"_925":2400,"_2219":2370,"_2371":2401},"591e4ebf-8c73-4b3b-92e8-f8e386177129",[2402,2404,2410],{"_2379":2403,"_2219":2379},"과거의 검색 엔진 크롤러는 단순히 정보를 복사해 가는 수동적인 존재였습니다. 이를 통제하는 ",{"_2379":2405,"_2219":2379,"_2406":2407},"robots.txt","marks",{"_2408":2409},"code",true,{"_2379":2411,"_2219":2379}," 파일 역시 \"이 페이지는 들어오지 마세요\"라고 일러주는 단순한 차단 표지판에 불과했습니다.",{"_925":2413,"_2219":2370,"_2371":2414},"e92aae46-c8a2-4c7d-aa47-524503bf3871",[],{"_925":2416,"_2219":2370,"_2371":2417},"e8a30e09-7f47-426c-9571-bbb529922ee5",[2418],{"_2379":2419,"_2219":2379},"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.",{"_925":2421,"_2219":2370,"_2371":2422},"2b459a81-f073-467c-8e31-a877d592df1b",[],{"_925":2424,"_2219":2370,"_2371":2425},"a5d2ee2a-4ba2-4789-ac4b-3a1e0b5b9c25",[2426],{"_2379":2427,"_2219":2379},"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.",{"_925":2429,"_2219":2370,"_2371":2430},"ab74f95e-bac9-451e-817d-78949bb098f6",[],{"_925":2432,"_2408":2433,"_2219":2408,"_608":2434},"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.",{"_925":2464,"_2219":2370,"_2371":2465},"3c2c042f-e0d7-439d-8a4b-0878defd2837",[],{"_925":2467,"_2219":2370,"_2371":2468},"87558c22-8712-484d-9172-7a84f8fdf7e1",[2469,2471,2475],{"_2379":2470,"_2219":2379},"가장 먼저 쓰이기 시작한 ",{"_2379":2472,"_2219":2379,"_2406":2473},"llms.txt",{"_2474":2409},"bold",{"_2379":2476,"_2219":2379},"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.",{"_925":2478,"_2219":2370,"_2371":2479},"ded49182-f73a-4f99-9f2b-cbb74b628a27",[],{"_925":2481,"_2219":2370,"_2371":2482},"f7bdec7b-c06d-4212-a81a-b067b0cb6cf9",[2483,2485,2488],{"_2379":2484,"_2219":2379},"이에 비해 ",{"_2379":2486,"_2219":2379,"_2406":2487},"agents.txt",{"_2474":2409},{"_2379":2489,"_2219":2379},"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.",{"_925":2491,"_2219":2370,"_2371":2492},"08684818-a1b6-4158-8427-05644345d2f2",[],{"_925":2494,"_2219":2370,"_2371":2495},"da65ed0d-3337-4a4e-a9e6-5a401ced1c30",[2496,2498,2501],{"_2379":2497,"_2219":2379},"예를 들어 웹사이트의 ",{"_2379":2499,"_2219":2379,"_2406":2500},".well-known/agents.txt",{"_2408":2409},{"_2379":2502,"_2219":2379}," 경로에 아래와 같이 간단한 기계 가독형 설정을 배치해 둘 수 있습니다.",{"_925":2504,"_2219":2370,"_2371":2505},"25ba26c5-f888-4f90-b2ae-c7443aac1327",[],{"_925":2507,"_2408":2508,"_2219":2408,"_608":2434},"c3e276d1-e82e-4877-89f2-1f24b9959207","{\n \"capabilities\": [\"search\", \"checkout\"],\n \"mcpServers\": {\n \"booking-helper\": {\n \"url\": \"https://api.example.com/mcp\"\n }\n }\n}",{"_925":2510,"_2219":2370,"_2371":2511},"03910467-6075-44a2-af04-4bb1f151b7d2",[],{"_925":2513,"_2219":2370,"_2371":2514},"8f313524-2a8a-403c-b6c2-5589ecdcd2e4",[2515],{"_2379":2516,"_2219":2379},"이렇게 선언해 두면 에이전트가 사이트 기능을 안전하고 똑똑하게 활용할 수 있습니다.",{"_925":2518,"_2219":2370,"_2371":2519},"8e125667-5cfe-4343-b73d-029a6c2061ed",[],{"_925":2521,"_2219":2370,"_2371":2522},"9aa8e1ae-ae8d-48ff-9a17-472878ab2b59",[2523,2525,2528],{"_2379":2524,"_2219":2379},"그리고 ",{"_2379":2526,"_2219":2379,"_2406":2527},"ai.txt",{"_2474":2409},{"_2379":2529,"_2219":2379},"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.",{"_925":2531,"_2219":2370,"_2371":2532},"1a30c123-53ce-49f9-a004-6ce7da0296bc",[],{"_925":2534,"_2219":2370,"_2371":2535},"4c3985b0-7166-40ae-b969-fc828d9da390",[2536,2538,2541],{"_2379":2537,"_2219":2379},"마지막으로 ",{"_2379":2539,"_2219":2379,"_2406":2540},"ai-safety.txt",{"_2474":2409},{"_2379":2542,"_2219":2379},"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.",{"_925":2544,"_2219":2370,"_2371":2545},"c700c305-9d2e-4b7b-b4e9-faf8c2f7b16a",[],{"_925":2547,"_2219":2375,"_2376":2101,"_2371":2548},"c22f8d59-a8a9-43e9-8e03-b01c4baa7634",[2549],{"_2379":2550,"_2219":2379},"에이전트가 웹서비스를 스스로 찾아내고 소통하는 방법",{"_925":2552,"_2219":2370,"_2371":2553},"bd364759-447a-45fa-964c-e68b6f6c78eb",[],{"_925":2555,"_2219":2370,"_2371":2556},"bbadebc9-6a2c-405a-bd75-78d1fa912489",[2557,2559,2561],{"_2379":2558,"_2219":2379},"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 ",{"_2379":2486,"_2219":2379,"_2406":2560},{"_2408":2409},{"_2379":2562,"_2219":2379}," 파일은 해당 사이트가 에이전트에게 어떤 거래 권한과 도구를 허용하는지 명확하게 규정합니다.",{"_925":2564,"_2219":2370,"_2371":2565},"816de32c-c972-42b8-ad02-fe5bf7a44290",[],{"_925":2567,"_2408":2568,"_2219":2408,"_608":2434},"c0f5739f-6792-461f-93b1-9ee866c1433b","{\n \"capabilities\": [\"search\", \"checkout\"],\n \"mcp\": {\n \"url\": \"https://api.example.com/mcp\"\n }\n}",{"_925":2570,"_2219":2370,"_2371":2571},"4ca9b5c0-4c42-45d1-810c-aa3037769926",[],{"_925":2573,"_2219":2370,"_2371":2574},"5db6f0e9-02c4-486d-88f1-d1f5d366e294",[2575],{"_2379":2576,"_2219":2379},"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.",{"_925":2578,"_2219":2370,"_2371":2579},"b5c570a6-1826-4bbf-a4a9-6b87563443b9",[],{"_925":2581,"_2219":2370,"_2371":2582},"3ca03510-351e-4028-9f7b-5db1e1e98418",[2583],{"_2379":2584,"_2219":2379},"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.",{"_925":2586,"_2219":2370,"_2371":2587},"dc922167-0f16-4cc7-be58-03edc5206d98",[],{"_925":2589,"_2219":2375,"_2376":2101,"_2371":2590},"7cef8964-fd6f-4f36-b85b-3b9097b30165",[2591],{"_2379":2592,"_2219":2379},"기계와 인간이 함께 쓰는 웹의 다음 단계",{"_925":2594,"_2219":2370,"_2371":2595},"a464a2b5-4538-4b78-beba-14e4c39ffeee",[],{"_925":2597,"_2219":2370,"_2371":2598},"f25c0da3-90cd-4104-80e4-fdbdf496524f",[2599,2601,2603,2605,2607],{"_2379":2600,"_2219":2379},"기존의 웹이 사람의 눈에 맞춘 시각적인 공간이었다면, 앞으로의 웹은 AI 에이전트도 함께 읽고 활동하는 공간으로 진화할 것입니다. ",{"_2379":2472,"_2219":2379,"_2406":2602},{"_2408":2409},{"_2379":2604,"_2219":2379},"나 ",{"_2379":2486,"_2219":2379,"_2406":2606},{"_2408":2409},{"_2379":2608,"_2219":2379}," 같은 파일들은 에이전트가 웹사이트의 작동 방식을 오해 없이 이해하고 약속된 규칙을 지킬 수 있게 돕는 이정표가 되어 줍니다.",{"_925":2610,"_2219":2370,"_2371":2611},"8e3c77df-f142-4ea3-ba88-c7916897ae2a",[],{"_925":2613,"_2219":2370,"_2371":2614},"40371e71-12df-4d8e-9994-119c5daccd3d",[2615],{"_2379":2616,"_2219":2379},"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",{"_2439":2619,"_2384":2624,"_2374":2628,"_2581":2630,"_2613":2634,"_2534":2638,"_2451":2643,"_2400":2647,"_2573":2652,"_2589":2656,"_2467":2660,"_2513":2665,"_2521":2669,"_2392":2674,"_2424":2678,"_2555":2682,"_2547":2687,"_2459":2691,"_2494":2695,"_2416":2700,"_2597":2704,"_2481":2709},{"_2371":2620},{"_1685":2621,"_1686":2622,"_1596":2623},"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.",{"_2371":2625},{"_1685":2626,"_1686":2627,"_1596":2387},"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。",{"_2371":2629},{"_1685":2239,"_1686":2240,"_1596":2241},{"_2371":2631},{"_1685":2632,"_1686":2633,"_1596":2584},"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。",{"_2371":2635},{"_1685":2636,"_1686":2637,"_1596":2616},"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。",{"_2371":2639},{"_1685":2640,"_1686":2641,"_1596":2642},"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.",{"_2371":2644},{"_1685":2645,"_1686":2646,"_1596":2454},"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",{"_2371":2648},{"_1685":2649,"_1686":2650,"_1596":2651},"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.",{"_2371":2653},{"_1685":2654,"_1686":2655,"_1596":2576},"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。",{"_2371":2657},{"_1685":2658,"_1686":2659,"_1596":2592},"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",{"_2371":2661},{"_1685":2662,"_1686":2663,"_1596":2664},"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.",{"_2371":2666},{"_1685":2667,"_1686":2668,"_1596":2516},"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。",{"_2371":2670},{"_1685":2671,"_1686":2672,"_1596":2673},"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.",{"_2371":2675},{"_1685":2676,"_1686":2677,"_1596":2395},"Why is the existing robots.txt insufficient?","なぜ従来のrobots.txtだけでは不十分なのか？",{"_2371":2679},{"_1685":2680,"_1686":2681,"_1596":2427},"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。",{"_2371":2683},{"_1685":2684,"_1686":2685,"_1596":2686},"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.",{"_2371":2688},{"_1685":2689,"_1686":2690,"_1596":2550},"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",{"_2371":2692},{"_1685":2693,"_1686":2694,"_1596":2462},"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。",{"_2371":2696},{"_1685":2697,"_1686":2698,"_1596":2699},"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.",{"_2371":2701},{"_1685":2702,"_1686":2703,"_1596":2419},"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。",{"_2371":2705},{"_1685":2706,"_1686":2707,"_1596":2708},"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.",{"_2371":2710},{"_1685":2711,"_1686":2712,"_1596":2713},"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",[],[2726,2730],{"_2727":2728,"_1675":2729},"userId","cmq8nahkb00071hcgs10qla76","LIKE",{"_2727":2731,"_1675":2732},"cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk","LOVE",{"_925":2734,"_2215":2216,"_2217":2216,"_2218":1800,"_2219":2220,"_1676":2221,"_1175":1179,"_1595":2222,"_2223":2735,"_1682":2743,"_9":2747,"_2247":2755,"_2242":2751,"_2252":2756,"_2254":-5,"_700":2757,"_1679":2758,"_327":2765,"_2265":1698,"_2266":2101,"_2267":1698,"_2268":1698,"_2269":1698,"_2270":1698,"_2271":1702,"_2272":1698,"_2273":1698,"_2274":-5,"_2275":-5,"_2276":-5,"_1789":-5,"_1790":-5,"_1791":1702,"_2277":-5,"_2278":2766,"_1794":2767,"_2281":2768,"_2283":-5,"_2284":2769,"_2286":-5,"_2287":-5,"_2288":-5,"_2289":2770,"_1119":2780,"_2329":2793,"_2356":2815,"_2723":3083,"_261":3084},"cmrq94mz700gk10lh1ixq5ywk",{"_1595":1596,"_209":2736,"_2226":2737,"_2231":2740,"_2235":2236},2251,{"_1685":2738,"_1686":1698,"_1596":2739,"_2230":1698},377,1874,{"_1685":2741,"_1686":1698,"_1596":2742,"_2230":1698},0.16748111950244335,0.8325188804975566,{"_9":2744,"_2242":2748,"_2247":2752},{"_1685":2745,"_1686":2746,"_1596":2747},"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",{"_1685":2749,"_1686":2750,"_1596":2751},"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.",{"_1685":2753,"_1686":2754,"_1596":2755},"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 — 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 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…","Spring AI 2.0·Mastra — AI 에이전트 '도구 다이어트'로 토큰 줄이기 AI 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 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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.",{"_925":2837,"_2219":2370,"_2371":2838},"0a08af5e-fdef-4472-a622-579073a18dce",[],{"_925":2840,"_2219":2375,"_2376":2101,"_2371":2841},"fc734274-6dfc-46d9-922c-9b95749a69b8",[2842],{"_2379":2843,"_2219":2379},"이름은 보는데 왜 못 쓸까: '보는 것'과 '고르는 것'의 차이",{"_925":2845,"_2219":2370,"_2371":2846},"acb2c1f6-083a-4fc0-a2ff-34f41c6867bc",[],{"_925":2848,"_2219":2370,"_2371":2849},"d7e7d8e5-c93f-4871-9e35-5a101ae99172",[2850],{"_2379":2851,"_2219":2379},"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.",{"_925":2853,"_2219":2370,"_2371":2854},"2db5a5b6-a948-40b5-a0b9-3960ea61cc07",[],{"_925":2856,"_2219":2370,"_2371":2857},"bad86ea7-4c85-41af-9cde-6799b6ee60b1",[2858],{"_2379":2859,"_2219":2379},"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.",{"_925":2861,"_2219":2370,"_2371":2862},"437c267e-0224-4dde-a9c3-6e5a0961441c",[],{"_925":2864,"_2219":2370,"_2371":2865},"cc36ba6d-bcfd-4844-bb24-e0343f9033f3",[2866],{"_2379":2867,"_2219":2379},"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.",{"_925":2869,"_2219":2370,"_2371":2870},"55e595cf-8079-41f0-a254-8060a7ec41c7",[],{"_925":2872,"_2219":2375,"_2376":2101,"_2371":2873},"390436ff-4630-4c72-b9b8-c7bfa0318446",[2874],{"_2379":2875,"_2219":2379},"필요할 때만 검색해서 꺼내 쓴다: Spring AI와 RAG-MCP",{"_925":2877,"_2219":2370,"_2371":2878},"cb629307-4a84-47fd-bac1-c7d6e87b5683",[],{"_925":2880,"_2219":2370,"_2371":2881},"1a3b0f71-c62d-4ebc-a54c-69f90644100f",[2882],{"_2379":2883,"_2219":2379},"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.",{"_925":2885,"_2219":2370,"_2371":2886},"28e551bd-daf5-4162-880f-2d81e8ffd82c",[],{"_925":2888,"_2219":2370,"_2371":2889},"e05eaa63-9730-4921-b71d-5ff81d7b253b",[2890],{"_2379":2891,"_2219":2379},"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.",{"_925":2893,"_2219":2370,"_2371":2894},"601b237a-1388-4bfb-8acc-c13eccff1955",[],{"_925":2896,"_2219":2370,"_2371":2897},"628a0ad6-cc0a-4a20-8ee5-2b692c6eb834",[2898],{"_2379":2899,"_2219":2379},"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.",{"_925":2901,"_2219":2370,"_2371":2902},"516f6408-1b1b-44f0-a7a0-f5915d9ed454",[],{"_925":2904,"_2219":2370,"_2371":2905},"cfd56b51-d784-42da-8d0a-0edb236249fa",[2906],{"_2379":2907,"_2219":2379},"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.",{"_925":2909,"_2219":2370,"_2371":2910},"8bdc0147-dcb5-4404-8bac-8cc96cd7fbad",[],{"_925":2912,"_2219":2375,"_2376":2101,"_2371":2913},"d8a7a961-f68a-498d-a4f8-85e358aa138c",[2914],{"_2379":2915,"_2219":2379},"실행 로그 다이어트: 마스트라와 랭그래프의 콘텍스트 정리법",{"_925":2917,"_2219":2370,"_2371":2918},"aee7eab1-2a83-4ec6-ba61-4e8ed9185eec",[],{"_925":2920,"_2219":2370,"_2371":2921},"b9796d3d-7985-49d3-8ac9-cb0ff694b548",[2922],{"_2379":2923,"_2219":2379},"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.",{"_925":2925,"_2219":2370,"_2371":2926},"950ba448-d948-4e6c-8b68-d8be0e3e145d",[],{"_925":2928,"_2219":2370,"_2371":2929},"dd06460e-88f9-49b3-a54b-fbb96747b504",[2930],{"_2379":2931,"_2219":2379},"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.",{"_925":2933,"_2219":2370,"_2371":2934},"c8b3948a-d279-46b9-8db0-52c560d7435b",[],{"_925":2936,"_2219":2370,"_2371":2937},"eb9814c4-938e-4409-a07b-ddb9aa2121ea",[2938],{"_2379":2939,"_2219":2379},"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.",{"_925":2941,"_2219":2370,"_2371":2942},"90824740-009c-45ed-b17c-e4cc373a01d3",[],{"_925":2944,"_2219":2370,"_2371":2945},"472e1f4a-d276-4142-be66-ede11d404274",[2946],{"_2379":2947,"_2219":2379},"다음 예시처럼 아주 간단한 설정만으로 에이전트의 콘텍스트를 항상 깨끗하게 유지할 수 있습니다.",{"_925":2949,"_2219":2370,"_2371":2950},"a13ecc7c-a62f-495a-aa5b-774618c12e75",[],{"_925":2952,"_2408":2953,"_2219":2408,"_608":2954},"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",{"_925":2956,"_2219":2370,"_2371":2957},"c4929e5f-03e0-47bb-bc2b-bdad7c5d774e",[],{"_925":2959,"_2219":2370,"_2371":2960},"78de9fe9-7fd1-4ee0-ad1a-4d82091c147c",[2961],{"_2379":2962,"_2219":2379},"이렇게 하면 에이전트는 직전에 자신이 무엇을 했는지 기억하면서도, 머릿속을 가볍게 비운 덕분에 다음 행동을 훨씬 빠르고 정확하게 결정할 수 있습니다.",{"_925":2964,"_2219":2370,"_2371":2965},"913b2090-bf63-422b-9c84-9caddc92b7c7",[],{"_925":2967,"_2219":2370,"_2371":2968},"44ad210f-54bf-4115-9a9e-166808d4365c",[2969],{"_2379":2970,"_2219":2379},"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.",{"_925":2972,"_2219":2370,"_2371":2973},"a96a050e-ffaa-432a-ab39-25a8f3141796",[],{"_925":2975,"_2219":2375,"_2376":2101,"_2371":2976},"5a7c02c0-5620-45a5-9b8f-48a7338c0c4e",[2977],{"_2379":2978,"_2219":2379},"똑똑한 에이전트는 무기를 가볍게 쥔다",{"_925":2980,"_2219":2370,"_2371":2981},"d6234e28-1872-4163-99c2-4b6bee8186f9",[],{"_925":2983,"_2219":2370,"_2371":2984},"bafdbb8a-53f1-4746-853c-58a86e406de5",[2985],{"_2379":2986,"_2219":2379},"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.",{"_925":2988,"_2219":2370,"_2371":2989},"964099f7-5050-42be-8ce4-76288e449faa",[],{"_925":2991,"_2219":2370,"_2371":2992},"211030a7-684a-4291-a954-737a2d21b54b",[2993],{"_2379":2994,"_2219":2379},"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.",{"_2880":2996,"_2991":3000,"_2825":3004,"_2872":3006,"_2967":3010,"_2944":3014,"_2975":3018,"_2896":3022,"_2959":3026,"_2920":3030,"_2856":3034,"_2983":3038,"_2864":3042,"_2904":3046,"_2848":3050,"_2912":3054,"_2928":3058,"_2888":3062,"_2936":3066,"_2832":3070,"_2840":3074},{"_2371":2997},{"_1685":2998,"_1686":2999,"_1596":2883},"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。",{"_2371":3001},{"_1685":3002,"_1686":3003,"_1596":2994},"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。",{"_2371":3005},{"_1685":2745,"_1686":2746,"_1596":2747},{"_2371":3007},{"_1685":3008,"_1686":3009,"_1596":2875},"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",{"_2371":3011},{"_1685":3012,"_1686":3013,"_1596":2970},"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。",{"_2371":3015},{"_1685":3016,"_1686":3017,"_1596":2947},"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。",{"_2371":3019},{"_1685":3020,"_1686":3021,"_1596":2978},"Smart agents travel light","賢いエージェントは武器を軽く持つ",{"_2371":3023},{"_1685":3024,"_1686":3025,"_1596":2899},"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。",{"_2371":3027},{"_1685":3028,"_1686":3029,"_1596":2962},"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。",{"_2371":3031},{"_1685":3032,"_1686":3033,"_1596":2923},"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。",{"_2371":3035},{"_1685":3036,"_1686":3037,"_1596":2859},"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。",{"_2371":3039},{"_1685":3040,"_1686":3041,"_1596":2986},"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。",{"_2371":3043},{"_1685":3044,"_1686":3045,"_1596":2867},"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。",{"_2371":3047},{"_1685":3048,"_1686":3049,"_1596":2907},"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。",{"_2371":3051},{"_1685":3052,"_1686":3053,"_1596":2851},"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。",{"_2371":3055},{"_1685":3056,"_1686":3057,"_1596":2915},"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",{"_2371":3059},{"_1685":3060,"_1686":3061,"_1596":2931},"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。",{"_2371":3063},{"_1685":3064,"_1686":3065,"_1596":2891},"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。",{"_2371":3067},{"_1685":3068,"_1686":3069,"_1596":2939},"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。",{"_2371":3071},{"_1685":3072,"_1686":3073,"_1596":2835},"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。",{"_2371":3075},{"_1685":3076,"_1686":3077,"_1596":2843},"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],[],[3085,3088],{"_2727":3086,"_1675":3087},"cmq7emv4g000p10mfx1ljq9y9","CHECKED",{"_2727":2731,"_1675":3089},"FIRE",{"_925":3091,"_2215":2731,"_2217":2731,"_2218":1800,"_2219":2220,"_1676":2221,"_1175":1179,"_1595":2222,"_2223":3092,"_1682":3100,"_9":3104,"_2247":3112,"_2242":3108,"_2252":3113,"_2254":-5,"_700":3114,"_1679":3115,"_327":3120,"_2265":1698,"_2266":1702,"_2267":1698,"_2268":1698,"_2269":1698,"_2270":1698,"_2271":1938,"_2272":1698,"_2273":1698,"_2274":-5,"_2275":-5,"_2276":-5,"_1789":-5,"_1790":-5,"_1791":1702,"_2277":-5,"_2278":3121,"_1794":3122,"_2281":3123,"_2283":-5,"_2284":3124,"_2286":-5,"_2287":-5,"_2288":-5,"_2289":3125,"_1119":3150,"_2329":3163,"_2356":3189,"_2723":3522,"_261":3523},"cmrpzl9vx009910lhywi561ya",{"_1595":1596,"_209":3093,"_2226":3094,"_2231":3097,"_2235":2236},2357,{"_1685":3095,"_1686":1698,"_1596":3096,"_2230":1698},397,1960,{"_1685":3098,"_1686":1698,"_1596":3099,"_2230":1698},0.168434450572762,0.831565549427238,{"_9":3101,"_2242":3105,"_2247":3109},{"_1685":3102,"_1686":3103,"_1596":3104},"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",{"_1685":3106,"_1686":3107,"_1596":3108},"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.",{"_1685":3110,"_1686":3111,"_1596":3112},"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.",{"_925":3235,"_2219":2370,"_2371":3236},"79e4f6cd-e8bf-4c8d-8e7c-8eb1b0fb0d60",[],{"_925":3238,"_2219":2370,"_2371":3239},"882622ec-23e8-4011-9b47-2ba0f61112c3",[3240],{"_2379":3241,"_2219":2379},"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.",{"_925":3243,"_2219":2370,"_2371":3244},"84268f83-9658-4c97-9fe6-6c78f4eb48dc",[],{"_925":3246,"_2219":2370,"_2371":3247},"0372e676-bf2c-48dc-82af-21a336191ad4",[3248],{"_2379":3249,"_2219":2379},"아래 코드는 파이썬으로 랭그래프의 뼈대를 어떻게 세우는지 보여주는 간단한 예시입니다.",{"_925":3251,"_2219":2370,"_2371":3252},"7c740865-8bc1-4c20-ac41-568241b12e18",[],{"_925":3254,"_2408":3255,"_2219":2408,"_608":3256},"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",{"_925":3258,"_2219":2370,"_2371":3259},"9e892cc5-8ca3-4d68-9a87-3c00d593658b",[],{"_925":3261,"_2219":2370,"_2371":3262},"b4a529f1-cba0-4220-b046-34fb5c467a1c",[3263],{"_2379":3264,"_2219":2379},"정해진 가이드라인과 규칙을 엄격하게 따르는 일방향 업무 자동화나 결과가 예측 가능해야 하는 안전한 시스템을 빌드할 때, 랭그래프는 초보자와 숙련자 모두에게 훌륭한 나침반이 되어 줍니다.",{"_925":3266,"_2219":2370,"_2371":3267},"c8ed8767-4f8a-4baa-b9c3-5aa21c770668",[],{"_925":3269,"_2219":2375,"_2376":2101,"_2371":3270},"c5f3bb42-22a9-462f-a64e-0453df81c015",[3271],{"_2379":3272,"_2219":2379},"AutoGen: 비서들이 자유롭게 토론하는 단체 채팅방",{"_925":3274,"_2219":2370,"_2371":3275},"3615e6fb-8e15-4f6a-bc72-36b904eca160",[],{"_925":3277,"_2219":2370,"_2371":3278},"41ad482c-38ec-4f79-b88b-40f551a15d8c",[3279],{"_2379":3280,"_2219":2379},"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.",{"_925":3282,"_2219":2370,"_2371":3283},"3ffcc698-c203-49d3-b6ff-e44822c76461",[],{"_925":3285,"_2219":2370,"_2371":3286},"792d1c8a-38d7-4888-93ca-570f8ba1659a",[3287],{"_2379":3288,"_2219":2379},"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.",{"_925":3290,"_2219":2370,"_2371":3291},"0a6c7876-072b-4871-a4e6-9451b91c0a28",[],{"_925":3293,"_2219":2370,"_2371":3294},"eb8c2f59-fea9-46b7-b462-598c2a36c1b7",[3295,3297,3300,3301,3304],{"_2379":3296,"_2219":2379},"다만 파이썬 초보자라면 조금 당황할 수 있는 진입 장벽이 있습니다. 바로 비동기 프로그래밍입니다. 에이전트들이 실시간으로 메시지를 자유롭게 주고받아야 하기 때문에, 코드 작성 시 ",{"_2379":3298,"_2219":2379,"_2406":3299},"async",{"_2408":2409},{"_2379":2604,"_2219":2379},{"_2379":3302,"_2219":2379,"_2406":3303},"await",{"_2408":2409},{"_2379":3305,"_2219":2379}," 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.",{"_925":3307,"_2219":2370,"_2371":3308},"2a3b207a-5d73-4dad-8728-9e08b91fbf00",[],{"_925":3310,"_2219":2375,"_2376":2101,"_2371":3311},"bab80b3a-f068-4192-92e4-4210282deb63",[3312],{"_2379":3313,"_2219":2379},"어떤 상황에서 무엇을 골라야 할까?",{"_925":3315,"_2219":2370,"_2371":3316},"b822f592-47b4-41b6-bb24-e683ea614528",[],{"_925":3318,"_2219":2370,"_2371":3319},"9c7be2b8-34cd-4c8c-a646-ce02385e2ccd",[3320,3322,3325],{"_2379":3321,"_2219":2379},"내 프로젝트의 성격에 따라 선택지는 아주 명확해집니다. 정해진 순서와 규칙이 중요한 업무 자동화나 보고서 작성, 데이터 정제 같은 일방향 흐름을 설계하고 싶다면 ",{"_2379":3323,"_2219":2379,"_2406":3324},"랭그래프",{"_2474":2409},{"_2379":3326,"_2219":2379},"가 좋은 선택입니다. 전체 흐름의 제어권을 개발자가 확실하게 쥘 수 있어, 에이전트가 엉뚱한 방향으로 탈선하는 버그를 잡기가 훨씬 수월합니다.",{"_925":3328,"_2219":2370,"_2371":3329},"7f70ddb9-0c1b-41a5-839a-eab26d62bd38",[],{"_925":3331,"_2219":2370,"_2371":3332},"42e87149-e462-41af-bc2b-41f27d76c33a",[3333,3335,3338,3340,3343],{"_2379":3334,"_2219":2379},"반면 AI 비서 여러 명이 자유롭게 의견을 나누고, 직접 코드를 실행해 본 뒤 그 결과에 대해 피드백을 주고받는 자율적인 시스템을 원한다면 ",{"_2379":3336,"_2219":2379,"_2406":3337},"오토젠",{"_2474":2409},{"_2379":3339,"_2219":2379},"과 ",{"_2379":3341,"_2219":2379,"_2406":3342},"마이크로소프트 에이전트 프레임워크",{"_2474":2409},{"_2379":3344,"_2219":2379},"가 훨씬 잘 어울립니다. 마치 단체 채팅방을 개설하는 것처럼 유연한 대화 중심의 협업 환경을 손쉽게 구축할 수 있기 때문입니다.",{"_925":3346,"_2219":2370,"_2371":3347},"82763508-7229-4d51-bb8f-328937869d69",[],{"_925":3349,"_2219":2370,"_2371":3350},"da83df16-216a-4425-931b-ace9ed39ec22",[3351],{"_2379":3352,"_2219":2379},"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.",{"_925":3354,"_2219":2370,"_2371":3355},"4f2cbe15-55fc-4dd3-b9f7-daf063eee22d",[],{"_925":3357,"_2219":2370,"_2371":3358},"fe00c792-7e54-4805-b398-7532c5f7a7d0",[3359],{"_2379":3360,"_2219":2379},"내 목표에 맞는 도구를 더 쉽게 결정할 수 있도록 핵심만 요약해 드릴게요.",{"_925":3362,"_2219":2370,"_2371":3363},"98b10d5a-6596-4178-aaae-767d7785af96",[],{"_925":3365,"_1675":3366,"_2219":3367,"_755":3368},"90fd294b-b618-4426-b923-a67533672fa9","bullet","list",[3369,3392],{"_925":3370,"_2371":3371,"_3375":3376},"354bc48f-f726-4241-8ea8-bb6aad0cfe6c",[3372],{"_2379":3373,"_2219":2379,"_2406":3374},"랭그래프(LangGraph)를 선택해야 할 때:",{"_2474":2409},"children",[3377,3382,3387],{"_925":3378,"_2371":3379},"7d736fc6-d57a-426d-ad3e-408ed405b7c3",[3380],{"_2379":3381,"_2219":2379},"데이터가 정해진 순서도에 따라 안전하게 흘러가야 할 때",{"_925":3383,"_2371":3384},"12d09e35-6c84-44ab-9d4f-dd2047aa291d",[3385],{"_2379":3386,"_2219":2379},"작업 도중 오류가 났을 때 이전 상태로 되돌리는 롤백 기능이 중요할 때",{"_925":3388,"_2371":3389},"ad451222-2b57-4b95-8385-d037f128440e",[3390],{"_2379":3391,"_2219":2379},"예측 가능하고 안정적인 규칙 기반의 자동화를 원할 때",{"_925":3393,"_2371":3394,"_3375":3398},"aff5c60a-951a-4155-ae87-891dcce14329",[3395],{"_2379":3396,"_2219":2379,"_2406":3397},"오토젠(AutoGen) 및 마이크로소프트 에이전트 프레임워크를 선택해야 할 때:",{"_2474":2409},[3399,3404,3409],{"_925":3400,"_2371":3401},"8866ec1d-65a6-4b66-85a2-c538ff3b7db7",[3402],{"_2379":3403,"_2219":2379},"기획자, 개발자 등 서로 다른 역할을 맡은 AI 비서들이 토론하며 답을 찾아야 할 때",{"_925":3405,"_2371":3406},"1212cbd5-32a8-4f30-91b2-0ee469a0020c",[3407],{"_2379":3408,"_2219":2379},"AI가 스스로 작성한 코드를 샌드박스 환경에서 실행해 보며 문제를 해결하는 구조가 필요할 때",{"_925":3410,"_2371":3411},"02034ef2-b0ee-41a6-ba30-01a96645efb3",[3412],{"_2379":3413,"_2219":2379},"대화 흐름이 정해진 규칙 없이 상황에 따라 아주 동적으로 바뀌어야 할 때",{"_925":3415,"_2219":2370,"_2371":3416},"79de185c-272a-4695-a170-0f114832f834",[],{"_925":3418,"_2219":2375,"_2376":2101,"_2371":3419},"c4d4a011-2bf0-4953-88ad-12c792cdae21",[3420],{"_2379":3421,"_2219":2379},"가장 중요한 첫걸음 떼기",{"_925":3423,"_2219":2370,"_2371":3424},"d1df4e25-4cc3-432d-bafe-78634b8cb596",[],{"_925":3426,"_2219":2370,"_2371":3427},"77ca52d0-0498-4725-bb28-efab13ac4592",[3428],{"_2379":3429,"_2219":2379},"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.",{"_3206":3431,"_3246":3435,"_3230":3439,"_3199":3443,"_3277":3445,"_3331":3449,"_3214":3454,"_3222":3458,"_3426":3462,"_3285":3466,"_3238":3470,"_3365":3474,"_3318":3483,"_3261":3488,"_3310":3492,"_3418":3496,"_3269":3500,"_3349":3504,"_3293":3508,"_3357":3513},{"_2371":3432},{"_1685":3433,"_1686":3434,"_1596":3209},"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！",{"_2371":3436},{"_1685":3437,"_1686":3438,"_1596":3249},"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。",{"_2371":3440},{"_1685":3441,"_1686":3442,"_1596":3233},"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。",{"_2371":3444},{"_1685":3102,"_1686":3103,"_1596":3104},{"_2371":3446},{"_1685":3447,"_1686":3448,"_1596":3280},"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。",{"_2371":3450},{"_1685":3451,"_1686":3452,"_1596":3453},"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.",{"_2371":3455},{"_1685":3456,"_1686":3457,"_1596":3217},"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",{"_2371":3459},{"_1685":3460,"_1686":3461,"_1596":3225},"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。",{"_2371":3463},{"_1685":3464,"_1686":3465,"_1596":3429},"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。",{"_2371":3467},{"_1685":3468,"_1686":3469,"_1596":3288},"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。",{"_2371":3471},{"_1685":3472,"_1686":3473,"_1596":3241},"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。",{"_3475":3476,"_3479":3480},"item:354bc48f-f726-4241-8ea8-bb6aad0cfe6c",{"_1685":3477,"_1686":3478,"_1596":3373},"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",{"_1685":3481,"_1686":3482,"_1596":3396},"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。",{"_2371":3484},{"_1685":3485,"_1686":3486,"_1596":3487},"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.",{"_2371":3489},{"_1685":3490,"_1686":3491,"_1596":3264},"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。",{"_2371":3493},{"_1685":3494,"_1686":3495,"_1596":3313},"In what situations should you choose which?","どんな状況でどちらを選ぶべきか？",{"_2371":3497},{"_1685":3498,"_1686":3499,"_1596":3421},"Taking the most important first step","最も重要な第一歩",{"_2371":3501},{"_1685":3502,"_1686":3503,"_1596":3272},"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",{"_2371":3505},{"_1685":3506,"_1686":3507,"_1596":3352},"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。",{"_2371":3509},{"_1685":3510,"_1686":3511,"_1596":3512},"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.",{"_2371":3514},{"_1685":3515,"_1686":3516,"_1596":3360},"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],[],[3524],{"_2727":3086,"_1675":3087},{"_925":3526,"_2215":2728,"_2217":2728,"_2218":1943,"_2219":2220,"_1676":2221,"_1175":1179,"_1595":2222,"_2223":3527,"_1682":3534,"_9":3538,"_2247":3546,"_2242":3542,"_2252":3547,"_2254":-5,"_700":3548,"_1679":3549,"_327":3550,"_2265":1698,"_2266":1702,"_2267":1698,"_2268":1698,"_2269":1698,"_2270":1698,"_2271":2101,"_2272":1698,"_2273":1698,"_2274":-5,"_2275":-5,"_2276":-5,"_1789":-5,"_1790":-5,"_1791":1702,"_2277":-5,"_2278":3551,"_1794":3552,"_2281":3553,"_2283":-5,"_2284":3554,"_2286":-5,"_2287":-5,"_2288":-5,"_2289":3555,"_1119":3583,"_2329":3596,"_2356":3628,"_2723":4392,"_261":4393},"cmrrk373t01kr10lh4g3liqq5",{"_1595":1596,"_209":3528,"_2226":3529,"_2231":3531,"_2235":2236},2081,{"_1685":2228,"_1686":1698,"_1596":3530,"_2230":1698},1691,{"_1685":3532,"_1686":1698,"_1596":3533,"_2230":1698},0.18740989908697742,0.8125901009130226,{"_9":3535,"_2242":3539,"_2247":3543},{"_1685":3536,"_1686":3537,"_1596":3538},"Project Introduction: Openship","プロジェクト紹介: Openship","프로젝트 소개: Openship",{"_1685":3540,"_1686":3541,"_1596":3542},"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.",{"_1685":3544,"_1686":3545,"_1596":3546},"Project Introduction: Openship When deploying applications, we often find ourselves torn between two options. Either we entrust configuration and operations to a platform and accept vendor lock-in, or we manage servers o…","プロジェクト紹介: Openship 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。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。「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？」 Openshipは、このような問いから始まったオープンソースのデ…","프로젝트 소개: Openship 애플리케이션을 배포할 때 우리는 흔히 두 가지 선택지 사이에서 고민하게 됩니다. 설정과 운영을 플랫폼에 맡기는 대신 종속성을 감수하거나, 직접 서버를 관리하면서 복잡한 배포 환경까지 함께 책임지는 것입니다. “Vercel처럼 간편하게 배포하면서도 내 서버와 인프라의 소유권을 유지할 수는 없을까?” Openship은 이러한 질문에서 출발한 오픈소스 배포 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모니터링까지 하나의 흐름으로 처리합니다.",{"_925":3704,"_2219":2370,"_3637":3705,"_2371":3706},"f15b3179-0dea-497c-91b9-a50d4d32f080",{"_3639":574},[],{"_925":3708,"_2219":2370,"_3637":3709,"_2371":3710},"0f85e2a6-0369-4bf4-817d-f6025c6696bb",{"_3639":574},[3711],{"_2379":3712,"_2219":2379},"Openship Cloud를 이용할 수도 있고, 직접 소유한 VPS나 홈 서버에 배포할 수도 있습니다. 클라우드와 자체 서버를 함께 사용하는 하이브리드 구성도 지향합니다.",{"_925":3714,"_2219":2370,"_3637":3715,"_2371":3716},"892fd1d8-beb5-4786-8dad-a5f7d4fa82ef",{"_3639":574},[],{"_925":3718,"_2219":2375,"_2376":2101,"_3637":3719,"_2371":3720},"10ec34a9-e70a-4b66-9698-08156261e1f8",{"_3639":574},[3721],{"_2379":3722,"_2219":2379},"무엇이 다른가?",{"_925":3724,"_2219":2370,"_3637":3725,"_2371":3726},"625ebfce-fa67-445e-aea2-dfdb7d8c4608",{"_3639":574},[],{"_925":3728,"_2219":2370,"_3637":3729,"_2371":3730},"240c910a-d22d-4c0a-8348-e0ab1e345fb8",{"_3639":574},[3731],{"_2379":3732,"_2219":2379},"Openship은 단순한 배포 스크립트나 서버 관리 대시보드가 아닙니다.",{"_925":3734,"_2219":2370,"_3637":3735,"_2371":3736},"891a0b2a-74a5-44c1-a159-9ecf162b82b3",{"_3639":574},[],{"_925":3738,"_2219":2370,"_3637":3739,"_2371":3740},"416aded8-c299-4cb7-b538-0f2901ec3d5d",{"_3639":574},[3741],{"_2379":3742,"_2219":2379},"코드가 작성된 순간부터 실제 서비스로 운영되기까지 필요한 과정을 하나의 오픈소스 플랫폼으로 연결하는 데 초점을 맞추고 있습니다.",{"_925":3744,"_2219":2370,"_3637":3745,"_2371":3746},"5708f868-a249-40b7-b3bf-30b30386804d",{"_3639":574},[],{"_925":3748,"_2219":2375,"_2376":1938,"_3637":3749,"_2371":3750},"4b2471c8-7d2e-4b7e-9acd-689f69ef46d5",{"_3639":574},[3751],{"_2379":3752,"_2219":2379},"Git Push에서 배포까지",{"_925":3754,"_2219":2370,"_3637":3755,"_2371":3756},"d0043f0a-b67f-46eb-a80b-e798b47f8cf2",{"_3639":574},[],{"_925":3758,"_2219":2370,"_3637":3759,"_2371":3760},"c4753aff-ef3d-47d7-a4d8-a536d19ffcc1",{"_3639":574},[3761],{"_2379":3762,"_2219":2379},"Openship에 저장소와 배포할 서버를 연결하면 이후의 배포 과정을 자동화할 수 있습니다.",{"_925":3764,"_2219":2370,"_3637":3765,"_2371":3766},"243b4df0-8463-4294-aa94-774b52e2c2ae",{"_3639":574},[],{"_925":3768,"_2219":2370,"_3637":3769,"_2371":3770},"59097629-e167-4163-baa4-a0ac62e8fd54",{"_3639":574},[3771],{"_2379":3772,"_2219":2379},"프로젝트의 언어와 프레임워크, 패키지 매니저와 실행 명령을 감지하고, 코드를 이미지로 빌드한 뒤 버전이 지정된 컨테이너로 배포합니다.",{"_925":3774,"_2219":2370,"_3637":3775,"_2371":3776},"7a2c1f2b-eb4f-4664-b3a7-17d7ef308577",{"_3639":574},[],{"_925":3778,"_2219":2370,"_3637":3779,"_2371":3780},"59f6ce63-d432-45ea-9761-78a1d9b520b5",{"_3639":574},[3781],{"_2379":3782,"_2219":2379},"별도의 CI/CD 파이프라인이나 복잡한 YAML 파일을 직접 작성하지 않아도 배포를 시작할 수 있다는 점이 특징입니다.",{"_925":3784,"_2219":2370,"_3637":3785,"_2371":3786},"bcfe9eb3-f2bb-4935-861f-0b9420f62906",{"_3639":574},[],{"_925":3788,"_2219":2370,"_3637":3789,"_2371":3790},"d41c1abc-abb6-41b0-892c-d59ee7addc93",{"_3639":574},[3791],{"_2379":3792,"_2219":2379},"Pull Request마다 별도의 프리뷰 환경을 생성하거나, 이전 배포 버전으로 되돌리는 롤백 기능도 제공합니다.",{"_925":3794,"_2219":2370,"_3637":3795,"_2371":3796},"46d3523f-a7ac-4b4b-8573-c1b5731b5aac",{"_3639":574},[],{"_925":3798,"_2219":2375,"_2376":1938,"_3637":3799,"_2371":3800},"6a5ae6be-c54f-4806-bdf3-3ee11d9f2dbf",{"_3639":574},[3801],{"_2379":3802,"_2219":2379},"클라우드와 내 서버를 같은 방식으로",{"_925":3804,"_2219":2370,"_3637":3805,"_2371":3806},"5acdc114-923d-4c9c-af7d-8eac79359708",{"_3639":574},[],{"_925":3808,"_2219":2370,"_3637":3809,"_2371":3810},"2ffa9114-d030-4747-adef-6efa9e280a65",{"_3639":574},[3811],{"_2379":3812,"_2219":2379},"Openship은 관리형 클라우드와 셀프호스팅 가운데 하나만 선택하도록 제한하지 않습니다.",{"_925":3814,"_2219":2370,"_3637":3815,"_2371":3816},"d2982b9f-8327-4a86-b750-5aaa36b14d34",{"_3639":574},[],{"_925":3818,"_2219":2370,"_3637":3819,"_2371":3820},"6f485565-d447-4a25-8019-9b652392f2fa",{"_3639":574},[3821],{"_2379":3822,"_2219":2379},"Openship Cloud뿐만 아니라 일반적인 Linux VPS, 전용 서버와 홈랩 환경에도 동일한 워크플로우로 애플리케이션을 배포할 수 있습니다.",{"_925":3824,"_2219":2370,"_3637":3825,"_2371":3826},"af53bf29-ff7b-4dc9-a877-135b48607dbe",{"_3639":574},[],{"_925":3828,"_2219":2370,"_3637":3829,"_2371":3830},"ce5557bb-fff2-49bb-b1eb-0cbeb0d52ed0",{"_3639":574},[3831],{"_2379":3832,"_2219":2379},"배포 결과물은 표준 컨테이너로 만들어지기 때문에 특정 클라우드의 독자적인 런타임에 의존하지 않고, 필요할 때 다른 서버나 제공자로 옮길 수 있도록 설계되었습니다.",{"_925":3834,"_2219":2370,"_3637":3835,"_2371":3836},"2cf3b27a-a972-42b5-899f-734de6430204",{"_3639":574},[],{"_925":3838,"_2219":2375,"_2376":1938,"_3637":3839,"_2371":3840},"d4b31e44-f55b-4eee-aefa-5bb554da1214",{"_3639":574},[3841],{"_2379":3842,"_2219":2379},"프로덕션 서버에서는 빌드하지 않는 구조",{"_925":3844,"_2219":2370,"_3637":3845,"_2371":3846},"d2eaccb3-2108-4d2c-be7c-ccd168166b35",{"_3639":574},[],{"_925":3848,"_2219":2370,"_3637":3849,"_2371":3850},"63bd21ff-4602-4644-81ce-018bbb263ccb",{"_3639":574},[3851],{"_2379":3852,"_2219":2379},"일반적인 셀프호스팅 배포 플랫폼은 프로덕션 서버에 대시보드와 빌드 도구, 데이터베이스 등의 관리 구성 요소를 함께 설치하는 경우가 많습니다.",{"_925":3854,"_2219":2370,"_3637":3855,"_2371":3856},"b3e731ba-37a7-4b8e-8034-baeb5222a10c",{"_3639":574},[],{"_925":3858,"_2219":2370,"_3637":3859,"_2371":3860},"079311d5-f023-4b62-a442-de07de8ddc6f",{"_3639":574},[3861],{"_2379":3862,"_2219":2379},"Openship은 애플리케이션 이미지를 로컬 환경이나 클라우드에서 먼저 빌드한 뒤 SSH를 통해 대상 서버로 전달합니다.",{"_925":3864,"_2219":2370,"_3637":3865,"_2371":3866},"72809482-6b76-4fed-9a46-78aa821ed38a",{"_3639":574},[],{"_925":3868,"_2219":2370,"_3637":3869,"_2371":3870},"8a212b79-d367-490c-80ed-bb0eed205f79",{"_3639":574},[3871],{"_2379":3872,"_2219":2379},"대상 서버에는 별도의 관리 에이전트나 대시보드를 설치하지 않으며, 프로덕션 서버는 빌드 작업 대신 실제 애플리케이션 실행에 집중하도록 구성됩니다.",{"_925":3874,"_2219":2370,"_3637":3875,"_2371":3876},"5e564e37-b76b-4878-83fd-14cfe120a0b3",{"_3639":574},[],{"_925":3878,"_2219":2375,"_2376":1938,"_3637":3879,"_2371":3880},"6a169e4b-4faf-41c0-b1c5-1c18e4b31ce9",{"_3639":574},[3881],{"_2379":3882,"_2219":2379},"배포에 필요한 백엔드 기능 통합",{"_925":3884,"_2219":2370,"_3637":3885,"_2371":3886},"e3713feb-b738-4e09-ad71-e91d4b8a37f8",{"_3639":574},[],{"_925":3888,"_2219":2370,"_3637":3889,"_2371":3890},"4b785aa7-a968-4515-8e83-e1d61f2c1a89",{"_3639":574},[3891],{"_2379":3892,"_2219":2379},"애플리케이션을 운영하려면 코드 배포 외에도 다양한 인프라가 필요합니다.",{"_925":3894,"_2219":2370,"_3637":3895,"_2371":3896},"c14e8a5a-9d10-4dec-8a51-d3bfd8ef6e3f",{"_3639":574},[],{"_925":3898,"_2219":2370,"_3637":3899,"_2371":3900},"684e691c-1d17-4a46-9fb5-384790fe8279",{"_3639":574},[3901],{"_2379":3902,"_2219":2379},"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.",{"_925":3904,"_2219":2370,"_3637":3905,"_2371":3906},"c68a6af9-a7ea-4b5f-9c90-70446b8e44a4",{"_3639":574},[],{"_925":3908,"_2219":2370,"_3637":3909,"_2371":3910},"6eb84470-e295-4899-acee-a81d46fd858f",{"_3639":574},[3911],{"_2379":3912,"_2219":2379},"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.",{"_925":3914,"_2219":2370,"_3637":3915,"_2371":3916},"6348bf74-eb15-49db-b2cb-cc02ada69c39",{"_3639":574},[],{"_925":3918,"_2365":3919,"_2219":2366,"_3635":3636,"_3637":3920,"_2367":3921},"66fe9994-b2c5-400a-9c06-fc692ec492ee","screen.png",{"_3639":3636},"cmrrk7ogx01ld10lh804i1xjl",{"_925":3923,"_2219":2370,"_3637":3924,"_2371":3925},"ba7cf4fc-8fae-4cc5-b9bb-dd7e37b81639",{"_3639":574},[],{"_925":3927,"_2219":2375,"_2376":1938,"_3637":3928,"_2371":3929},"cce1b8a8-dc30-42f3-913a-a7f2095b802c",{"_3639":574},[3930],{"_2379":3931,"_2219":2379},"원하는 인터페이스로 관리",{"_925":3933,"_2219":2370,"_3637":3934,"_2371":3935},"74047df3-84d4-4e48-a43f-1ebb2ca9755b",{"_3639":574},[],{"_925":3937,"_2219":2370,"_3637":3938,"_2371":3939},"415b80f9-1555-47a5-959e-f46a4029f631",{"_3639":574},[3940],{"_2379":3941,"_2219":2379},"Openship은 CLI뿐만 아니라 웹 대시보드와 데스크톱 앱도 제공합니다.",{"_925":3943,"_2219":2370,"_3637":3944,"_2371":3945},"f3941d5d-05aa-4211-971e-7eaeec652269",{"_3639":574},[],{"_925":3947,"_2219":2370,"_3637":3948,"_2371":3949},"05ec22fe-d879-49ce-8efc-11192a2a079e",{"_3639":574},[3950],{"_2379":3951,"_2219":2379},"개발자는 터미널에서 배포를 자동화할 수 있고, 팀에서는 웹 화면을 통해 배포 상태와 로그, 리소스 사용량을 확인할 수 있습니다.",{"_925":3953,"_2219":2370,"_3637":3954,"_2371":3955},"d29ea4c0-464c-4408-92de-b1bd2c761905",{"_3639":574},[],{"_925":3957,"_2219":2370,"_3637":3958,"_2371":3959},"85c86dc5-b411-4d6d-8bb1-4c6729b16b9d",{"_3639":574},[3960],{"_2379":3961,"_2219":2379},"REST API와 MCP도 지원하여 Claude, Cursor와 같은 MCP 클라이언트나 AI 에이전트가 배포와 운영 작업을 수행할 수 있도록 설계된 점도 흥미롭습니다.",{"_925":3963,"_2219":2370,"_3637":3964,"_2371":3965},"ce8f06a3-750f-4a1f-9be0-e3c6cb7db713",{"_3639":574},[],{"_925":3967,"_2219":2375,"_2376":2101,"_3637":3968,"_2371":3969},"cf7095e0-c759-4d1b-a3aa-149d4d9d709b",{"_3639":574},[3970],{"_2379":3971,"_2219":2379},"앞으로의 가능성",{"_925":3973,"_2219":2370,"_3637":3974,"_2371":3975},"d4c95494-8c84-444e-8494-8321aed6faab",{"_3639":574},[],{"_925":3977,"_2219":2370,"_3637":3978,"_2371":3979},"6fdd6a3a-cb9a-415f-9e55-c88d9894d4f3",{"_3639":574},[3980],{"_2379":3981,"_2219":2379},"개인 개발자와 작은 팀에게 배포는 이전보다 쉬워졌지만, 그 편리함은 종종 높은 사용료나 플랫폼 종속성으로 이어지곤 합니다.",{"_925":3983,"_2219":2370,"_3637":3984,"_2371":3985},"978c8489-3f86-4a11-a8a1-0594177ce08d",{"_3639":574},[],{"_925":3987,"_2219":2370,"_3637":3988,"_2371":3989},"3ab992d3-dc12-49a8-bb07-0ae0ec01e955",{"_3639":574},[3990],{"_2379":3991,"_2219":2379},"반대로 셀프호스팅을 선택하면 서버를 소유할 수 있는 대신 배포 파이프라인과 SSL, 데이터베이스, 백업, 모니터링까지 직접 구성해야 합니다.",{"_925":3993,"_2219":2370,"_3637":3994,"_2371":3995},"5b3ad65b-3d75-46f3-9246-f5c0653820a7",{"_3639":574},[],{"_925":3997,"_2219":2370,"_3637":3998,"_2371":3999},"c1aecfab-afd0-4552-b06d-072d2b850d84",{"_3639":574},[4000,4002,4005],{"_2379":4001,"_2219":2379},"Openship은 이 두 선택지 사이에서 ",{"_2379":4003,"_2219":2379,"_2406":4004},"“편리한 개발자 경험과 인프라 소유권을 함께 가질 수 있는가”",{"_2474":2409},{"_2379":4006,"_2219":2379},"를 실험하는 프로젝트라고 볼 수 있습니다.",{"_925":4008,"_2219":2370,"_3637":4009,"_2371":4010},"5ffea0c7-b52c-4dc7-97a7-f975a35ac119",{"_3639":574},[],{"_925":4012,"_2219":2370,"_3637":4013,"_2371":4014},"9ff1f7d0-5ec2-454d-bd52-c75cfa599212",{"_3639":574},[4015],{"_2379":4016,"_2219":2379},"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.",{"_925":4018,"_2219":2370,"_3637":4019,"_2371":4020},"29c7f031-8af4-43e7-8ed4-e3b09d6fac84",{"_3639":574},[],{"_925":4022,"_2219":2370,"_3637":4023,"_2371":4024},"bd1fdc26-0c35-45f8-894d-151f076c496c",{"_3639":574},[4025],{"_2379":4026,"_2219":2379},"오픈소스 PaaS와 셀프호스팅, 또는 AI 에이전트를 활용한 인프라 자동화에 관심이 있다면 살펴볼 만한 프로젝트입니다.",{"_925":4028,"_2219":2370,"_3637":4029,"_2371":4030},"86dbb73c-6edf-42cf-b727-2f00a71eca34",{"_3639":574},[],{"_925":4032,"_2219":2375,"_2376":2101,"_3637":4033,"_2371":4034},"64878035-4f3b-4034-aa23-6850dbfd1811",{"_3639":574},[4035],{"_2379":4036,"_2219":2379},"주요 특징",{"_925":4038,"_1675":3366,"_2219":3367,"_755":4039},"3e866691-0e6c-404e-b39c-2ba3651a98b4",[4040,4045,4050,4055,4060,4065,4070,4075,4080,4085,4090,4095],{"_925":4041,"_2371":4042},"27bda58d-7730-436e-ab29-beae5d7a3d27",[4043],{"_2379":4044,"_2219":2379},"오픈소스 셀프호스팅 배포 플랫폼",{"_925":4046,"_2371":4047},"c69b3fcc-9b0b-4835-b597-56dbe44819ba",[4048],{"_2379":4049,"_2219":2379},"Git Push 기반의 자동 빌드 및 배포",{"_925":4051,"_2371":4052},"5460e990-2a0a-4929-9ae6-8ec051b80e22",[4053],{"_2379":4054,"_2219":2379},"별도의 YAML이나 CI/CD 파이프라인 없이 시작 가능",{"_925":4056,"_2371":4057},"6acafafc-a2a3-46d3-9a8f-3a19a1d8db73",[4058],{"_2379":4059,"_2219":2379},"Openship Cloud, 자체 VPS 및 홈 서버 지원",{"_925":4061,"_2371":4062},"75160a7e-70f0-425c-8178-6073d1908a6e",[4063],{"_2379":4064,"_2219":2379},"표준 컨테이너 기반으로 플랫폼 종속성 최소화",{"_925":4066,"_2371":4067},"f9a46d9f-0250-4cce-bf9c-75b4846846f1",[4068],{"_2379":4069,"_2219":2379},"프리뷰 배포와 즉시 롤백 지원",{"_925":4071,"_2371":4072},"cbf95c76-448d-413d-9e4a-ab8693972d94",[4073],{"_2379":4074,"_2219":2379},"커스텀 도메인 및 Let’s Encrypt SSL 자동화",{"_925":4076,"_2371":4077},"d8e23b25-c70e-4bc4-b0e1-1da5c08b8757",[4078],{"_2379":4079,"_2219":2379},"PostgreSQL, MySQL, MongoDB 및 Redis 지원",{"_925":4081,"_2371":4082},"0129ca23-d3b5-44ee-b79d-c32c55a03cbe",[4083],{"_2379":4084,"_2219":2379},"백업, 실시간 로그와 리소스 모니터링",{"_925":4086,"_2371":4087},"7169c126-b9d5-462f-9381-a6977c1d7d85",[4088],{"_2379":4089,"_2219":2379},"CLI, 웹 대시보드 및 데스크톱 앱 제공",{"_925":4091,"_2371":4092},"b4128d3d-371b-497e-b2a7-f2248310ff2c",[4093],{"_2379":4094,"_2219":2379},"REST API 및 AI 에이전트를 위한 MCP 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",{"_4117":4129,"_2219":4119,"_3375":4130},"https://github.com/oblien/openship",[4131],{"_2379":4129,"_2219":2379},{"_925":4133,"_2219":2370,"_3637":4134,"_2371":4135},"d7f5bd28-5f28-4e46-93d5-ed95529dc374",{"_3639":574},[],{"_925":4137,"_2219":4138},"9d8d7264-ec5b-43eb-a329-56454c2fd631","divider",{"_925":4140,"_2219":2370,"_3637":4141,"_2371":4142},"715e0491-c4d7-473e-901a-02beaab4a6ea",{"_3639":574},[4143],{"_2379":4144,"_2219":2379},"📣 프로젝트 제작자이신가요?",{"_925":4146,"_2219":2370,"_3637":4147,"_2371":4148},"18f1d2d4-a8ad-402e-982b-d8b82412f69d",{"_3639":574},[4149],{"_2379":4150,"_2219":2379},"런치 큐레이터는 새로운 인디 프로젝트와 빌더를 소개하고 있습니다.",{"_925":4152,"_2219":2370,"_3637":4153,"_2371":4154},"04a8c816-20c3-4682-b000-7b1e5cd2638c",{"_3639":574},[4155],{"_2379":4156,"_2219":2379},"직접 프로젝트를 소개하고 싶다면 채널에 가입해 자유롭게 글을 작성해 보세요.",{"_925":4158,"_2219":2370,"_3637":4159,"_2371":4160},"5700566f-f2e4-4923-80f3-d752b98ea1b8",{"_3639":574},[],{"_4152":4162,"_3947":4166,"_3858":4170,"_3708":4174,"_3718":4178,"_4146":4182,"_3645":4186,"_4123":4188,"_3728":4191,"_3808":4195,"_3987":4199,"_4038":4203,"_3937":4252,"_3738":4256,"_3664":4260,"_3748":4264,"_3888":4268,"_3698":4272,"_3768":4276,"_3778":4280,"_3848":4284,"_4032":4288,"_3898":4292,"_3878":4296,"_3798":4300,"_3685":4304,"_4105":4309,"_3908":4313,"_3818":4317,"_3977":4321,"_4140":4325,"_3957":4329,"_3868":4333,"_4012":4337,"_3654":4341,"_4022":4345,"_3997":4349,"_3758":4354,"_3927":4358,"_3828":4362,"_3967":4366,"_3788":4370,"_3838":4374,"_4111":4378,"_3674":4383},{"_2371":4163},{"_1685":4164,"_1686":4165,"_1596":4156},"If you'd like to introduce your project directly, feel free to join the channel and share your post.","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。",{"_2371":4167},{"_1685":4168,"_1686":4169,"_1596":3951},"Developers can automate deployments 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。",{"_2371":4171},{"_1685":4172,"_1686":4173,"_1596":3862},"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。",{"_2371":4175},{"_1685":4176,"_1686":4177,"_1596":3712},"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。",{"_2371":4179},{"_1685":4180,"_1686":4181,"_1596":3722},"What makes it different?","何が違うのか？",{"_2371":4183},{"_1685":4184,"_1686":4185,"_1596":4150},"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。",{"_2371":4187},{"_1685":3536,"_1686":3537,"_1596":3538},{"_2371":4189},{"_1685":4190,"_1686":4190,"_1596":4190},"GitHub: https://github.com/oblien/openship",{"_2371":4192},{"_1685":4193,"_1686":4194,"_1596":3732},"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。",{"_2371":4196},{"_1685":4197,"_1686":4198,"_1596":3812},"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。",{"_2371":4200},{"_1685":4201,"_1686":4202,"_1596":3991},"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。",{"_4204":4205,"_4208":4209,"_4212":4213,"_4216":4217,"_4220":4221,"_4224":4225,"_4228":4229,"_4232":4233,"_4236":4237,"_4240":4241,"_4244":4245,"_4248":4249},"item:0129ca23-d3b5-44ee-b79d-c32c55a03cbe",{"_1685":4206,"_1686":4207,"_1596":4084},"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",{"_1685":4210,"_1686":4211,"_1596":4099},"Released under Apache 2.0 license","Apache 2.0ライセンスで公開","item:27bda58d-7730-436e-ab29-beae5d7a3d27",{"_1685":4214,"_1686":4215,"_1596":4044},"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",{"_1685":4218,"_1686":4219,"_1596":4054},"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",{"_1685":4222,"_1686":4223,"_1596":4059},"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",{"_1685":4226,"_1686":4227,"_1596":4089},"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",{"_1685":4230,"_1686":4231,"_1596":4064},"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",{"_1685":4234,"_1686":4235,"_1596":4094},"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",{"_1685":4238,"_1686":4239,"_1596":4049},"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",{"_1685":4242,"_1686":4243,"_1596":4074},"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",{"_1685":4246,"_1686":4247,"_1596":4079},"Supports PostgreSQL, MySQL, MongoDB, and Redis","PostgreSQL、MySQL、MongoDB、Redisをサポート","item:f9a46d9f-0250-4cce-bf9c-75b4846846f1",{"_1685":4250,"_1686":4251,"_1596":4069},"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",{"_2371":4253},{"_1685":4254,"_1686":4255,"_1596":3941},"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。",{"_2371":4257},{"_1685":4258,"_1686":4259,"_1596":3742},"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。",{"_2371":4261},{"_1685":4262,"_1686":4263,"_1596":3668},"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。",{"_2371":4265},{"_1685":4266,"_1686":4267,"_1596":3752},"From Git Push to Deployment","Git Pushからデプロイまで",{"_2371":4269},{"_1685":4270,"_1686":4271,"_1596":3892},"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。",{"_2371":4273},{"_1685":4274,"_1686":4275,"_1596":3702},"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。",{"_2371":4277},{"_1685":4278,"_1686":4279,"_1596":3772},"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。",{"_2371":4281},{"_1685":4282,"_1686":4283,"_1596":3782},"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。",{"_2371":4285},{"_1685":4286,"_1686":4287,"_1596":3852},"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。",{"_2371":4289},{"_1685":4290,"_1686":4291,"_1596":4036},"Key Features","主な特徴",{"_2371":4293},{"_1685":4294,"_1686":4295,"_1596":3902},"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。",{"_2371":4297},{"_1685":4298,"_1686":4299,"_1596":3882},"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",{"_2371":4301},{"_1685":4302,"_1686":4303,"_1596":3802},"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",{"_2371":4305},{"_1685":4306,"_1686":4307,"_1596":4308},"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.",{"_2371":4310},{"_1685":4311,"_1686":4312,"_1596":4109},"🔗 Relevant Links","🔗 関連リンク",{"_2371":4314},{"_1685":4315,"_1686":4316,"_1596":3912},"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。",{"_2371":4318},{"_1685":4319,"_1686":4320,"_1596":3822},"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。",{"_2371":4322},{"_1685":4323,"_1686":4324,"_1596":3981},"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。",{"_2371":4326},{"_1685":4327,"_1686":4328,"_1596":4144},"📣 Are you the creator of this project?","📣 プロジェクトの制作者様へ",{"_2371":4330},{"_1685":4331,"_1686":4332,"_1596":3961},"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。",{"_2371":4334},{"_1685":4335,"_1686":4336,"_1596":3872},"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。",{"_2371":4338},{"_1685":4339,"_1686":4340,"_1596":4016},"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。",{"_2371":4342},{"_1685":4343,"_1686":4344,"_1596":3658},"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。",{"_2371":4346},{"_1685":4347,"_1686":4348,"_1596":4026},"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。",{"_2371":4350},{"_1685":4351,"_1686":4352,"_1596":4353},"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.",{"_2371":4355},{"_1685":4356,"_1686":4357,"_1596":3762},"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。",{"_2371":4359},{"_1685":4360,"_1686":4361,"_1596":3931},"Manage with the Interface of Your Choice","好みのインターフェースで管理",{"_2371":4363},{"_1685":4364,"_1686":4365,"_1596":3832},"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。",{"_2371":4367},{"_1685":4368,"_1686":4369,"_1596":3971},"Future Possibilities","今後の可能性",{"_2371":4371},{"_1685":4372,"_1686":4373,"_1596":3792},"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。",{"_2371":4375},{"_1685":4376,"_1686":4377,"_1596":3842},"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",{"_2371":4379},{"_1685":4380,"_1686":4381,"_1596":4382},"Website: https://openship.io/","ウェブサイト: https://openship.io/","웹사이트: https://openship.io/",{"_2371":4384},{"_1685":4385,"_1686":4386,"_1596":3678},"“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],[],[4394],{"_2727":2728,"_1675":2729},{"_925":4396,"_2215":4397,"_2217":4397,"_2218":1669,"_2219":2220,"_1676":2221,"_1175":1179,"_1595":2222,"_2223":4398,"_1682":4406,"_9":4410,"_2247":4418,"_2242":4414,"_2252":4419,"_2254":-5,"_700":4420,"_1679":4422,"_327":4429,"_2265":1698,"_2266":1702,"_2267":1698,"_2268":1698,"_2269":1698,"_2270":1698,"_2271":2101,"_2272":1698,"_2273":1698,"_2274":-5,"_2275":-5,"_2276":-5,"_1789":-5,"_1790":-5,"_1791":1702,"_2277":-5,"_2278":4434,"_1794":4435,"_2281":4436,"_2283":-5,"_2284":4437,"_2286":-5,"_2287":-5,"_2288":-5,"_2289":4438,"_1119":4463,"_2329":4476,"_2356":4497,"_2723":4734,"_261":4735},"cmrocsk22002v10t9p35zug7l","cmqps5gex000010cgtdz8tjea",{"_1595":1596,"_209":4399,"_2226":4400,"_2231":4403,"_2235":2236},1447,{"_1685":4401,"_1686":1698,"_1596":4402,"_2230":1698},50,1397,{"_1685":4404,"_1686":1698,"_1596":4405,"_2230":1698},0.03455425017277125,0.9654457498272287,{"_9":4407,"_2242":4411,"_2247":4415},{"_1685":4408,"_1686":4409,"_1596":4410},"SK Hynix RWA Trial: Did it Withstand the 24-Hour 'Shadow Market' During the Market Crash?","SKハイニックスRWAの試練 — 急落相場で24時間「シャドーマーケット」は耐え抜けたのか","SK하이닉스 RWA 시험대 — 폭락장 속 24시간 ‘그림자 시장’ 버텼나",{"_1685":4412,"_1686":4413,"_1596":4414},"SK하이닉스 RWA 시험대 — 폭락장 속 24시간 ‘그림자 시장’ 버텼나\n\nSK Hynix RWA Trial: Did it Withstand the 24-Hour 'Shadow Market' During the Market Crash?\n\nDid you notice the Real World Asset (RWA) tokens that appeared as soon as SK Hynix started trading in the US?\n\nThe hype was short-lived, as these tokens faced their first real test in the recent semiconductor market crash immediately after launch.\n\nIn a 24/7 on-chain world that never stops, did these tokens accurately track the actual stock prices? I'll break down why domestic and international communities are keeping such a close watch on this liquidity test!\n\nThe First Chain Reaction Test for RWA Tokens During the Semiconductor Crash\n\nSK Hynix’s US depositary receipt price plummeted by 21.5% in just two days due to the broader sell-off in the semiconductor sector. Amid this massive drop, the trading volume of recently launched SK Hynix RWA tokens exploded, marking their first real trial.\n\nAn interesting phenomenon emerged here. While regular stock markets were closed at night, on-chain token trading continued 24/7 without a pause. During this, a 'tracking error'—the divergence between actual stock prices and token prices—was clearly observed.\n\nThink of it like a department store that only opens during the day, contrasted with a night market that operates overnight. A product selling for 100,000 won in the department store during the day might suddenly plummet to 80,000 won in the night market while the store is closed. A temporary price gap opens between the two markets until the department store reopens the next morning.\n\nPrice discrepancies widened as panic selling occurred on on-chain exchanges during weekends or overnight hours when the actual stock market was closed. This is the first case of the 24/7 crypto market's nature triggering unique liquidity stress when meeting traditional financial assets.\n\nThe Real Risks of the '24-Hour Shadow Market' Warned by Korbit\n\nKorbit Research Center warned that RWA products traded 24/7 on overseas platforms act as a 'shadow stock market' that effectively influences the prices of leading domestic companies. Because trading continues non-stop on-chain even while we sleep, it can even sway stock prices in the regular market the next day.\n\nThe most dangerous part is that there are no 'safety nets.' Even if emergencies like price distortions, oracle transmission errors, or unexpected forced liquidations occur on overseas exchanges or personal wallets overnight, there is absolutely no way to get compensated under domestic law or investor protection systems.\n\nIn the end, the benefit of convenient 24/7 on-chain trading comes with the heavy burden that investors must shoulder all system risks themselves.\n\nFinancial Authorities Alarmed: Emergency Brakes on Domestic Leveraged ETFs\n\nThere was a stir among domestic investors as well. When semiconductor stocks suddenly fluctuated wildly, financial authorities took immediate action.\n\nOn July 16, the Financial Services Commission took a hard stance, tripling the basic deposit requirement for investing in single-stock leveraged ETFs, like those for Samsung Electronics and SK Hynix, from 10 million won to 30 million won. They pulled an emergency brake to dampen excessive speculative fervor among retail investors.\n\nHowever, the SK Hynix RWA tokens that trade 24/7 on overseas platforms are beyond our authorities' control. It is an ironic situation where domestic regulations are tightened, yet the borderless on-chain shadow market continues to trade without any restrictions.\n\nRWAs Without Shareholder Rights: Avoiding a Purely Speculative Playing Field\n\nWhile RWA tokens offer the convenience of 24/7 trading, they provide none of the voting rights or legal protections that come with actual stock ownership. As Korbit Research Center warned, investors must bear the on-chain risks of this massive 'shadow market' existing outside of regulation. We need to keep a close watch on how the imbalance between the overseas-led RWA market and domestic regulations is resolved before the domestic token securities framework is fully established.","SK하이닉스 RWA 시험대 — 폭락장 속 24시간 ‘그림자 시장’ 버텼나\n\nSKハイニックスRWAの試練 — 急落相場で24時間「シャドーマーケット」は耐え抜けたのか\n\nSKハイニックスが米国ナスダックに上場するやいなや、待ち構えていたかのように登場した実物資産（RWA）トークン。皆さんも注目していましたか？\n\n熱い関心も束の間、これらのトークンはリリース直後、近年の半導体株の急落という最初の「真の試練」に直面することになりました。\n\n24時間止まることのないオンチェーンの世界で、これらのトークンは果たして実際の株価をうまく追跡できたのでしょうか？国内外のコミュニティが今回流動性テストの結果になぜこれほど注目しているのか、分かりやすく解説します！\n\n半導体株急落が招いたRWAトークンの連鎖的な初試練\n\nSKハイニックスの米国預託証券（ADR）価格は、半導体セクター全体の連れ安により2日間で21.5%も急落しました。この巨大な下落相場の中、最近発売されたSKハイニックスの実物資産（RWA）トークンの取引量がまさに爆発し、最初の本当の試練を迎えたのです。\n\nここで興味深い現象が見られました。正規の株式市場が閉まる夜間も、オンチェーン上のトークン取引は24時間止まることなく続いたのです。その過程で、実際の株価とトークン価格の間に乖離が生じる「トラッキングエラー（追跡誤差）」が明確に観測されました。\n\n分かりやすく例えると、昼間だけ開いているデパートと、夜通し営業するナイトマーケットを想像してみてください。昼間デパートで10万ウォンで売られていた商品が、デパートが閉まっている夜の間にナイトマーケットで急に8万ウォンに急落して取引されるようなものです。翌朝デパートが再び開くまでの間、両市場の価格に一時的な開きが生まれるわけです。\n\n実際の株式市場が止まっている週末や夜間にオンチェーン取引所でパニック売りが発生し、価格乖離がより拡大しました。24時間動くクリプト市場の特性が伝統的な金融資産と出会い、特有の流動性ストレスを誘発した最初の事例です。\n\nKorbitが警告した「24時間シャドーマーケット」の真のリスク\n\nKorbitリサーチセンターは、海外プラットフォームで24時間取引されるRWA商品が、事実上、韓国の代表企業の価格を左右する「シャドー株式市場」の役割を果たしていると警告しました。私たちが眠る夜の間もオンチェーンの世界では絶え間なく取引が回り、翌日の正規市場の株価まで揺るがしかねないからです。\n\nここで最も注意すべき点は、「保護膜」がないという点です。夜中に海外取引所や個人のウォレットで価格の歪み、オラクル転送エラー、あるいは予期せぬ強制清算のような事態が発生しても、韓国の法律や投資家保護制度では一切救済されません。\n\n結局のところ、24時間便利に取引できるオンチェーン市場の恩恵の裏には、すべてのシステムリスクを投資家が自ら引き受けなければならないという重い責任が伴うのです。\n\n驚いた金融当局、国内レバレッジETFに緊急ブレーキ\n\n韓国の投資家の間でも大騒ぎになりました。半導体株が急激に変動したため、金融当局が即座に動きました。\n\n金融委員会は7月16日、サムスン電子やSKハイニックスのような単一銘柄のレバレッジETFに投資する際に必要な基本預託金を、従来の1,000万ウォンから3,000万ウォンへと3倍に引き上げる強硬手段に出ました。個人投資家の過度な投機熱を冷ますために、緊急ブレーキをかけたのです。\n\nしかし、海外プラットフォームで24時間動くSKハイニックスのRWAトークンは、当局の統制範囲外にあります。国内制度は厳しく制限されていますが、国境なきオンチェーンのシャドーマーケットは依然として何の制約もなく取引されているという皮肉な状況です。\n\n株主権利のないRWA、単なる投機市場にしないためには\n\nRWAトークンは24時間便利に取引できますが、実際の株式を保有した際に得られる議決権や株主としての法的権利は一切与えられません。結局、Korbitリサーチセンターが警告したように、規制外に存在する巨大な「シャドーマーケット」のオンチェーンリスクを、投資家が丸ごと引き受けなければならないのです。今後、国内のトークン証券制度が本格的に整備されるまで、海外プラットフォーム中心のRWA市場と国内規制の間の不均衡をどう解決していくのか、共に関心を持って見守る必要があります。","SK하이닉스 RWA 시험대 — 폭락장 속 24시간 ‘그림자 시장’ 버텼나\n\nSK하이닉스 RWA 시험대 — 폭락장 속 24시간 ‘그림자 시장’ 버텼나\n\nSK하이닉스가 미국 나스닥에 상장하자마자 기다렸다는 듯이 등장한 실물자산(RWA) 토큰들, 다들 눈여겨보셨나요?\n\n뜨거운 관심도 잠시, 이 토큰들이 출시되자마자 최근 반도체 폭락장이라는 첫 번째 '진짜 시험대'를 마주하게 되었습니다.\n\n24시간 내내 멈추지 않는 온체인 세상에서 이 토큰들은 과연 실제 주식 가격을 잘 따라갔을까요? 왜 국내외 커뮤니티가 이번 유동성 테스트 결과에 그토록 주목하고 있는지 친근하게 정리해 드릴게요!\n\n반도체 폭락장이 불러온 RWA 토큰들의 첫 연쇄 시험\n\nSK하이닉스의 미국 주식예탁증서 가격이 반도체 섹터의 동반 하락으로 이틀 만에 무려 21.5%나 폭락했습니다. 이 거대한 하락장 속에서 최근 출시된 SK하이닉스 실물자산(RWA) 토큰들의 거래량이 그야말로 폭발하며 첫 번째 진짜 시험대를 치렀습니다.\n\n여기서 재미있는 현상이 나타났습니다. 정규 주식시장이 문을 닫은 밤 시간대에도 온체인상의 토큰 거래는 24시간 내내 멈추지 않고 계속 돌아간 것입니다. 이 과정에서 실제 주식 가격과 토큰 가격 사이에 차이가 발생하는 '트래킹 에러(추적 오차)' 현상이 뚜렷하게 관측되었습니다.\n\n쉽게 비유하자면 낮에만 문을 여는 백화점과 밤새 열리는 야시장을 떠올려 볼 수 있습니다. 낮에 백화점에서 10만 원에 팔리던 물건이, 백화점이 문을 닫은 밤사이 야시장에서 갑자기 8만 원으로 급락해 거래되는 식입니다. 다음 날 아침 백화점이 다시 문을 열 때까지 두 시장의 가격에 일시적인 틈이 벌어지는 셈입니다.\n\n실제 주식시장이 멈춘 주말이나 밤 시간대에 온체인 거래소에서 패닉 셀이 나오면서 가격 괴리가 더 커졌습니다. 24시간 돌아가는 크립토 시장의 속성이 전통 금융 자산과 만나면서 독특한 유동성 스트레스를 유발한 첫 사례입니다.\n\n코빗이 경고한 '24시간 그림자 시장'의 진짜 리스크\n\n코빗 리서치센터는 해외 플랫폼에서 24시간 내내 거래되는 RWA 상품들이 사실상 국내 대표 기업들의 가격을 주도하는 '그림자 주식시장' 역할을 하고 있다고 경고했어요. 우리가 잠든 밤사이에도 온체인 세상에서는 쉼 없이 거래가 돌며 다음 날 정규 시장의 주가까지 흔들 수 있기 때문입니다.\n\n여기서 가장 조심해야 할 부분은 바로 '보호막'이 없다는 점이에요. 밤새 해외 거래소나 개인 지갑에서 가격 왜곡, 오라클 전송 오류, 혹은 예상치 못한 강제 청산 같은 돌발 사태가 터지더라도 국내 법이나 투자자 보호 제도로는 전혀 보상받을 수 없거든요.\n\n결국 24시간 편리하게 거래할 수 있는 온체인 시장의 혜택 뒤에는, 모든 시스템 리스크를 투자자가 스스로 감당해야 하는 묵직한 책임이 따르는 셈입니다.\n\n화들짝 놀란 금융당국, 국내 레버리지 ETF 긴급 브레이크\n\n국내 투자자들 사이에서도 난리가 났습니다. 반도체 주가가 갑자기 크게 출렁이자 금융당국이 즉각 움직였는데요.\n\n금융위원회는 지난 7월 16일, 삼성전자와 SK하이닉스 같은 단일 종목 레버리지 ETF에 투자할 때 필요한 기본 예탁금을 기존 1,000만 원에서 3,000만 원으로 세 배나 올리는 초강수를 두었습니다. 개인 투자자들의 과도한 투기 열기를 잠재우기 위해 긴급 브레이크를 밟은 것입니다.\n\n하지만 정작 해외 플랫폼에서 24시간 돌아가는 SK하이닉스 RWA 토큰들은 우리 당국의 통제권 밖에 있습니다. 국내 제도는 꽁꽁 묶였지만, 국경 없는 온체인 그림자 시장은 여전히 아무런 제약 없이 거래되는 아이러니한 상황입니다.\n\n주주 권리 없는 RWA, 단순한 투기판으로 남지 않으려면\n\nRWA 토큰은 24시간 편리하게 거래할 수 있지만, 실제 주식을 보유했을 때 얻는 의결권이나 주주로서의 법적 권리는 전혀 주어지지 않습니다. 결국 코빗 리서치센터가 경고한 것처럼 규제 밖에 존재하는 거대한 '그림자 시장'의 온체인 리스크를 투자자가 오롯이 감당해야 하는 셈인데요. 앞으로 국내 토큰증권 제도가 본격적으로 정비되기 전까지, 해외 플랫폼 중심의 RWA 시장과 국내 규제 사이의 불균형을 어떻게 해결해 나갈지 함께 관심을 두고 지켜봐야겠습니다.",{"_1685":4416,"_1686":4417,"_1596":4418},"SK Hynix RWA Trial: Did it Withstand the 24-Hour 'Shadow Market' During the Market Crash? Did you notice the Real World Asset (RWA) tokens that appeared as soon as SK Hynix started trading in the US? 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미국 나스닥에 상장하자마자 기다렸다는 듯이 등장한 실물자산(RWA) 토큰들, 다들 눈여겨보셨나요?",{"_925":4519,"_2219":2370,"_2371":4520},"14b13ccd-1eca-4ae9-90bb-3ed977b9a151",[],{"_925":4522,"_2219":2370,"_2371":4523},"80cb3cd9-3a30-4c1a-9f82-66c0331ce061",[4524],{"_2379":4525,"_2219":2379},"뜨거운 관심도 잠시, 이 토큰들이 출시되자마자 최근 반도체 폭락장이라는 첫 번째 '진짜 시험대'를 마주하게 되었습니다.",{"_925":4527,"_2219":2370,"_2371":4528},"8726357b-2da6-4d95-892a-5cb124dc2b79",[],{"_925":4530,"_2219":2370,"_2371":4531},"3e89e091-181b-464d-b83e-5cb85275f121",[4532],{"_2379":4533,"_2219":2379},"24시간 내내 멈추지 않는 온체인 세상에서 이 토큰들은 과연 실제 주식 가격을 잘 따라갔을까요? 왜 국내외 커뮤니티가 이번 유동성 테스트 결과에 그토록 주목하고 있는지 친근하게 정리해 드릴게요!",{"_925":4535,"_2219":2370,"_2371":4536},"c8434fa7-9ff0-4f38-a48b-b19ea2e4d22c",[],{"_925":4538,"_2219":2375,"_2376":2101,"_2371":4539},"71e4c410-9d99-4dba-adfb-7db33b73edca",[4540],{"_2379":4541,"_2219":2379},"반도체 폭락장이 불러온 RWA 토큰들의 첫 연쇄 시험",{"_925":4543,"_2219":2370,"_2371":4544},"ec18c9b7-a2a7-4a6d-8429-5483bf78325d",[],{"_925":4546,"_2219":2370,"_2371":4547},"de1d8590-465a-4147-8969-4bc4cc0fffe7",[4548],{"_2379":4549,"_2219":2379},"SK하이닉스의 미국 주식예탁증서 가격이 반도체 섹터의 동반 하락으로 이틀 만에 무려 21.5%나 폭락했습니다. 이 거대한 하락장 속에서 최근 출시된 SK하이닉스 실물자산(RWA) 토큰들의 거래량이 그야말로 폭발하며 첫 번째 진짜 시험대를 치렀습니다.",{"_925":4551,"_2219":2370,"_2371":4552},"d321135d-a83d-4e5c-b755-b4439a3b0e94",[],{"_925":4554,"_2219":2370,"_2371":4555},"f8cae8c5-11c2-4e2d-bd53-443e41a030ee",[4556],{"_2379":4557,"_2219":2379},"여기서 재미있는 현상이 나타났습니다. 정규 주식시장이 문을 닫은 밤 시간대에도 온체인상의 토큰 거래는 24시간 내내 멈추지 않고 계속 돌아간 것입니다. 이 과정에서 실제 주식 가격과 토큰 가격 사이에 차이가 발생하는 '트래킹 에러(추적 오차)' 현상이 뚜렷하게 관측되었습니다.",{"_925":4559,"_2219":2370,"_2371":4560},"d214a502-8773-4cbb-b98a-3ff4ec0f1e9e",[],{"_925":4562,"_2219":2370,"_2371":4563},"f93d1292-c880-483e-8318-e505140b4f58",[4564],{"_2379":4565,"_2219":2379},"쉽게 비유하자면 낮에만 문을 여는 백화점과 밤새 열리는 야시장을 떠올려 볼 수 있습니다. 낮에 백화점에서 10만 원에 팔리던 물건이, 백화점이 문을 닫은 밤사이 야시장에서 갑자기 8만 원으로 급락해 거래되는 식입니다. 다음 날 아침 백화점이 다시 문을 열 때까지 두 시장의 가격에 일시적인 틈이 벌어지는 셈입니다.",{"_925":4567,"_2219":2370,"_2371":4568},"ac932303-3c1e-4a56-9f51-d57cf1bb9fa3",[],{"_925":4570,"_2219":2370,"_2371":4571},"e7afdaa3-2ebc-4924-a299-ab949e7741cf",[4572],{"_2379":4573,"_2219":2379},"실제 주식시장이 멈춘 주말이나 밤 시간대에 온체인 거래소에서 패닉 셀이 나오면서 가격 괴리가 더 커졌습니다. 24시간 돌아가는 크립토 시장의 속성이 전통 금융 자산과 만나면서 독특한 유동성 스트레스를 유발한 첫 사례입니다.",{"_925":4575,"_2219":2370,"_2371":4576},"23ca539e-b801-4570-8450-a536a71f5893",[],{"_925":4578,"_2219":2375,"_2376":2101,"_2371":4579},"559f49d4-89d9-4cd1-9ae3-d1a98dee0d85",[4580],{"_2379":4581,"_2219":2379},"코빗이 경고한 '24시간 그림자 시장'의 진짜 리스크",{"_925":4583,"_2219":2370,"_2371":4584},"f56b41dd-8c75-4c0c-b76b-68a669a21920",[],{"_925":4586,"_2219":2370,"_2371":4587},"2c8cf934-fbd0-45f9-a1aa-435a86c9987f",[4588],{"_2379":4589,"_2219":2379},"코빗 리서치센터는 해외 플랫폼에서 24시간 내내 거래되는 RWA 상품들이 사실상 국내 대표 기업들의 가격을 주도하는 '그림자 주식시장' 역할을 하고 있다고 경고했어요. 우리가 잠든 밤사이에도 온체인 세상에서는 쉼 없이 거래가 돌며 다음 날 정규 시장의 주가까지 흔들 수 있기 때문입니다.",{"_925":4591,"_2219":2370,"_2371":4592},"4237ed9d-8b0b-434a-9265-c6b3df49e485",[],{"_925":4594,"_2219":2370,"_2371":4595},"12d3a56f-b48f-447e-9dd5-7386ed77c551",[4596],{"_2379":4597,"_2219":2379},"여기서 가장 조심해야 할 부분은 바로 '보호막'이 없다는 점이에요. 밤새 해외 거래소나 개인 지갑에서 가격 왜곡, 오라클 전송 오류, 혹은 예상치 못한 강제 청산 같은 돌발 사태가 터지더라도 국내 법이나 투자자 보호 제도로는 전혀 보상받을 수 없거든요.",{"_925":4599,"_2219":2370,"_2371":4600},"42d65ec5-2da9-4428-9785-372589d6ce8c",[],{"_925":4602,"_2219":2370,"_2371":4603},"05f91528-dd96-4bb5-8bfb-e436cccc1b27",[4604],{"_2379":4605,"_2219":2379},"결국 24시간 편리하게 거래할 수 있는 온체인 시장의 혜택 뒤에는, 모든 시스템 리스크를 투자자가 스스로 감당해야 하는 묵직한 책임이 따르는 셈입니다.",{"_925":4607,"_2219":2370,"_2371":4608},"6ea2b0aa-dbb8-45e4-8c50-8fb6d14a321d",[],{"_925":4610,"_2219":2375,"_2376":2101,"_2371":4611},"1f253bf8-009a-4118-b1dc-a8bef245a37e",[4612],{"_2379":4613,"_2219":2379},"화들짝 놀란 금융당국, 국내 레버리지 ETF 긴급 브레이크",{"_925":4615,"_2219":2370,"_2371":4616},"5e505ee4-cf7e-4708-9917-d30e8b2fcf0e",[],{"_925":4618,"_2219":2370,"_2371":4619},"bec43354-f3e5-4db7-a22e-10feae9bae8f",[4620],{"_2379":4621,"_2219":2379},"국내 투자자들 사이에서도 난리가 났습니다. 반도체 주가가 갑자기 크게 출렁이자 금융당국이 즉각 움직였는데요.",{"_925":4623,"_2219":2370,"_2371":4624},"c3766ce4-9a73-4a9a-9031-fb9f05e11c69",[],{"_925":4626,"_2219":2370,"_2371":4627},"f26a2274-2cb1-42b4-ac85-1f11bf2c0055",[4628],{"_2379":4629,"_2219":2379},"금융위원회는 지난 7월 16일, 삼성전자와 SK하이닉스 같은 단일 종목 레버리지 ETF에 투자할 때 필요한 기본 예탁금을 기존 1,000만 원에서 3,000만 원으로 세 배나 올리는 초강수를 두었습니다. 개인 투자자들의 과도한 투기 열기를 잠재우기 위해 긴급 브레이크를 밟은 것입니다.",{"_925":4631,"_2219":2370,"_2371":4632},"c94ee6bd-1c1c-48bb-a08e-305fc1d7025b",[],{"_925":4634,"_2219":2370,"_2371":4635},"e1cfae31-93ff-491e-892e-dcf5a153f1a1",[4636],{"_2379":4637,"_2219":2379},"하지만 정작 해외 플랫폼에서 24시간 돌아가는 SK하이닉스 RWA 토큰들은 우리 당국의 통제권 밖에 있습니다. 국내 제도는 꽁꽁 묶였지만, 국경 없는 온체인 그림자 시장은 여전히 아무런 제약 없이 거래되는 아이러니한 상황입니다.",{"_925":4639,"_2219":2370,"_2371":4640},"520691cf-483b-4ad1-ae75-a9675a6964f8",[],{"_925":4642,"_2219":2375,"_2376":2101,"_2371":4643},"8c5a77cb-251c-439a-983f-b086ca2bdfd1",[4644],{"_2379":4645,"_2219":2379},"주주 권리 없는 RWA, 단순한 투기판으로 남지 않으려면",{"_925":4647,"_2219":2370,"_2371":4648},"8d904cd1-962a-42b5-9917-90862bbe41c7",[],{"_925":4650,"_2219":2370,"_2371":4651},"e4393458-c014-4174-8262-a0febd2ff0ef",[4652],{"_2379":4653,"_2219":2379},"RWA 토큰은 24시간 편리하게 거래할 수 있지만, 실제 주식을 보유했을 때 얻는 의결권이나 주주로서의 법적 권리는 전혀 주어지지 않습니다. 결국 코빗 리서치센터가 경고한 것처럼 규제 밖에 존재하는 거대한 '그림자 시장'의 온체인 리스크를 투자자가 오롯이 감당해야 하는 셈인데요. 앞으로 국내 토큰증권 제도가 본격적으로 정비되기 전까지, 해외 플랫폼 중심의 RWA 시장과 국내 규제 사이의 불균형을 어떻게 해결해 나갈지 함께 관심을 두고 지켜봐야겠습니다.",{"_4602":4655,"_4594":4659,"_4610":4663,"_4586":4667,"_4530":4671,"_4578":4675,"_4507":4679,"_4538":4681,"_4522":4685,"_4642":4689,"_4618":4693,"_4546":4697,"_4634":4701,"_4650":4705,"_4570":4709,"_4514":4713,"_4626":4717,"_4554":4721,"_4562":4725},{"_2371":4656},{"_1685":4657,"_1686":4658,"_1596":4605},"In the end, the benefit of convenient 24/7 on-chain trading comes with the heavy burden that investors must shoulder all system risks themselves.","結局のところ、24時間便利に取引できるオンチェーン市場の恩恵の裏には、すべてのシステムリスクを投資家が自ら引き受けなければならないという重い責任が伴うのです。",{"_2371":4660},{"_1685":4661,"_1686":4662,"_1596":4597},"The most dangerous part is that there are no 'safety nets.' Even if emergencies like price distortions, oracle transmission errors, or unexpected forced liquidations occur on overseas exchanges or personal wallets overnight, there is absolutely no way to get compensated under domestic law or investor protection systems.","ここで最も注意すべき点は、「保護膜」がないという点です。夜中に海外取引所や個人のウォレットで価格の歪み、オラクル転送エラー、あるいは予期せぬ強制清算のような事態が発生しても、韓国の法律や投資家保護制度では一切救済されません。",{"_2371":4664},{"_1685":4665,"_1686":4666,"_1596":4613},"Financial Authorities Alarmed: Emergency Brakes on Domestic Leveraged ETFs","驚いた金融当局、国内レバレッジETFに緊急ブレーキ",{"_2371":4668},{"_1685":4669,"_1686":4670,"_1596":4589},"Korbit Research Center warned that RWA products traded 24/7 on overseas platforms act as a 'shadow stock market' that effectively influences the prices of leading domestic companies. Because trading continues non-stop on-chain even while we sleep, it can even sway stock prices in the regular market the next day.","Korbitリサーチセンターは、海外プラットフォームで24時間取引されるRWA商品が、事実上、韓国の代表企業の価格を左右する「シャドー株式市場」の役割を果たしていると警告しました。私たちが眠る夜の間もオンチェーンの世界では絶え間なく取引が回り、翌日の正規市場の株価まで揺るがしかねないからです。",{"_2371":4672},{"_1685":4673,"_1686":4674,"_1596":4533},"In a 24/7 on-chain world that never stops, did these tokens accurately track the actual stock prices? I'll break down why domestic and international communities are keeping such a close watch on this liquidity test!","24時間止まることのないオンチェーンの世界で、これらのトークンは果たして実際の株価をうまく追跡できたのでしょうか？国内外のコミュニティが今回流動性テストの結果になぜこれほど注目しているのか、分かりやすく解説します！",{"_2371":4676},{"_1685":4677,"_1686":4678,"_1596":4581},"The Real Risks of the '24-Hour Shadow Market' Warned by Korbit","Korbitが警告した「24時間シャドーマーケット」の真のリスク",{"_2371":4680},{"_1685":4408,"_1686":4409,"_1596":4410},{"_2371":4682},{"_1685":4683,"_1686":4684,"_1596":4541},"The First Chain Reaction Test for RWA Tokens During the Semiconductor Crash","半導体株急落が招いたRWAトークンの連鎖的な初試練",{"_2371":4686},{"_1685":4687,"_1686":4688,"_1596":4525},"The hype was short-lived, as these tokens faced their first real test in the recent semiconductor market crash immediately after launch.","熱い関心も束の間、これらのトークンはリリース直後、近年の半導体株の急落という最初の「真の試練」に直面することになりました。",{"_2371":4690},{"_1685":4691,"_1686":4692,"_1596":4645},"RWAs Without Shareholder Rights: Avoiding a Purely Speculative Playing Field","株主権利のないRWA、単なる投機市場にしないためには",{"_2371":4694},{"_1685":4695,"_1686":4696,"_1596":4621},"There was a stir among domestic investors as well. When semiconductor stocks suddenly fluctuated wildly, financial authorities took immediate action.","韓国の投資家の間でも大騒ぎになりました。半導体株が急激に変動したため、金融当局が即座に動きました。",{"_2371":4698},{"_1685":4699,"_1686":4700,"_1596":4549},"SK Hynix’s US depositary receipt price plummeted by 21.5% in just two days due to the broader sell-off in the semiconductor sector. Amid this massive drop, the trading volume of recently launched SK Hynix RWA tokens exploded, marking their first real trial.","SKハイニックスの米国預託証券（ADR）価格は、半導体セクター全体の連れ安により2日間で21.5%も急落しました。この巨大な下落相場の中、最近発売されたSKハイニックスの実物資産（RWA）トークンの取引量がまさに爆発し、最初の本当の試練を迎えたのです。",{"_2371":4702},{"_1685":4703,"_1686":4704,"_1596":4637},"However, the SK Hynix RWA tokens that trade 24/7 on overseas platforms are beyond our authorities' control. It is an ironic situation where domestic regulations are tightened, yet the borderless on-chain shadow market continues to trade without any restrictions.","しかし、海外プラットフォームで24時間動くSKハイニックスのRWAトークンは、当局の統制範囲外にあります。国内制度は厳しく制限されていますが、国境なきオンチェーンのシャドーマーケットは依然として何の制約もなく取引されているという皮肉な状況です。",{"_2371":4706},{"_1685":4707,"_1686":4708,"_1596":4653},"While RWA tokens offer the convenience of 24/7 trading, they provide none of the voting rights or legal protections that come with actual stock ownership. As Korbit Research Center warned, investors must bear the on-chain risks of this massive 'shadow market' existing outside of regulation. We need to keep a close watch on how the imbalance between the overseas-led RWA market and domestic regulations is resolved before the domestic token securities framework is fully established.","RWAトークンは24時間便利に取引できますが、実際の株式を保有した際に得られる議決権や株主としての法的権利は一切与えられません。結局、Korbitリサーチセンターが警告したように、規制外に存在する巨大な「シャドーマーケット」のオンチェーンリスクを、投資家が丸ごと引き受けなければならないのです。今後、国内のトークン証券制度が本格的に整備されるまで、海外プラットフォーム中心のRWA市場と国内規制の間の不均衡をどう解決していくのか、共に関心を持って見守る必要があります。",{"_2371":4710},{"_1685":4711,"_1686":4712,"_1596":4573},"Price discrepancies widened as panic selling occurred on on-chain exchanges during weekends or overnight hours when the actual stock market was closed. This is the first case of the 24/7 crypto market's nature triggering unique liquidity stress when meeting traditional financial assets.","実際の株式市場が止まっている週末や夜間にオンチェーン取引所でパニック売りが発生し、価格乖離がより拡大しました。24時間動くクリプト市場の特性が伝統的な金融資産と出会い、特有の流動性ストレスを誘発した最初の事例です。",{"_2371":4714},{"_1685":4715,"_1686":4716,"_1596":4517},"Did you notice the Real World Asset (RWA) tokens that appeared as soon as SK Hynix started trading in the US?","SKハイニックスが米国ナスダックに上場するやいなや、待ち構えていたかのように登場した実物資産（RWA）トークン。皆さんも注目していましたか？",{"_2371":4718},{"_1685":4719,"_1686":4720,"_1596":4629},"On July 16, the Financial Services Commission took a hard stance, tripling the basic deposit requirement for investing in single-stock leveraged ETFs, like those for Samsung Electronics and SK Hynix, from 10 million won to 30 million won. They pulled an emergency brake to dampen excessive speculative fervor among retail investors.","金融委員会は7月16日、サムスン電子やSKハイニックスのような単一銘柄のレバレッジETFに投資する際に必要な基本預託金を、従来の1,000万ウォンから3,000万ウォンへと3倍に引き上げる強硬手段に出ました。個人投資家の過度な投機熱を冷ますために、緊急ブレーキをかけたのです。",{"_2371":4722},{"_1685":4723,"_1686":4724,"_1596":4557},"An interesting phenomenon emerged here. While regular stock markets were closed at night, on-chain token trading continued 24/7 without a pause. During this, a 'tracking error'—the divergence between actual stock prices and token prices—was clearly observed.","ここで興味深い現象が見られました。正規の株式市場が閉まる夜間も、オンチェーン上のトークン取引は24時間止まることなく続いたのです。その過程で、実際の株価とトークン価格の間に乖離が生じる「トラッキングエラー（追跡誤差）」が明確に観測されました。",{"_2371":4726},{"_1685":4727,"_1686":4728,"_1596":4565},"Think of it like a department store that only opens during the day, contrasted with a night market that operates overnight. A product selling for 100,000 won in the department store during the day might suddenly plummet to 80,000 won in the night market while the store is closed. A temporary price gap opens between the two markets until the department store reopens the next morning.","分かりやすく例えると、昼間だけ開いているデパートと、夜通し営業するナイトマーケットを想像してみてください。昼間デパートで10万ウォンで売られていた商品が、デパートが閉まっている夜の間にナイトマーケットで急に8万ウォンに急落して取引されるようなものです。翌朝デパートが再び開くまでの間、両市場の価格に一時的な開きが生まれるわけです。","![SK하이닉스 RWA 시험대 — 폭락장 속 24시간 ‘그림자 시장’ 버텼나](file:cmrodim0s003a10t97arc7n33)\n\n# SK하이닉스 RWA 시험대 — 폭락장 속 24시간 ‘그림자 시장’ 버텼나\n\nSK하이닉스가 미국 나스닥에 상장하자마자 기다렸다는 듯이 등장한 실물자산(RWA) 토큰들, 다들 눈여겨보셨나요?\n\n뜨거운 관심도 잠시, 이 토큰들이 출시되자마자 최근 반도체 폭락장이라는 첫 번째 '진짜 시험대'를 마주하게 되었습니다.\n\n24시간 내내 멈추지 않는 온체인 세상에서 이 토큰들은 과연 실제 주식 가격을 잘 따라갔을까요? 왜 국내외 커뮤니티가 이번 유동성 테스트 결과에 그토록 주목하고 있는지 친근하게 정리해 드릴게요!\n\n## 반도체 폭락장이 불러온 RWA 토큰들의 첫 연쇄 시험\n\nSK하이닉스의 미국 주식예탁증서 가격이 반도체 섹터의 동반 하락으로 이틀 만에 무려 21.5%나 폭락했습니다. 이 거대한 하락장 속에서 최근 출시된 SK하이닉스 실물자산(RWA) 토큰들의 거래량이 그야말로 폭발하며 첫 번째 진짜 시험대를 치렀습니다.\n\n여기서 재미있는 현상이 나타났습니다. 정규 주식시장이 문을 닫은 밤 시간대에도 온체인상의 토큰 거래는 24시간 내내 멈추지 않고 계속 돌아간 것입니다. 이 과정에서 실제 주식 가격과 토큰 가격 사이에 차이가 발생하는 '트래킹 에러(추적 오차)' 현상이 뚜렷하게 관측되었습니다.\n\n쉽게 비유하자면 낮에만 문을 여는 백화점과 밤새 열리는 야시장을 떠올려 볼 수 있습니다. 낮에 백화점에서 10만 원에 팔리던 물건이, 백화점이 문을 닫은 밤사이 야시장에서 갑자기 8만 원으로 급락해 거래되는 식입니다. 다음 날 아침 백화점이 다시 문을 열 때까지 두 시장의 가격에 일시적인 틈이 벌어지는 셈입니다.\n\n실제 주식시장이 멈춘 주말이나 밤 시간대에 온체인 거래소에서 패닉 셀이 나오면서 가격 괴리가 더 커졌습니다. 24시간 돌아가는 크립토 시장의 속성이 전통 금융 자산과 만나면서 독특한 유동성 스트레스를 유발한 첫 사례입니다.\n\n## 코빗이 경고한 '24시간 그림자 시장'의 진짜 리스크\n\n코빗 리서치센터는 해외 플랫폼에서 24시간 내내 거래되는 RWA 상품들이 사실상 국내 대표 기업들의 가격을 주도하는 '그림자 주식시장' 역할을 하고 있다고 경고했어요. 우리가 잠든 밤사이에도 온체인 세상에서는 쉼 없이 거래가 돌며 다음 날 정규 시장의 주가까지 흔들 수 있기 때문입니다.\n\n여기서 가장 조심해야 할 부분은 바로 '보호막'이 없다는 점이에요. 밤새 해외 거래소나 개인 지갑에서 가격 왜곡, 오라클 전송 오류, 혹은 예상치 못한 강제 청산 같은 돌발 사태가 터지더라도 국내 법이나 투자자 보호 제도로는 전혀 보상받을 수 없거든요.\n\n결국 24시간 편리하게 거래할 수 있는 온체인 시장의 혜택 뒤에는, 모든 시스템 리스크를 투자자가 스스로 감당해야 하는 묵직한 책임이 따르는 셈입니다.\n\n## 화들짝 놀란 금융당국, 국내 레버리지 ETF 긴급 브레이크\n\n국내 투자자들 사이에서도 난리가 났습니다. 반도체 주가가 갑자기 크게 출렁이자 금융당국이 즉각 움직였는데요.\n\n금융위원회는 지난 7월 16일, 삼성전자와 SK하이닉스 같은 단일 종목 레버리지 ETF에 투자할 때 필요한 기본 예탁금을 기존 1,000만 원에서 3,000만 원으로 세 배나 올리는 초강수를 두었습니다. 개인 투자자들의 과도한 투기 열기를 잠재우기 위해 긴급 브레이크를 밟은 것입니다.\n\n하지만 정작 해외 플랫폼에서 24시간 돌아가는 SK하이닉스 RWA 토큰들은 우리 당국의 통제권 밖에 있습니다. 국내 제도는 꽁꽁 묶였지만, 국경 없는 온체인 그림자 시장은 여전히 아무런 제약 없이 거래되는 아이러니한 상황입니다.\n\n## 주주 권리 없는 RWA, 단순한 투기판으로 남지 않으려면\n\nRWA 토큰은 24시간 편리하게 거래할 수 있지만, 실제 주식을 보유했을 때 얻는 의결권이나 주주로서의 법적 권리는 전혀 주어지지 않습니다. 결국 코빗 리서치센터가 경고한 것처럼 규제 밖에 존재하는 거대한 '그림자 시장'의 온체인 리스크를 투자자가 오롯이 감당해야 하는 셈인데요. 앞으로 국내 토큰증권 제도가 본격적으로 정비되기 전까지, 해외 플랫폼 중심의 RWA 시장과 국내 규제 사이의 불균형을 어떻게 해결해 나갈지 함께 관심을 두고 지켜봐야겠습니다.","d73e555fcff99812de90a22e9fbbdb9a673e4534323d6fee376d8251a13d5d3f",39,["D",1784257409169],["D",1784339886645],[],[4736],{"_2727":2216,"_1675":4737},"EYES",{"_925":4739,"_2215":4740,"_2217":4740,"_2218":1669,"_2219":2220,"_1676":2221,"_1175":1179,"_1595":2222,"_2223":4741,"_1682":4749,"_9":4753,"_2247":4761,"_2242":4757,"_2252":4762,"_2254":-5,"_700":4763,"_1679":4766,"_327":4771,"_2265":1698,"_2266":1702,"_2267":1698,"_2268":1698,"_2269":1698,"_2270":1698,"_2271":2101,"_2272":1698,"_2273":1698,"_2274":-5,"_2275":-5,"_2276":-5,"_1789":-5,"_1790":-5,"_1791":1702,"_2277":-5,"_2278":4774,"_1794":4775,"_2281":4776,"_2283":-5,"_2284":4777,"_2286":-5,"_2287":-5,"_2288":-5,"_2289":4778,"_1119":4803,"_2329":4816,"_2356":4837,"_2723":5093,"_261":5094},"cmrodoaur003m10t9cdfvauu8","cmr4cnetg0000mecga9bdqlv0",{"_1595":1596,"_209":4742,"_2226":4743,"_2231":4746,"_2235":2236},1603,{"_1685":4744,"_1686":1698,"_1596":4745,"_2230":1698},228,1375,{"_1685":4747,"_1686":1698,"_1596":4748,"_2230":1698},0.14223331253898938,0.8577666874610106,{"_9":4750,"_2242":4754,"_2247":4758},{"_1685":4751,"_1686":4752,"_1596":4753},"Tron's Dilemma — The $131M Tether Freeze and Institutional Staking","トロン（Tron）のジレンマ — Tetherの1億3100万ドル凍結と機関投資家向けステーキング","Tron의 딜레마 — Tether 1억 3100만 달러 동결과 기관 스테이킹",{"_1685":4755,"_1686":4756,"_1596":4757},"Tron의 딜레마 — Tether 1억 3100만 달러 동결과 기관 스테이킹\n\nTron's Dilemma — The $131M Tether Freeze and Institutional Staking\n\nA massive fund-freezing event has hit the Tron blockchain, leaving many stunned. Tether has swiftly locked up $131 million worth of funds in wallets linked to the Central Bank of Iran, in compliance with U.S. sanctions. Interestingly, this move comes at the exact moment Anchorage Digital, a major crypto custodian, introduced institutional Tron staking services. Let’s dive in with KITO to quickly and easily understand Tron’s situation as it faces these intense regulatory pressures alongside significant institutional developments.\n\n$131 Million Frozen in an Instant: What Happened?\n\nAccording to reports by crypto news outlet BeInCrypto, Tether has forcibly frozen specific wallets on the Tron blockchain. The move was executed with surgical precision within hours of the U.S. Treasury Department updating its sanctions list. The frozen amount totals a staggering $131 million.\n\nIt turns out these wallets were linked to the Central Bank of Iran. In fact, this isn't the first time Tether has acted with such \"lightning-fast\" intervention. Including a previous freeze in April, roughly $475 million from wallets tied to the Iranian Central Bank has been locked up within the last three months.\n\nWhat we should focus on here is the speed of Tether’s execution. They are enforcing U.S. financial sanctions faster and more effectively than most traditional financial institutions. The idea that stablecoins operate in a lawless, unregulated space is quickly becoming a thing of the past.\n\nThe Real Issue Behind the 'Kill Switch' That Concerns Institutions\n\nThis freezing event has posed a very heavy question for the blockchain industry. It has clearly demonstrated the immense power of the \"kill switch,\" which allows Tether—as the issuer—to lock specific wallets at will. Even though blockchain is a decentralized technology, this reminds us that the stablecoins we use daily remain under the firm control of a specific entity.\n\nIndustry experts, including those at the security firm BlockSec, point out that this level of control could undermine the \"finality of transactions.\" Transaction finality is the promise that once a transfer or payment is processed, it can never be canceled or reversed. This means the very foundation of trust in financial transactions could be at risk.\n\nThese uncertainties are a major concern for institutional investors and regulated enterprises. For institutions looking to tokenize real-world assets or manage large funds on the blockchain, the risk that their assets could be frozen at any time is a critical vulnerability.\n\nInstitutions Still Knocking on the Door Amid Regulatory Winds\n\nYet, in the midst of this icy regulatory environment, something interesting is happening: major institutional players are actively entering the Tron ecosystem.\n\nAccording to reports by Cointelegraph and Bloomingbit, Anchorage Digital, a U.S.-regulated crypto custodian, has officially launched institutional Tron staking services.\n\nNow, large-scale investors can participate in the Tron network and earn staking rewards within a secure custodial environment, without having to risk moving their valuable assets to external wallets. Despite the regulatory storm, the practicality and infrastructure appeal of Tron continue to draw in institutional interest.\n\nKey Points to Watch Moving Forward\n\nThe two faces of the Tron network signal quiet but significant shifts in the market. In fact, the Financial Action Task Force (FATF) has even noted that concerns over regulations and asset-freezing risks are driving a move toward decentralized, censorship-resistant stablecoins. Will Tron leverage its regulatory compliance to establish itself as a definitive institutional chain, or will it struggle to overcome concerns regarding control? Keep following along with KITO to find out!\n\nRelated Links\n\nBeincrypto — One Sanctions List and a Kill Switch: How Tether Enforces US Policy on Iran\nCointelegraph — Anchorage Digital expands Tron support with institutional TRX staking\nInvezz — Why is Tron price down despite direct TRX bank transfers activation?","Tron의 딜레마 — Tether 1억 3100만 달러 동결과 기관 스테이킹\n\nトロン（Tron）のジレンマ — Tetherの1億3100万ドル凍結と機関投資家向けステーキング\n\nトロン（Tron）ブロックチェーン上で、目を疑うような大規模な資金凍結事件が発生しました。米国の制裁措置に合わせて、Tether（テザー）がイラン中央銀行関連のウォレットから、なんと1億3100万ドル相当の資金を即座に凍結したのです。ところが興味深いことに、まさにこのタイミングで、大手暗号資産カストディアンのAnchorage Digitalが、機関投資家向けのトロン・ステーキングサービスの提供を開始しました。厳しい規制の風当たりと、機関投資家による強力な好材料を同時に迎えたトロンの現状を、Kitoと一緒に分かりやすく紐解いていきましょう。\n\n瞬時に凍結された1億3100万ドル、何が起きたのか？\n\n暗号資産専門メディアBeInCryptoの報道によると、Tetherがトロン・ブロックチェーン上の特定のウォレットを全面的に凍結しました。米国財務省が制裁リストを更新してからわずか数時間という早さで、厳格な対応が取られた形です。今回凍結された資金は、実に1億3100万ドルにのぼります。\n\n調査の結果、これらのウォレットはイラン中央銀行と関連していることが判明しました。実は、Tetherによるこうした「迅速な措置」は今回が初めてではありません。4月に行われた凍結措置を含めると、直近の3ヶ月だけで、イラン中央銀行関連のウォレットから約4億7500万ドルが強制的に凍結されたことになります。\n\nここで注目すべきは、Tetherの驚異的な実行スピードです。米政府の金融制裁指針を、伝統的な金融機関よりも迅速かつ強力に履行しているといえます。ステーブルコインは規制の及ばない無法地帯であるという認識は、もはや過去のものとなったといえるでしょう。\n\n機関投資家が懸念する「キルスイッチ」の本当の問題\n\n今回の凍結事件は、ブロックチェーン業界に非常に重い問いを投げかけました。発行元であるTetherが、その気になればいつでも特定のウォレットを凍結できるという、いわゆる「キルスイッチ」の強大な力を改めて浮き彫りにしたからです。ブロックチェーンが分散化技術だとはいえ、私たちが日常的に使用しているステーブルコインが、結局は特定の企業の強力なコントロール下にあるという事実を再認識させられます。\n\nセキュリティ企業BlockSecをはじめとする業界の専門家は、こうしたコントロール機能が「取引の最終性（Finality）」を揺るがす可能性があると指摘しています。取引の最終性とは、一度処理された送金や決済は決して取り消されたり覆されたりしないという約束のこと。金融取引における最も基本的な信頼が損なわれる恐れがある、ということです。\n\nこうした不安要素は、制度圏の企業や機関投資家にとって大きな悩みです。ブロックチェーンを活用して実物資産をトークン化したり、大規模な資金を安全に運用しようとする機関投資家にとって、自分の資産がいつでも凍結される可能性があるというリスクは、致命的な弱点となり得るからです。\n\n規制の風当たりの中で参入する機関投資家たち\n\nこのような氷の上を歩くような規制リスクがある中で、非常に興味深い動きが起きています。それは、制度圏の大手機関投資家がトロンのエコシステムに積極的に足を踏み入れているという事実です。\n\nCointelegraphやBloomingBitの報道によると、米国の公認暗号資産カストディアンであるAnchorage Digitalが、機関投資家向けのトロン・ステーキングサービスを正式に発表しました。\n\nこれにより、大口投資家は外部のウォレットへ資金を移すというリスクを冒すことなく、安全なカストディ環境内でトロンネットワークに参加し、ステーキング報酬を得られるようになりました。規制リスクという嵐の中でも、トロンの実用性とインフラの魅力が機関投資家を惹きつけているといえるでしょう。\n\n今後注目すべきポイント\n\nトロンネットワークが見せたこの二面性は、市場に静かではありますが、非常に重要な変化を予感させています。実際に国際金融活動作業部会（FATF）は、規制や資金凍結リスクを避けるため、Tetherではなく検閲機能を持たない分散型ステーブルコインへ資金が流れるトレンドが見られると指摘しています。果たしてトロンは規制遵守を武器に、確固たる制度圏のチェーンとして再出発するのか、あるいはコントロール権への懸念を拭い去れないのか。今後もKitoと一緒に見守っていきましょう！\n\n関連リンク\n\nBeInCrypto — One Sanctions List and a Kill Switch: How Tether Enforces US Policy on Iran\nCointelegraph — Anchorage Digital expands Tron support with institutional TRX staking\nInvezz — Why is Tron price down despite direct TRX bank transfers activation?","Tron의 딜레마 — Tether 1억 3100만 달러 동결과 기관 스테이킹\n\nTron의 딜레마 — Tether 1억 3100만 달러 동결과 기관 스테이킹\n\n트론 블록체인에서 눈을 의심케 하는 거대한 자금 동결 사건이 터졌습니다. 미국의 제재 조치에 맞춰 테더가 이란 중앙은행 관련 지갑에서 무려 1억 3,100만 달러 규모의 자금을 단숨에 묶어버린 건데요. 그런데 흥미롭게도 바로 이 타이밍에 대형 가상자산 수탁사인 앵커리지 디지털이 기관용 트론 스테이킹 서비스를 선보였습니다. 무서운 규제 칼바람과 강력한 기관 호재를 동시에 마주한 트론의 속사정, 키토와 함께 쉽고 빠르게 알아볼까요?\n\n순식간에 묶인 1억 3,100만 달러, 어떻게 된 일일까?\n\n가상자산 전문 매체 비인크립토 보도에 따르면, 테더가 트론 블록체인에 있던 특정 지갑들을 전격 동결했습니다. 미국 재무부가 제재 명단을 업데이트하자마자 단 몇 시간 만에 칼같이 조치를 취한 건데요. 이번에 묶인 자금만 무려 1억 3,100만 달러에 달합니다.\n\n알고 보니 이 지갑들은 이란 중앙은행과 연결된 곳들이었습니다. 사실 테더의 이런 '번개 제동'은 이번이 처음이 아닙니다. 지난 4월에 있었던 동결 조치까지 합치면, 최근 석 달 사이에만 이란 중앙은행 관련 지갑에서 약 4억 7,500만 달러가 꼼짝없이 묶이게 되었습니다.\n\n여기서 우리가 눈여겨볼 핵심은 테더의 엄청난 실행 속도입니다. 미국 정부의 금융 제재 지침을 그 어떤 전통 금융기관보다도 빠르고 강력하게 이행하고 있는 셈인데요. 스테이블코인이 규제권 밖의 무법지대라는 말도 이제는 완전히 옛말이 된 분위기입니다.\n\n기관들이 고민하는 '킬 스위치'의 진짜 문제\n\n이번 동결 사건은 블록체인 업계에 아주 무거운 질문을 던졌습니다. 발행사인 테더가 마음만 먹으면 언제든 특정 지갑을 묶어버릴 수 있는 이른바 '킬 스위치'의 막강한 힘을 다시 한번 똑똑히 보여주었기 때문입니다. 아무리 블록체인이 탈중앙화 기술이라고 해도, 우리가 매일 쓰는 스테이블코인은 결국 특정 기업의 강력한 통제 아래에 있다는 사실을 새삼 실감케 합니다.\n\n보안 업체 블록섹을 비롯한 업계 전문가들은 이런 통제력이 '거래의 최종성'을 흔들 수 있다고 지적합니다. 거래의 최종성이란 한 번 처리된 송금이나 결제가 절대 취소되거나 번복되지 않는다는 약속입니다. 금융 거래에서 가장 기본이 되는 이 신뢰가 흔들릴 수 있다는 뜻이죠.\n\n이러한 불안 요소는 제도권 기업과 기관 투자자들에게 큰 고민거리입니다. 블록체인을 활용해 실물 자산을 토큰화하거나 대규모 자금을 안전하게 운용하려는 기관들 입장에서, 언제든 내 자산이 동결될 수 있다는 리스크는 치명적인 약점이 될 수밖에 없기 때문입니다.\n\n규제 칼바람 속에서도 문을 두드리는 기관들\n\n이런 살얼음판 같은 규제 리스크 속에서도 참 흥미로운 일이 벌어지고 있습니다. 바로 제도권 대형 기관들이 트론 생태계로 적극적으로 발을 들이고 있다는 사실인데요.\n\n코인텔레그래프와 블루밍비트의 보도에 따르면, 미국의 공인 가상자산 수탁업체인 앵커리지 디지털이 기관 투자자를 위한 트론 스테이킹 서비스를 공식적으로 선보였습니다.\n\n이제 대형 투자자들은 소중한 자산을 외부 지갑으로 옮기는 모험을 하지 않고도, 안전한 수탁 환경 안에서 트론 네트워크에 참여해 이자 보상을 받을 수 있게 되었습니다. 규제 리스크라는 폭풍우 속에서도 트론의 실용성과 인프라 매력은 여전히 기관들을 끌어당기고 있는 셈입니다.\n\n앞으로 우리가 눈여겨봐야 할 포인트\n\n트론 네트워크가 보여준 두 가지 얼굴은 시장에 조용하지만 아주 중요한 변화를 예고하고 있습니다. 실제로 국제자금세탁방지기구는 규제와 자금 동결 리스크를 피하려는 움직임 때문에 테더 대신 검열 기능이 없는 분산형 스테이블코인으로 자금이 이동하는 흐름이 나타나고 있다고 짚기도 했습니다. 과연 트론이 규제 준수를 무기로 확실한 제도권 체인으로 거듭날지, 아니면 통제권에 대한 우려를 극복하지 못할지 키토와 함께 계속 지켜보시죠!\n\n관련 링크\n\nBeincrypto — One Sanctions List and a Kill Switch: How Tether Enforces US Policy on Iran\nCointelegraph — Anchorage Digital expands Tron support with institutional TRX staking\nInvezz — Why is Tron price down despite direct TRX bank transfers activation?",{"_1685":4759,"_1686":4760,"_1596":4761},"Tron's Dilemma — The $131M Tether Freeze and Institutional Staking A massive fund-freezing event has hit the Tron blockchain, leaving many stunned. Tether has swiftly locked up $131 million worth of funds in wallets link…","トロン（Tron）のジレンマ — Tetherの1億3100万ドル凍結と機関投資家向けステーキングトロン（Tron）ブロックチェーン上で、目を疑うような大規模な資金凍結事件が発生しました。米国の制裁措置に合わせて、Tether（テザー）がイラン中央銀行関連のウォレットから、なんと1億3100万ドル相当の資金を即座に凍結したのです。ところが興味深いことに、まさにこのタイミングで、大手暗号資産カストディアンのAnchorage Digit…","Tron의 딜레마 — Tether 1억 3100만 달러 동결과 기관 스테이킹 트론 블록체인에서 눈을 의심케 하는 거대한 자금 동결 사건이 터졌습니다. 미국의 제재 조치에 맞춰 테더가 이란 중앙은행 관련 지갑에서 무려 1억 3,100만 달러 규모의 자금을 단숨에 묶어버린 건데요. 그런데 흥미롭게도 바로 이 타이밍에 대형 가상자산 수탁사인 앵커리지 디지털이 기관용 트론 스테이킹 서비스를 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블록체인에서 눈을 의심케 하는 거대한 자금 동결 사건이 터졌습니다. 미국의 제재 조치에 맞춰 테더가 이란 중앙은행 관련 지갑에서 무려 1억 3,100만 달러 규모의 자금을 단숨에 묶어버린 건데요. 그런데 흥미롭게도 바로 이 타이밍에 대형 가상자산 수탁사인 앵커리지 디지털이 기관용 트론 스테이킹 서비스를 선보였습니다. 무서운 규제 칼바람과 강력한 기관 호재를 동시에 마주한 트론의 속사정, 키토와 함께 쉽고 빠르게 알아볼까요?",{"_925":4859,"_2219":2370,"_2371":4860},"0b42c524-edd0-4e65-99a4-7a877823d45b",[],{"_925":4862,"_2219":2375,"_2376":2101,"_2371":4863},"65f1c10b-4cdc-4943-8614-9b5b30801ade",[4864],{"_2379":4865,"_2219":2379},"순식간에 묶인 1억 3,100만 달러, 어떻게 된 일일까?",{"_925":4867,"_2219":2370,"_2371":4868},"85509858-ea8d-40e2-83d7-499cc2541a07",[],{"_925":4870,"_2219":2370,"_2371":4871},"33a3a4b7-fbf5-4efd-8367-778fe3dea048",[4872],{"_2379":4873,"_2219":2379},"가상자산 전문 매체 비인크립토 보도에 따르면, 테더가 트론 블록체인에 있던 특정 지갑들을 전격 동결했습니다. 미국 재무부가 제재 명단을 업데이트하자마자 단 몇 시간 만에 칼같이 조치를 취한 건데요. 이번에 묶인 자금만 무려 1억 3,100만 달러에 달합니다.",{"_925":4875,"_2219":2370,"_2371":4876},"1b26213b-16f3-452d-be98-5fd6dd6bf37a",[],{"_925":4878,"_2219":2370,"_2371":4879},"93e4840a-ee51-4cee-a00a-cbb40d2174df",[4880],{"_2379":4881,"_2219":2379},"알고 보니 이 지갑들은 이란 중앙은행과 연결된 곳들이었습니다. 사실 테더의 이런 '번개 제동'은 이번이 처음이 아닙니다. 지난 4월에 있었던 동결 조치까지 합치면, 최근 석 달 사이에만 이란 중앙은행 관련 지갑에서 약 4억 7,500만 달러가 꼼짝없이 묶이게 되었습니다.",{"_925":4883,"_2219":2370,"_2371":4884},"2dec7977-f19b-416a-93b1-7ce9aba8ef74",[],{"_925":4886,"_2219":2370,"_2371":4887},"e4aca86f-d4d6-47cf-95c4-10a29c5a148b",[4888],{"_2379":4889,"_2219":2379},"여기서 우리가 눈여겨볼 핵심은 테더의 엄청난 실행 속도입니다. 미국 정부의 금융 제재 지침을 그 어떤 전통 금융기관보다도 빠르고 강력하게 이행하고 있는 셈인데요. 스테이블코인이 규제권 밖의 무법지대라는 말도 이제는 완전히 옛말이 된 분위기입니다.",{"_925":4891,"_2219":2370,"_2371":4892},"9fb2b907-4c4a-446b-afce-44e62dd5e8d7",[],{"_925":4894,"_2219":2375,"_2376":2101,"_2371":4895},"658d44b2-eca1-415e-9890-f00ebe3e681e",[4896],{"_2379":4897,"_2219":2379},"기관들이 고민하는 '킬 스위치'의 진짜 문제",{"_925":4899,"_2219":2370,"_2371":4900},"a70b1c32-ad0a-4608-b8b8-f61e82fbce61",[],{"_925":4902,"_2219":2370,"_2371":4903},"08b466b1-9e63-4942-9166-6c2798ee511e",[4904],{"_2379":4905,"_2219":2379},"이번 동결 사건은 블록체인 업계에 아주 무거운 질문을 던졌습니다. 발행사인 테더가 마음만 먹으면 언제든 특정 지갑을 묶어버릴 수 있는 이른바 '킬 스위치'의 막강한 힘을 다시 한번 똑똑히 보여주었기 때문입니다. 아무리 블록체인이 탈중앙화 기술이라고 해도, 우리가 매일 쓰는 스테이블코인은 결국 특정 기업의 강력한 통제 아래에 있다는 사실을 새삼 실감케 합니다.",{"_925":4907,"_2219":2370,"_2371":4908},"5ffe529d-98ca-4413-b555-9766b0e3a1a9",[],{"_925":4910,"_2219":2370,"_2371":4911},"5b6301a3-4ad4-4179-94f9-3b35de8c0b96",[4912],{"_2379":4913,"_2219":2379},"보안 업체 블록섹을 비롯한 업계 전문가들은 이런 통제력이 '거래의 최종성'을 흔들 수 있다고 지적합니다. 거래의 최종성이란 한 번 처리된 송금이나 결제가 절대 취소되거나 번복되지 않는다는 약속입니다. 금융 거래에서 가장 기본이 되는 이 신뢰가 흔들릴 수 있다는 뜻이죠.",{"_925":4915,"_2219":2370,"_2371":4916},"6a9f26c9-5aad-4bae-8f4e-6c2a55d269e3",[],{"_925":4918,"_2219":2370,"_2371":4919},"34db2de1-316e-4d17-a216-3db110382943",[4920],{"_2379":4921,"_2219":2379},"이러한 불안 요소는 제도권 기업과 기관 투자자들에게 큰 고민거리입니다. 블록체인을 활용해 실물 자산을 토큰화하거나 대규모 자금을 안전하게 운용하려는 기관들 입장에서, 언제든 내 자산이 동결될 수 있다는 리스크는 치명적인 약점이 될 수밖에 없기 때문입니다.",{"_925":4923,"_2219":2370,"_2371":4924},"a97faa87-36e7-4b99-9fa9-ff6ef2e3d9ca",[],{"_925":4926,"_2219":2375,"_2376":2101,"_2371":4927},"6184296e-625c-4abc-b408-b8a8f94b85ee",[4928],{"_2379":4929,"_2219":2379},"규제 칼바람 속에서도 문을 두드리는 기관들",{"_925":4931,"_2219":2370,"_2371":4932},"42f4e11b-7f60-4566-84a1-a1bccec35a4d",[],{"_925":4934,"_2219":2370,"_2371":4935},"274b2960-7c25-46ce-b146-9a88818e88ed",[4936],{"_2379":4937,"_2219":2379},"이런 살얼음판 같은 규제 리스크 속에서도 참 흥미로운 일이 벌어지고 있습니다. 바로 제도권 대형 기관들이 트론 생태계로 적극적으로 발을 들이고 있다는 사실인데요.",{"_925":4939,"_2219":2370,"_2371":4940},"ea2a8bde-dcc8-4de4-8235-84fe32d48ecb",[],{"_925":4942,"_2219":2370,"_2371":4943},"35c84f4a-43c3-42d8-b354-3eeabbb19b9a",[4944],{"_2379":4945,"_2219":2379},"코인텔레그래프와 블루밍비트의 보도에 따르면, 미국의 공인 가상자산 수탁업체인 앵커리지 디지털이 기관 투자자를 위한 트론 스테이킹 서비스를 공식적으로 선보였습니다.",{"_925":4947,"_2219":2370,"_2371":4948},"e96249f2-b877-41fa-85fa-51dcecb59405",[],{"_925":4950,"_2219":2370,"_2371":4951},"3dae1958-132e-41f6-95e3-da89939f4bf3",[4952],{"_2379":4953,"_2219":2379},"이제 대형 투자자들은 소중한 자산을 외부 지갑으로 옮기는 모험을 하지 않고도, 안전한 수탁 환경 안에서 트론 네트워크에 참여해 이자 보상을 받을 수 있게 되었습니다. 규제 리스크라는 폭풍우 속에서도 트론의 실용성과 인프라 매력은 여전히 기관들을 끌어당기고 있는 셈입니다.",{"_925":4955,"_2219":2370,"_2371":4956},"2f1be978-c317-46f0-9952-318cc589da82",[],{"_925":4958,"_2219":2375,"_2376":2101,"_2371":4959},"c8bea9ab-3c0c-4b29-b312-521790e1e297",[4960],{"_2379":4961,"_2219":2379},"앞으로 우리가 눈여겨봐야 할 포인트",{"_925":4963,"_2219":2370,"_2371":4964},"bf36c578-3592-42a0-80b7-e22837c0669b",[],{"_925":4966,"_2219":2370,"_2371":4967},"ae61ea21-5b76-48c2-8176-498ec07aef0b",[4968],{"_2379":4969,"_2219":2379},"트론 네트워크가 보여준 두 가지 얼굴은 시장에 조용하지만 아주 중요한 변화를 예고하고 있습니다. 실제로 국제자금세탁방지기구는 규제와 자금 동결 리스크를 피하려는 움직임 때문에 테더 대신 검열 기능이 없는 분산형 스테이블코인으로 자금이 이동하는 흐름이 나타나고 있다고 짚기도 했습니다. 과연 트론이 규제 준수를 무기로 확실한 제도권 체인으로 거듭날지, 아니면 통제권에 대한 우려를 극복하지 못할지 키토와 함께 계속 지켜보시죠!",{"_925":4971,"_2219":2370,"_2371":4972},"78e8c58d-0026-430a-9513-6e5b06234f37",[],{"_925":4974,"_2219":4138},"bfc5a138-72d1-4d65-aff7-604a812bf8ce",{"_925":4976,"_2219":2370,"_2371":4977},"952c222b-3d4b-4618-b628-110266278554",[],{"_925":4979,"_2219":2370,"_2371":4980},"5cdc07ef-d94c-4684-99cc-2d04064379e8",[4981],{"_2379":4982,"_2219":2379,"_2406":4983},"관련 링크",{"_2474":2409},{"_925":4985,"_2219":2370,"_2371":4986},"5d84ea91-ea91-4448-94b2-899b1de12f76",[],{"_925":4988,"_1675":3366,"_2219":3367,"_755":4989},"b0a59de4-3532-447a-8196-8d5d24fcb2f5",[4990,4998,5006],{"_925":4991,"_2371":4992},"834ee781-0e86-42cd-87bc-b9c70a4eac52",[4993],{"_4117":4994,"_2219":4119,"_3375":4995},"https://beincrypto.com/us-tether-sanctions-weapon-iran/",[4996],{"_2379":4997,"_2219":2379},"Beincrypto — One Sanctions List and a Kill Switch: How Tether Enforces US Policy on Iran",{"_925":4999,"_2371":5000},"311943f0-5032-42e5-9246-6f252ac83f0e",[5001],{"_4117":5002,"_2219":4119,"_3375":5003},"https://cointelegraph.com/news/anchorage-digital-expands-tron-support-with-institutional-trx-staking?utm_source=rss_feed&utm_medium=rss-trading-view_TRX&utm_campaign=rss_partner_inbound",[5004],{"_2379":5005,"_2219":2379},"Cointelegraph — Anchorage Digital expands Tron support with institutional TRX staking",{"_925":5007,"_2371":5008},"d344674f-2812-460f-a8c3-61061ea02522",[5009],{"_4117":5010,"_2219":4119,"_3375":5011},"https://invezz.com/news/2026/07/14/why-is-tron-price-down-despite-direct-trx-bank-transfers-activation/",[5012],{"_2379":5013,"_2219":2379},"Invezz — Why is Tron price down despite direct TRX bank transfers activation?",{"_4902":5015,"_4934":5019,"_4870":5023,"_4918":5027,"_4942":5031,"_4847":5035,"_4950":5037,"_4910":5041,"_4979":5045,"_4926":5049,"_4894":5053,"_4862":5057,"_4878":5061,"_4966":5065,"_4988":5069,"_4958":5077,"_4854":5081,"_4886":5085},{"_2371":5016},{"_1685":5017,"_1686":5018,"_1596":4905},"This freezing event has posed a very heavy question for the blockchain industry. It has clearly demonstrated the immense power of the \"kill switch,\" which allows Tether—as the issuer—to lock specific wallets at will. Even though blockchain is a decentralized technology, this reminds us that the stablecoins we use daily remain under the firm control of a specific entity.","今回の凍結事件は、ブロックチェーン業界に非常に重い問いを投げかけました。発行元であるTetherが、その気になればいつでも特定のウォレットを凍結できるという、いわゆる「キルスイッチ」の強大な力を改めて浮き彫りにしたからです。ブロックチェーンが分散化技術だとはいえ、私たちが日常的に使用しているステーブルコインが、結局は特定の企業の強力なコントロール下にあるという事実を再認識させられます。",{"_2371":5020},{"_1685":5021,"_1686":5022,"_1596":4937},"Yet, in the midst of this icy regulatory environment, something interesting is happening: major institutional players are actively entering the Tron ecosystem.","このような氷の上を歩くような規制リスクがある中で、非常に興味深い動きが起きています。それは、制度圏の大手機関投資家がトロンのエコシステムに積極的に足を踏み入れているという事実です。",{"_2371":5024},{"_1685":5025,"_1686":5026,"_1596":4873},"According to reports by crypto news outlet BeInCrypto, Tether has forcibly frozen specific wallets on the Tron blockchain. The move was executed with surgical precision within hours of the U.S. Treasury Department updating its sanctions list. The frozen amount totals a staggering $131 million.","暗号資産専門メディアBeInCryptoの報道によると、Tetherがトロン・ブロックチェーン上の特定のウォレットを全面的に凍結しました。米国財務省が制裁リストを更新してからわずか数時間という早さで、厳格な対応が取られた形です。今回凍結された資金は、実に1億3100万ドルにのぼります。",{"_2371":5028},{"_1685":5029,"_1686":5030,"_1596":4921},"These uncertainties are a major concern for institutional investors and regulated enterprises. For institutions looking to tokenize real-world assets or manage large funds on the blockchain, the risk that their assets could be frozen at any time is a critical vulnerability.","こうした不安要素は、制度圏の企業や機関投資家にとって大きな悩みです。ブロックチェーンを活用して実物資産をトークン化したり、大規模な資金を安全に運用しようとする機関投資家にとって、自分の資産がいつでも凍結される可能性があるというリスクは、致命的な弱点となり得るからです。",{"_2371":5032},{"_1685":5033,"_1686":5034,"_1596":4945},"According to reports by Cointelegraph and Bloomingbit, Anchorage Digital, a U.S.-regulated crypto custodian, has officially launched institutional Tron staking services.","CointelegraphやBloomingBitの報道によると、米国の公認暗号資産カストディアンであるAnchorage Digitalが、機関投資家向けのトロン・ステーキングサービスを正式に発表しました。",{"_2371":5036},{"_1685":4751,"_1686":4752,"_1596":4753},{"_2371":5038},{"_1685":5039,"_1686":5040,"_1596":4953},"Now, large-scale investors can participate in the Tron network and earn staking rewards within a secure custodial environment, without having to risk moving their valuable assets to external wallets. Despite the regulatory storm, the practicality and infrastructure appeal of Tron continue to draw in institutional interest.","これにより、大口投資家は外部のウォレットへ資金を移すというリスクを冒すことなく、安全なカストディ環境内でトロンネットワークに参加し、ステーキング報酬を得られるようになりました。規制リスクという嵐の中でも、トロンの実用性とインフラの魅力が機関投資家を惹きつけているといえるでしょう。",{"_2371":5042},{"_1685":5043,"_1686":5044,"_1596":4913},"Industry experts, including those at the security firm BlockSec, point out that this level of control could undermine the \"finality of transactions.\" Transaction finality is the promise that once a transfer or payment is processed, it can never be canceled or reversed. This means the very foundation of trust in financial transactions could be at risk.","セキュリティ企業BlockSecをはじめとする業界の専門家は、こうしたコントロール機能が「取引の最終性（Finality）」を揺るがす可能性があると指摘しています。取引の最終性とは、一度処理された送金や決済は決して取り消されたり覆されたりしないという約束のこと。金融取引における最も基本的な信頼が損なわれる恐れがある、ということです。",{"_2371":5046},{"_1685":5047,"_1686":5048,"_1596":4982},"Related Links","関連リンク",{"_2371":5050},{"_1685":5051,"_1686":5052,"_1596":4929},"Institutions Still Knocking on the Door Amid Regulatory Winds","規制の風当たりの中で参入する機関投資家たち",{"_2371":5054},{"_1685":5055,"_1686":5056,"_1596":4897},"The Real Issue Behind the 'Kill Switch' That Concerns Institutions","機関投資家が懸念する「キルスイッチ」の本当の問題",{"_2371":5058},{"_1685":5059,"_1686":5060,"_1596":4865},"$131 Million Frozen in an Instant: What Happened?","瞬時に凍結された1億3100万ドル、何が起きたのか？",{"_2371":5062},{"_1685":5063,"_1686":5064,"_1596":4881},"It turns out these wallets were linked to the Central Bank of Iran. In fact, this isn't the first time Tether has acted with such \"lightning-fast\" intervention. Including a previous freeze in April, roughly $475 million from wallets tied to the Iranian Central Bank has been locked up within the last three months.","調査の結果、これらのウォレットはイラン中央銀行と関連していることが判明しました。実は、Tetherによるこうした「迅速な措置」は今回が初めてではありません。4月に行われた凍結措置を含めると、直近の3ヶ月だけで、イラン中央銀行関連のウォレットから約4億7500万ドルが強制的に凍結されたことになります。",{"_2371":5066},{"_1685":5067,"_1686":5068,"_1596":4969},"The two faces of the Tron network signal quiet but significant shifts in the market. In fact, the Financial Action Task Force (FATF) has even noted that concerns over regulations and asset-freezing risks are driving a move toward decentralized, censorship-resistant stablecoins. Will Tron leverage its regulatory compliance to establish itself as a definitive institutional chain, or will it struggle to overcome concerns regarding control? Keep following along with KITO to find out!","トロンネットワークが見せたこの二面性は、市場に静かではありますが、非常に重要な変化を予感させています。実際に国際金融活動作業部会（FATF）は、規制や資金凍結リスクを避けるため、Tetherではなく検閲機能を持たない分散型ステーブルコインへ資金が流れるトレンドが見られると指摘しています。果たしてトロンは規制遵守を武器に、確固たる制度圏のチェーンとして再出発するのか、あるいはコントロール権への懸念を拭い去れないのか。今後もKitoと一緒に見守っていきましょう！",{"_5070":5071,"_5072":5073,"_5075":5076},"item:311943f0-5032-42e5-9246-6f252ac83f0e",{"_1685":5005,"_1686":5005,"_1596":5005},"item:834ee781-0e86-42cd-87bc-b9c70a4eac52",{"_1685":4997,"_1686":5074,"_1596":4997},"BeInCrypto — One Sanctions List and a Kill Switch: How Tether Enforces US Policy on Iran","item:d344674f-2812-460f-a8c3-61061ea02522",{"_1685":5013,"_1686":5013,"_1596":5013},{"_2371":5078},{"_1685":5079,"_1686":5080,"_1596":4961},"Key Points to Watch Moving Forward","今後注目すべきポイント",{"_2371":5082},{"_1685":5083,"_1686":5084,"_1596":4857},"A massive fund-freezing event has hit the Tron blockchain, leaving many stunned. Tether has swiftly locked up $131 million worth of funds in wallets linked to the Central Bank of Iran, in compliance with U.S. sanctions. Interestingly, this move comes at the exact moment Anchorage Digital, a major crypto custodian, introduced institutional Tron staking services. Let’s dive in with KITO to quickly and easily understand Tron’s situation as it faces these intense regulatory pressures alongside significant institutional developments.","トロン（Tron）ブロックチェーン上で、目を疑うような大規模な資金凍結事件が発生しました。米国の制裁措置に合わせて、Tether（テザー）がイラン中央銀行関連のウォレットから、なんと1億3100万ドル相当の資金を即座に凍結したのです。ところが興味深いことに、まさにこのタイミングで、大手暗号資産カストディアンのAnchorage Digitalが、機関投資家向けのトロン・ステーキングサービスの提供を開始しました。厳しい規制の風当たりと、機関投資家による強力な好材料を同時に迎えたトロンの現状を、Kitoと一緒に分かりやすく紐解いていきましょう。",{"_2371":5086},{"_1685":5087,"_1686":5088,"_1596":4889},"What we should focus on here is the speed of Tether’s execution. They are enforcing U.S. financial sanctions faster and more effectively than most traditional financial institutions. The idea that stablecoins operate in a lawless, unregulated space is quickly becoming a thing of the past.","ここで注目すべきは、Tetherの驚異的な実行スピードです。米政府の金融制裁指針を、伝統的な金融機関よりも迅速かつ強力に履行しているといえます。ステーブルコインは規制の及ばない無法地帯であるという認識は、もはや過去のものとなったといえるでしょう。","![Tron의 딜레마 — Tether 1억 3100만 달러 동결과 기관 스테이킹](file:cmroe1u1n003v10t93etzqat0)\n\n# Tron의 딜레마 — Tether 1억 3100만 달러 동결과 기관 스테이킹\n\n트론 블록체인에서 눈을 의심케 하는 거대한 자금 동결 사건이 터졌습니다. 미국의 제재 조치에 맞춰 테더가 이란 중앙은행 관련 지갑에서 무려 1억 3,100만 달러 규모의 자금을 단숨에 묶어버린 건데요. 그런데 흥미롭게도 바로 이 타이밍에 대형 가상자산 수탁사인 앵커리지 디지털이 기관용 트론 스테이킹 서비스를 선보였습니다. 무서운 규제 칼바람과 강력한 기관 호재를 동시에 마주한 트론의 속사정, 키토와 함께 쉽고 빠르게 알아볼까요?\n\n## 순식간에 묶인 1억 3,100만 달러, 어떻게 된 일일까?\n\n가상자산 전문 매체 비인크립토 보도에 따르면, 테더가 트론 블록체인에 있던 특정 지갑들을 전격 동결했습니다. 미국 재무부가 제재 명단을 업데이트하자마자 단 몇 시간 만에 칼같이 조치를 취한 건데요. 이번에 묶인 자금만 무려 1억 3,100만 달러에 달합니다.\n\n알고 보니 이 지갑들은 이란 중앙은행과 연결된 곳들이었습니다. 사실 테더의 이런 '번개 제동'은 이번이 처음이 아닙니다. 지난 4월에 있었던 동결 조치까지 합치면, 최근 석 달 사이에만 이란 중앙은행 관련 지갑에서 약 4억 7,500만 달러가 꼼짝없이 묶이게 되었습니다.\n\n여기서 우리가 눈여겨볼 핵심은 테더의 엄청난 실행 속도입니다. 미국 정부의 금융 제재 지침을 그 어떤 전통 금융기관보다도 빠르고 강력하게 이행하고 있는 셈인데요. 스테이블코인이 규제권 밖의 무법지대라는 말도 이제는 완전히 옛말이 된 분위기입니다.\n\n## 기관들이 고민하는 '킬 스위치'의 진짜 문제\n\n이번 동결 사건은 블록체인 업계에 아주 무거운 질문을 던졌습니다. 발행사인 테더가 마음만 먹으면 언제든 특정 지갑을 묶어버릴 수 있는 이른바 '킬 스위치'의 막강한 힘을 다시 한번 똑똑히 보여주었기 때문입니다. 아무리 블록체인이 탈중앙화 기술이라고 해도, 우리가 매일 쓰는 스테이블코인은 결국 특정 기업의 강력한 통제 아래에 있다는 사실을 새삼 실감케 합니다.\n\n보안 업체 블록섹을 비롯한 업계 전문가들은 이런 통제력이 '거래의 최종성'을 흔들 수 있다고 지적합니다. 거래의 최종성이란 한 번 처리된 송금이나 결제가 절대 취소되거나 번복되지 않는다는 약속입니다. 금융 거래에서 가장 기본이 되는 이 신뢰가 흔들릴 수 있다는 뜻이죠.\n\n이러한 불안 요소는 제도권 기업과 기관 투자자들에게 큰 고민거리입니다. 블록체인을 활용해 실물 자산을 토큰화하거나 대규모 자금을 안전하게 운용하려는 기관들 입장에서, 언제든 내 자산이 동결될 수 있다는 리스크는 치명적인 약점이 될 수밖에 없기 때문입니다.\n\n## 규제 칼바람 속에서도 문을 두드리는 기관들\n\n이런 살얼음판 같은 규제 리스크 속에서도 참 흥미로운 일이 벌어지고 있습니다. 바로 제도권 대형 기관들이 트론 생태계로 적극적으로 발을 들이고 있다는 사실인데요.\n\n코인텔레그래프와 블루밍비트의 보도에 따르면, 미국의 공인 가상자산 수탁업체인 앵커리지 디지털이 기관 투자자를 위한 트론 스테이킹 서비스를 공식적으로 선보였습니다.\n\n이제 대형 투자자들은 소중한 자산을 외부 지갑으로 옮기는 모험을 하지 않고도, 안전한 수탁 환경 안에서 트론 네트워크에 참여해 이자 보상을 받을 수 있게 되었습니다. 규제 리스크라는 폭풍우 속에서도 트론의 실용성과 인프라 매력은 여전히 기관들을 끌어당기고 있는 셈입니다.\n\n## 앞으로 우리가 눈여겨봐야 할 포인트\n\n트론 네트워크가 보여준 두 가지 얼굴은 시장에 조용하지만 아주 중요한 변화를 예고하고 있습니다. 실제로 국제자금세탁방지기구는 규제와 자금 동결 리스크를 피하려는 움직임 때문에 테더 대신 검열 기능이 없는 분산형 스테이블코인으로 자금이 이동하는 흐름이 나타나고 있다고 짚기도 했습니다. 과연 트론이 규제 준수를 무기로 확실한 제도권 체인으로 거듭날지, 아니면 통제권에 대한 우려를 극복하지 못할지 키토와 함께 계속 지켜보시죠!\n\n---\n\n**관련 링크**\n\n- [Beincrypto — One Sanctions List and a Kill Switch: How Tether Enforces US Policy on Iran](https://beincrypto.com/us-tether-sanctions-weapon-iran/)\n- [Cointelegraph — Anchorage Digital expands Tron support with institutional TRX staking](https://cointelegraph.com/news/anchorage-digital-expands-tron-support-with-institutional-trx-staking?utm_source=rss_feed&utm_medium=rss-trading-view_TRX&utm_campaign=rss_partner_inbound)\n- [Invezz — Why is Tron price down despite direct TRX bank transfers activation?](https://invezz.com/news/2026/07/14/why-is-tron-price-down-despite-direct-trx-bank-transfers-activation/)","259e3b944a17f4204d543fafd69f5f54e1799ce0a56a572ae71af602aa1b0d36",["D",1784258890232],["D",1784340206578],[],[5095],{"_2727":2216,"_1675":3089},{"_925":5097,"_2215":4740,"_2217":4740,"_2218":1669,"_2219":2220,"_1676":2221,"_1175":1179,"_1595":2222,"_2223":5098,"_1682":5106,"_9":5110,"_2247":5118,"_2242":5114,"_2252":5119,"_2254":-5,"_700":5120,"_1679":5122,"_327":5126,"_2265":1698,"_2266":1702,"_2267":1698,"_2268":1698,"_2269":1698,"_2270":1698,"_2271":2101,"_2272":1698,"_2273":1698,"_2274":-5,"_2275":-5,"_2276":-5,"_1789":-5,"_1790":-5,"_1791":1702,"_2277":-5,"_2278":5129,"_1794":5130,"_2281":5131,"_2283":-5,"_2284":5132,"_2286":-5,"_2287":-5,"_2288":-5,"_2289":5133,"_1119":5143,"_2329":5156,"_2356":5178,"_2723":5454,"_261":5455},"cmro4oro400if10ukemf37t85",{"_1595":1596,"_209":5099,"_2226":5100,"_2231":5103,"_2235":2236},1805,{"_1685":5101,"_1686":1698,"_1596":5102,"_2230":1698},307,1498,{"_1685":5104,"_1686":1698,"_1596":5105,"_2230":1698},0.1700831024930748,0.8299168975069252,{"_9":5107,"_2242":5111,"_2247":5115},{"_1685":5108,"_1686":5109,"_1596":5110},"Tether Freezes $131 Million in Iranian Funds — Institutions on Edge","テザー社、イラン関連資金1億3,100万ドルを凍結 — 機関投資家に走る緊張","테더, 이란 자금 1억 3,100만 달러 동결 — 긴장하는 기관들",{"_1685":5112,"_1686":5113,"_1596":5114},"테더, 이란 자금 1억 3,100만 달러 동결 — 긴장하는 기관들\n\nTether Freezes $131 Million in Iranian Funds — Institutions on Edge\n\nImmediately following the announcement of U.S. sanctions, Tether froze $131 million in Iran-linked funds within just a few hours. It was essentially the activation of a powerful 'kill switch' on USDT, the stablecoin we use every day. We'll take a quick look at why this incident is doing more than just freezing funds—it's leaving global institutional investors on edge and shaking up the market landscape.\n\n$131 Million Frozen in an Instant: Tether Becomes the U.S.'s 'Arms and Legs'\n\nAs soon as the U.S. Office of Foreign Assets Control (OFAC) added four Tron blockchain wallet addresses linked to the Central Bank of Iran to its sanctions list, Tether responded at lightning speed. They immediately froze the $131 million in USDT held in those wallets. According to CryptoSlate, over $131 million was tied up in a single stroke.\n\nThe surprising part is that this isn't the first time. Just three months ago, in April, Tether froze $344 million. Adding this latest measure, a total of $475 million in Iran-linked funds has been frozen in just the last three months.\n\nBeInCrypto noted that this incident essentially establishes Tether as the most powerful weapon for executing U.S. foreign policy. In a crypto world that champions decentralization, it has made it crystal clear that the most widely used stablecoin is operating under the powerful control of the United States.\n\n\"My money could be frozen anytime?\" Institutions are on edge\n\nInstitutional investors and the security industry are deeply concerned about Tether's powerful freeze function. They have clearly witnessed the 'kill switch' risk: no matter how securely assets are kept in one's own wallet, they can be frozen at any time with a single click by the issuer.\n\nAndy Zhou, CEO of blockchain security firm BlockSec, pointed out in an interview with Compliance Correlated that Tether's blacklist authority directly conflicts with 'settlement finality,' the cornerstone of financial transactions. Settlement finality is the principle that once a transaction is completed, it can never be legally canceled or reversed.\n\nThis uncertainty is fatal for situations where traditional financial firms are looking to introduce stablecoins into real-world asset (RWA) tokenization or corporate cash management systems. If transactions can be reversed or frozen at any time, institutions moving large sums of money are effectively taking on a massive risk that could paralyze their entire system.\n\nDAI without a freeze button, USDC following legal procedures: The market is splitting\n\nGiven this situation, a very interesting trend is emerging in the market. Having watched assets get locked up by the flick of an issuer's finger, people have started seeking their own ways to survive.\n\nFor starters, those looking to avoid regulation are hiding in places that are impossible to control. According to a report by the Financial Action Task Force (FATF), there have been movements of sanctioned entities shifting funds into DAI, a DeFi-based stablecoin that lacks a freeze function. By avoiding coins operated by centralized companies like Tether, they have chosen decentralized coins—which run on smart contracts and cannot be stopped at will—as their refuge.\n\nOn the other hand, mainstream corporate entities are looking for a more realistic alternative: USDC, issued by Circle. According to American Banker, unlike Tether, which initiates preemptive freezes based on its own judgment, Circle follows a strict standard of executing freezes only when there is an official court order.\n\nUltimately, to reduce the anxiety of not knowing when their assets might be frozen, companies have started adding USDC to their liquidity portfolios. Paradoxically, the overwhelming power of the number one stablecoin, Tether, is splitting the market into two alternatives: DAI and USDC.\n\nAt the crossroads of regulation and decentralization: Points to watch\n\nTether's ultra-fast asset freezing demonstrates strong coordination with U.S. regulatory authorities, but it also proves that they are drifting further away from 'censorship resistance,' a core value of the crypto world.\n\nIt will be very interesting to see if USDC, which strictly follows legal procedures, will become a safe haven for institutions, or if the decentralized stablecoin ecosystem that can completely bypass regulations will grow in size more rapidly. The stablecoin market stands at the crossroads of security and freedom, and we should keep a close eye on it!\n\nRelated Links\n\nFATF — FATF Identifies Stablecoin Shift: Sanctioned Entities Migrating to DAI to Evade Freezes\nCryptoSlate — Tether Freezes $131 Million in USDT Linked to Iran Following New OFAC Sanctions\nCompliance Correlated — Institutional Risk Alarms Raised Over Stablecoin 'Kill Switches' and Settlement Finality","테더, 이란 자금 1억 3,100만 달러 동결 — 긴장하는 기관들\n\nテザー社、イラン関連資金1億3,100万ドルを凍結 — 機関投資家に走る緊張\n\n米国による制裁発表を受け、テザー社はイラン関連資金1億3,100万ドル（約180億円）をわずか数時間で凍結しました。私たちが日々利用するステーブルコイン「USDT」に、強力な「キルスイッチ」が作動したことになります。今回の件が、単なる資金凍結にとどまらず、なぜグローバルな機関投資家を緊張させ、市場の勢力図を変えようとしているのか、その背景を素早く解説します。\n\n一瞬で消えた180億円、米国の「手足」となったテザー\n\n米財務省外国資産管理局（OFAC）がイラン中央銀行と関連のあるトロン（Tron）ブロックチェーン上のウォレットアドレス4つを制裁対象に指定すると、テザー社は即座に対応しました。該当ウォレット内の1億3,100万ドル分のUSDTを即時凍結したのです。CryptoSlateの報道によれば、日本円で180億円を超える資金が一瞬にして拘束されました。\n\n驚くべきは、これが初めてではないという点です。わずか3カ月前の4月にも、テザー社は3億4,400万ドルを凍結しています。今回の措置を合わせると、直近3カ月間でイラン関連ウォレットから凍結された資金は、合計で4億7,500万ドルにのぼります。\n\nBeInCryptoは今回の事態について、テザー社が事実上、米国の外交政策を執行する強力な武器になったと評価しました。分散化を掲げる暗号資産の世界において、最も広く利用されているステーブルコインが米国の強大な統制下にあるという現実を、明確に浮き彫りにしたといえます。\n\n「資産が突然凍結される？」高まる機関投資家の不安\n\n機関投資家やセキュリティ業界は、テザー社の強力な凍結機能に強い懸念を抱いています。自分のウォレットに安全に保管しているつもりでも、発行元がクリック一つでいつでも資産をロックできるという「キルスイッチ」のリスクを目の当たりにしたからです。\n\nブロックチェーンセキュリティ企業BlockSecのCEO、Andy Zhou氏はCompliance Correlatedとのインタビューで、テザー社のブラックリスト権限は、金融取引の基盤である「決済の最終性（Settlement Finality）」と真っ向から衝突すると指摘しました。決済の最終性とは、一度完了した取引は法的に取り消すことも覆すこともできないという原則のことです。\n\n伝統的な金融機関が力を入れている実物資産（RWA）のトークン化や、大企業の資金管理システムへのステーブルコイン導入を検討する中で、この不確実性は致命的です。取引がいつでも覆されたり凍結されたりする可能性があるなら、多額の資金を扱う機関にとってはシステム全体が麻痺しかねない大きなリスクを背負うことになるためです。\n\n凍結ボタンがないDAI、法的要件を重視するUSDC — 分かれる市場の選択\n\nこのような状況の中、市場では非常に興味深い動きが見られます。発行元の判断一つで資産が凍結されるリスクを目の当たりにし、それぞれの防衛策を探り始めているのです。\n\nまず、規制を回避しようとする層は、管理不可能な領域へ逃避しています。FATF（金融活動作業部会）の報告書によると、一部の制裁対象者が凍結機能を持たないDeFiベースのステーブルコイン「DAI」へ資金を移動させている動きが捉えられました。テザーのように中央集権的な企業が運営するコインを避け、スマートコントラクトで稼働し、容易には停止させられない分散型コインを避難先として選んでいるのです。\n\n一方で、正当な制度圏内の企業は、別の現実的な代替案を求めています。それがサークル社が発行する「USDC」です。American Bankerの報道によると、テザー社が独自判断で先制的な凍結を行うのに対し、サークル社は裁判所の正式な命令がある場合にのみ凍結を実行するという厳格な基準を遵守しています。\n\n結果として、いつ凍結されるかわからない不安を軽減するため、企業は流動性ポートフォリオにUSDCを組み入れ始めています。最大手ステーブルコインであるテザーの強大な権力が、逆説的に市場をDAIとUSDCという二つの選択肢へ分断させているのです。\n\n規制か分散化か — 今後の注視ポイント\n\nテザー社による迅速な資金凍結は、米規制当局との強力な連携を示していますが、同時に暗号資産の核心的価値である「検閲耐性」からは遠ざかっていることも証明しました。\n\n今後、法的プロセスを確実に踏むUSDCが機関投資家にとっての安全な避難先となるのか、あるいは規制を完全に回避できる分散型ステーブルコインのエコシステムがさらに急速に拡大するのか。安全性と自由の岐路に立つステーブルコイン市場の行方から目が離せません。\n\n関連リンク\n\nFATF — FATF Identifies Stablecoin Shift: Sanctioned Entities Migrating to DAI to Evade Freezes\nCryptoSlate — Tether Freezes $131 Million in USDT Linked to Iran Following New OFAC Sanctions\nCompliance Correlated — Institutional Risk Alarms Raised Over Stablecoin 'Kill Switches' and Settlement Finality","테더, 이란 자금 1억 3,100만 달러 동결 — 긴장하는 기관들\n\n테더, 이란 자금 1억 3,100만 달러 동결 — 긴장하는 기관들\n\n미국 제재가 발표되자마자 테더가 이란 관련 자금 1억 3,100만 달러(약 1,800억 원)를 단 몇 시간 만에 동결해 버렸습니다. 우리가 매일 쓰는 스테이블코인 USDT에 강력한 '킬 스위치'가 작동한 셈인데요. 이번 사건이 왜 단순한 자금 동결을 넘어 글로벌 기관 투자자들을 긴장하게 만들고 시장 판도를 뒤흔들고 있는지 쉽고 빠르게 짚어봅니다.\n\n순식간에 묶인 1,800억 원, 미국의 '손발'이 된 테더\n\n미국 해외자산통제국이 이란 중앙은행과 연결된 트론 블록체인 지갑 주소 4개를 제재 대상에 올리자마자, 테더가 빛의 속도로 반응했습니다. 해당 지갑에 있던 1억 3,100만 달러의 USDT를 즉각 동결해 버린 건데요. 크립토슬레이트 보도에 따르면, 우리 돈으로 무려 1,800억 원이 넘는 자금이 단숨에 묶였습니다.\n\n놀라운 건 이게 처음이 아니라는 점입니다. 불과 석 달 전인 지난 4월에도 테더는 3억 4,400만 달러를 동결한 적이 있거든요. 이번 조치까지 더하면 최근 석 달 사이에 이란 관련 지갑에서 묶인 자금만 무려 4억 7,500만 달러에 달합니다.\n\n베인크립토는 이번 사건을 두고 테더가 사실상 미국 외교 정책을 직접 집행하는 가장 강력한 무기가 되었다고 평가했습니다. 탈중앙화를 외치는 크립토 세계에서, 가장 널리 쓰이는 스테이블코인이 미국의 강력한 통제력 아래 움직이고 있다는 현실을 아주 명확하게 보여준 셈입니다.\n\n\"내 돈이 언제든 묶일 수 있다?\" 긴장하는 기관들\n\n기관 투자자들과 보안 업계는 테더의 이 막강한 동결 기능을 두고 깊은 고민에 빠졌습니다. 아무리 내 지갑에 안전하게 보관하고 있어도, 발행사 클릭 한 번에 언제든 자산이 묶일 수 있다는 '킬 스위치' 리스크를 똑똑히 목격했기 때문인데요.\n\n블록체인 보안 기업 블록색(BlockSec)의 앤디 주 최고경영자는 컴플라이언스 코릴레이티드와의 인터뷰에서 테더의 블랙리스트 권한이 금융 거래의 뼈대인 '결제 종결성'과 정면으로 충돌한다고 지적했습니다. 결제 종결성은 한 번 완료된 거래는 법적으로 절대 취소하거나 되돌릴 수 없다는 원칙을 말합니다.\n\n최근 전통 금융사들이 공을 들이고 있는 실물자산(RWA) 토큰화나 대기업의 자금 관리 시스템에 스테이블코인을 도입하려는 상황에서, 이 불확실성은 치명적입니다. 거래가 언제든 뒤집히거나 동결될 수 있다면 거액을 움직이는 기관들로서는 시스템 전체가 마비될 수 있는 엄청난 리스크를 떠안는 셈이니까요.\n\n동결 버튼 없는 DAI와 법적 절차 따지는 USDC, 갈라지는 시장\n\n상황이 이렇다 보니 시장에서는 아주 흥미로운 기류가 흐르고 있습니다. 발행사의 손가락 하나에 자산이 묶이는 걸 지켜본 이들이 각자도생의 길을 찾기 시작한 건데요.\n\n우선 규제를 피하려는 세력들은 아예 통제가 불가능한 곳으로 숨어들고 있습니다. 국제자금세탁방지기구(FATF)가 발표한 보고서에 따르면, 일부 제재 대상 세력들이 동결 기능이 없는 디파이 기반 스테이블코인인 DAI로 자금을 옮기는 움직임이 포착되었다고 합니다. 테더처럼 중앙화된 기업이 운영하는 코인을 피해, 스마트 계약 코드로 돌아가 마음대로 멈출 수 없는 탈중앙화 코인을 피난처로 선택한 것이죠.\n\n반면 정상적인 제도권 기업들은 또 다른 현실적인 대안을 찾아 나서고 있습니다. 바로 서클(Circle)이 발행하는 USDC입니다. 아메리칸 뱅커 보도에 따르면, 테더가 자체적인 판단으로 선제적인 동결 조치를 내리는 것과 달리, 서클은 법원의 공식 명령이 있을 때만 동결을 집행하는 엄격한 기준을 따르고 있습니다.\n\n결국 언제 동결될지 모르는 불안감을 줄이기 위해 기업들이 USDC를 유동성 포트폴리오에 섞기 시작한 겁니다. 1등 스테이블코인 테더의 막강한 힘이 역설적으로 시장을 DAI와 USDC라는 두 가지 대안으로 쪼개고 있는 셈입니다.\n\n규제와 탈중앙화의 기로, 앞으로 지켜볼 포인트\n\n테더의 초고속 자금 동결은 미국 규제 당국과의 강력한 공조를 보여주지만, 동시에 크립토 세상의 핵심 가치인 '검열 저항성'과는 점점 거리가 멀어지고 있음을 증명합니다.\n\n앞으로 법적 절차를 확실히 따지는 USDC가 기관들의 안전한 피난처가 될지, 아니면 규제를 완전히 우회할 수 있는 탈중앙화 스테이블코인 생태계가 더 빠르게 덩치를 키울지 무척 궁금해집니다. 안전과 자유의 갈림길에 선 스테이블코인 시장, 앞으로 눈을 크게 뜨고 지켜봐야겠습니다!\n\n관련 링크\n\nFATF — FATF Identifies Stablecoin Shift: Sanctioned Entities Migrating to DAI to Evade Freezes\nCryptoSlate — Tether Freezes $131 Million in USDT Linked to Iran Following New OFAC Sanctions\nCompliance Correlated — Institutional Risk Alarms Raised Over Stablecoin 'Kill Switches' and Settlement Finality",{"_1685":5116,"_1686":5117,"_1596":5118},"Tether Freezes $131 Million in Iranian Funds — Institutions on Edge Immediately following the announcement of U.S. sanctions, Tether froze $131 million in Iran-linked funds within just a few hours. It was essentially the…","テザー社、イラン関連資金1億3,100万ドルを凍結 — 機関投資家に走る緊張米国による制裁発表を受け、テザー社はイラン関連資金1億3,100万ドル（約180億円）をわずか数時間で凍結しました。私たちが日々利用するステーブルコイン「USDT」に、強力な「キルスイッチ」が作動したことになります。今回の件が、単なる資金凍結にとどまらず、なぜグローバルな機関投資家を緊張させ、市場の勢力図を変えようとしているのか、その背景を素早く解説します。…","테더, 이란 자금 1억 3,100만 달러 동결 — 긴장하는 기관들 미국 제재가 발표되자마자 테더가 이란 관련 자금 1억 3,100만 달러(약 1,800억 원)를 단 몇 시간 만에 동결해 버렸습니다. 우리가 매일 쓰는 스테이블코인 USDT에 강력한 '킬 스위치'가 작동한 셈인데요. 이번 사건이 왜 단순한 자금 동결을 넘어 글로벌 기관 투자자들을 긴장하게 만들고 시장 판도를 뒤흔들고 있는지 쉽고…","cmro51usf00ii10uk11cfcgsq",[5121,4765],"news-impact",[4767,88,4769,5123,5124,5125],"dai","usdc","institutional-adoption",[4773,5127,5128],"USDC","DAI",["D",1784252778353],["D",1784243795476],["D",1784339915536],["D",1784339915506],{"_925":4740,"_1675":1299,"_1471":-5,"_2291":4779,"_1574":4780,"_1692":5134},{"_1694":5135},{"_1696":5136,"_1701":1702,"_1703":5137,"_1713":5138,"_1735":4802},{"_1473":1698,"_1699":1698,"_1604":4784,"_919":4784},{"_1705":4786,"_1707":4787,"_1604":4784,"_919":4784,"_1709":4788,"_1711":2194},{"_1715":5139,"_1720":5140,"_1725":5141,"_1730":5142},{"_1705":4791,"_1707":4792,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":4794,"_1707":4795,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":4797,"_1707":4798,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":4800,"_1707":4801,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":1669,"_1670":1671,"_616":1672,"_1595":1681,"_1682":5144,"_1676":1677,"_1175":1265,"_1692":5147},{"_616":5145,"_11":5146},{"_1685":1672,"_1686":1687,"_1596":1688},{"_1685":1674,"_1686":1690,"_1596":1691},{"_1694":5148},{"_1696":5149,"_1701":1702,"_1703":5150,"_1713":5151,"_1735":1736},{"_1473":1698,"_1699":1698,"_1604":1700,"_919":1700},{"_1705":1706,"_1707":1708,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":1710,"_1711":1712},{"_1715":5152,"_1720":5153,"_1725":5154,"_1730":5155},{"_1705":1717,"_1707":1718,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":1722,"_1707":1723,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":1727,"_1707":1728,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":1732,"_1707":1733,"_1604":1734,"_919":1734},{"_1694":5157},{"_1740":-5,"_1701":1702,"_1703":5158,"_1752":-5,"_1735":5164,"_1754":5165},{"_1705":5159,"_1707":5160,"_1744":5161,"_1604":2336,"_919":1868,"_1709":5162,"_1749":2338,"_1711":5163},"users/cmr4cnetg0000mecga9bdqlv0/images/originals/ea693db3-401d-4234-b429-4148d0183399.jpg","https://cdn.boutlet.io/users/cmr4cnetg0000mecga9bdqlv0/images/originals/ea693db3-401d-4234-b429-4148d0183399.jpg",698153,"LBBWMJ9HE2t3~qw@NGIu02-.t6IX","#080818","2026-07-16T23:26:46.733Z",{"_1756":5166,"_1764":5170,"_1771":5174,"_1778":-5},{"_1705":5167,"_1707":5168,"_1744":5169,"_1604":1761,"_919":2345,"_1749":1763},"users/cmr4cnetg0000mecga9bdqlv0/images/derivatives/cmro51usf00ii10uk11cfcgsq/large.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmr4cnetg0000mecga9bdqlv0/images/derivatives/cmro51usf00ii10uk11cfcgsq/large.webp",67468,{"_1705":5171,"_1707":5172,"_1744":5173,"_1604":1769,"_919":2350,"_1749":1763},"users/cmr4cnetg0000mecga9bdqlv0/images/derivatives/cmro51usf00ii10uk11cfcgsq/small.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmr4cnetg0000mecga9bdqlv0/images/derivatives/cmro51usf00ii10uk11cfcgsq/small.webp",11364,{"_1705":5175,"_1707":5176,"_1744":5177,"_1604":1776,"_919":2355,"_1749":1763},"users/cmr4cnetg0000mecga9bdqlv0/images/derivatives/cmro51usf00ii10uk11cfcgsq/medium.webp","https://cdn.boutlet.io/users/cmr4cnetg0000mecga9bdqlv0/images/derivatives/cmro51usf00ii10uk11cfcgsq/medium.webp",30318,{"_925":5179,"_2359":5097,"_2360":5180,"_2617":5370,"_2714":5450,"_2716":5451,"_2718":3519,"_2720":1698,"_1794":5452,"_2281":5453,"_2288":-5},"cmro4oro800ig10uk9rq3i8y1",{"_893":5181,"_1701":1702},[5182,5184,5187,5191,5194,5199,5202,5207,5210,5215,5218,5223,5226,5231,5234,5239,5242,5247,5250,5255,5258,5263,5266,5271,5274,5279,5282,5287,5290,5295,5298,5303,5306,5311,5314,5319,5322,5327,5330,5332,5335,5340,5343],{"_925":5183,"_2365":5110,"_2219":2366,"_2367":5119},"117a7c12-2a86-42cf-88db-ed2417eb3acc",{"_925":5185,"_2219":2370,"_2371":5186},"8cdcde83-3530-4312-8642-be858dad294b",[],{"_925":5188,"_2219":2375,"_2376":1702,"_2371":5189},"daf729ee-3411-497c-9ba2-83ac5be290ee",[5190],{"_2379":5110,"_2219":2379},{"_925":5192,"_2219":2370,"_2371":5193},"9376d249-5589-4197-a9e0-5a47d4285f06",[],{"_925":5195,"_2219":2370,"_2371":5196},"66b2007b-f997-402b-b697-e95729f3adcc",[5197],{"_2379":5198,"_2219":2379},"미국 제재가 발표되자마자 테더가 이란 관련 자금 1억 3,100만 달러(약 1,800억 원)를 단 몇 시간 만에 동결해 버렸습니다. 우리가 매일 쓰는 스테이블코인 USDT에 강력한 '킬 스위치'가 작동한 셈인데요. 이번 사건이 왜 단순한 자금 동결을 넘어 글로벌 기관 투자자들을 긴장하게 만들고 시장 판도를 뒤흔들고 있는지 쉽고 빠르게 짚어봅니다.",{"_925":5200,"_2219":2370,"_2371":5201},"61eeb3a8-910a-4e90-beba-09a97bcefd50",[],{"_925":5203,"_2219":2375,"_2376":2101,"_2371":5204},"25310d03-d06c-4b4e-8612-9f5cbda04719",[5205],{"_2379":5206,"_2219":2379},"순식간에 묶인 1,800억 원, 미국의 '손발'이 된 테더",{"_925":5208,"_2219":2370,"_2371":5209},"2af2abea-c902-4991-afe4-416d7f1a451f",[],{"_925":5211,"_2219":2370,"_2371":5212},"917a14ac-0aa7-409c-9040-93ab79182b58",[5213],{"_2379":5214,"_2219":2379},"미국 해외자산통제국이 이란 중앙은행과 연결된 트론 블록체인 지갑 주소 4개를 제재 대상에 올리자마자, 테더가 빛의 속도로 반응했습니다. 해당 지갑에 있던 1억 3,100만 달러의 USDT를 즉각 동결해 버린 건데요. 크립토슬레이트 보도에 따르면, 우리 돈으로 무려 1,800억 원이 넘는 자금이 단숨에 묶였습니다.",{"_925":5216,"_2219":2370,"_2371":5217},"61639009-6d59-488d-a71c-8b4e21f64f58",[],{"_925":5219,"_2219":2370,"_2371":5220},"3472ee44-491f-49c7-bf9a-4f9c3da5a35a",[5221],{"_2379":5222,"_2219":2379},"놀라운 건 이게 처음이 아니라는 점입니다. 불과 석 달 전인 지난 4월에도 테더는 3억 4,400만 달러를 동결한 적이 있거든요. 이번 조치까지 더하면 최근 석 달 사이에 이란 관련 지갑에서 묶인 자금만 무려 4억 7,500만 달러에 달합니다.",{"_925":5224,"_2219":2370,"_2371":5225},"033f79d2-6360-4219-8d5c-e013095a7f5b",[],{"_925":5227,"_2219":2370,"_2371":5228},"b0bf3ede-5679-48f7-bb88-d2725ed04e28",[5229],{"_2379":5230,"_2219":2379},"베인크립토는 이번 사건을 두고 테더가 사실상 미국 외교 정책을 직접 집행하는 가장 강력한 무기가 되었다고 평가했습니다. 탈중앙화를 외치는 크립토 세계에서, 가장 널리 쓰이는 스테이블코인이 미국의 강력한 통제력 아래 움직이고 있다는 현실을 아주 명확하게 보여준 셈입니다.",{"_925":5232,"_2219":2370,"_2371":5233},"c2fb7506-f19d-4bb9-96b1-2f0626c42267",[],{"_925":5235,"_2219":2375,"_2376":2101,"_2371":5236},"21b81b97-6f8f-42c8-970c-46dcb2e36e12",[5237],{"_2379":5238,"_2219":2379},"\"내 돈이 언제든 묶일 수 있다?\" 긴장하는 기관들",{"_925":5240,"_2219":2370,"_2371":5241},"082f21e4-5aee-4ef9-aeec-e3cc56a058b6",[],{"_925":5243,"_2219":2370,"_2371":5244},"b18809d3-bb2d-45a5-a19d-e24c8301e4fa",[5245],{"_2379":5246,"_2219":2379},"기관 투자자들과 보안 업계는 테더의 이 막강한 동결 기능을 두고 깊은 고민에 빠졌습니다. 아무리 내 지갑에 안전하게 보관하고 있어도, 발행사 클릭 한 번에 언제든 자산이 묶일 수 있다는 '킬 스위치' 리스크를 똑똑히 목격했기 때문인데요.",{"_925":5248,"_2219":2370,"_2371":5249},"7d3bb8b4-54b8-4483-beca-ca08a60e6a01",[],{"_925":5251,"_2219":2370,"_2371":5252},"6dfa11f3-f477-4873-b02d-1338237bd0c1",[5253],{"_2379":5254,"_2219":2379},"블록체인 보안 기업 블록색(BlockSec)의 앤디 주 최고경영자는 컴플라이언스 코릴레이티드와의 인터뷰에서 테더의 블랙리스트 권한이 금융 거래의 뼈대인 '결제 종결성'과 정면으로 충돌한다고 지적했습니다. 결제 종결성은 한 번 완료된 거래는 법적으로 절대 취소하거나 되돌릴 수 없다는 원칙을 말합니다.",{"_925":5256,"_2219":2370,"_2371":5257},"fa43d876-a993-42d4-838d-12f680677e0e",[],{"_925":5259,"_2219":2370,"_2371":5260},"1180a05d-9021-4eb8-adf8-4976cb29084d",[5261],{"_2379":5262,"_2219":2379},"최근 전통 금융사들이 공을 들이고 있는 실물자산(RWA) 토큰화나 대기업의 자금 관리 시스템에 스테이블코인을 도입하려는 상황에서, 이 불확실성은 치명적입니다. 거래가 언제든 뒤집히거나 동결될 수 있다면 거액을 움직이는 기관들로서는 시스템 전체가 마비될 수 있는 엄청난 리스크를 떠안는 셈이니까요.",{"_925":5264,"_2219":2370,"_2371":5265},"6e5a16e3-5a77-4915-8ad5-e050fed63e5a",[],{"_925":5267,"_2219":2375,"_2376":2101,"_2371":5268},"14d446eb-854e-4721-a01b-8b5a131accf7",[5269],{"_2379":5270,"_2219":2379},"동결 버튼 없는 DAI와 법적 절차 따지는 USDC, 갈라지는 시장",{"_925":5272,"_2219":2370,"_2371":5273},"7a54e833-8659-4f74-898f-71091d8ded23",[],{"_925":5275,"_2219":2370,"_2371":5276},"d7f49371-674c-4f15-bc01-a2e018e1456c",[5277],{"_2379":5278,"_2219":2379},"상황이 이렇다 보니 시장에서는 아주 흥미로운 기류가 흐르고 있습니다. 발행사의 손가락 하나에 자산이 묶이는 걸 지켜본 이들이 각자도생의 길을 찾기 시작한 건데요.",{"_925":5280,"_2219":2370,"_2371":5281},"ded2ae1d-b023-4d31-97ad-f6fff0229083",[],{"_925":5283,"_2219":2370,"_2371":5284},"359eeb57-108b-4e55-8f6d-6cca0ed40f28",[5285],{"_2379":5286,"_2219":2379},"우선 규제를 피하려는 세력들은 아예 통제가 불가능한 곳으로 숨어들고 있습니다. 국제자금세탁방지기구(FATF)가 발표한 보고서에 따르면, 일부 제재 대상 세력들이 동결 기능이 없는 디파이 기반 스테이블코인인 DAI로 자금을 옮기는 움직임이 포착되었다고 합니다. 테더처럼 중앙화된 기업이 운영하는 코인을 피해, 스마트 계약 코드로 돌아가 마음대로 멈출 수 없는 탈중앙화 코인을 피난처로 선택한 것이죠.",{"_925":5288,"_2219":2370,"_2371":5289},"d2cf28f4-0a7a-447f-a988-d94bb3b324e6",[],{"_925":5291,"_2219":2370,"_2371":5292},"3bba999c-3c1c-414f-abb4-54cb193ddc3f",[5293],{"_2379":5294,"_2219":2379},"반면 정상적인 제도권 기업들은 또 다른 현실적인 대안을 찾아 나서고 있습니다. 바로 서클(Circle)이 발행하는 USDC입니다. 아메리칸 뱅커 보도에 따르면, 테더가 자체적인 판단으로 선제적인 동결 조치를 내리는 것과 달리, 서클은 법원의 공식 명령이 있을 때만 동결을 집행하는 엄격한 기준을 따르고 있습니다.",{"_925":5296,"_2219":2370,"_2371":5297},"cb858bf7-830d-4608-bbd9-550697659d8d",[],{"_925":5299,"_2219":2370,"_2371":5300},"387ac892-2906-41cf-a559-8685cf92dcd0",[5301],{"_2379":5302,"_2219":2379},"결국 언제 동결될지 모르는 불안감을 줄이기 위해 기업들이 USDC를 유동성 포트폴리오에 섞기 시작한 겁니다. 1등 스테이블코인 테더의 막강한 힘이 역설적으로 시장을 DAI와 USDC라는 두 가지 대안으로 쪼개고 있는 셈입니다.",{"_925":5304,"_2219":2370,"_2371":5305},"c67ce547-ae38-4312-9b8d-55c0c8991658",[],{"_925":5307,"_2219":2375,"_2376":2101,"_2371":5308},"b3394c31-a674-467c-8b0f-21a8a66f4121",[5309],{"_2379":5310,"_2219":2379},"규제와 탈중앙화의 기로, 앞으로 지켜볼 포인트",{"_925":5312,"_2219":2370,"_2371":5313},"64adf89b-4708-43a8-8aae-85ca73d3a8ea",[],{"_925":5315,"_2219":2370,"_2371":5316},"f38fe714-569b-44e3-b1ce-4dca201e9b96",[5317],{"_2379":5318,"_2219":2379},"테더의 초고속 자금 동결은 미국 규제 당국과의 강력한 공조를 보여주지만, 동시에 크립토 세상의 핵심 가치인 '검열 저항성'과는 점점 거리가 멀어지고 있음을 증명합니다.",{"_925":5320,"_2219":2370,"_2371":5321},"49b031f8-5616-47fb-95c6-fa13633591a7",[],{"_925":5323,"_2219":2370,"_2371":5324},"ca2e1b94-ec3c-45b3-aa61-d5f0e78ec425",[5325],{"_2379":5326,"_2219":2379},"앞으로 법적 절차를 확실히 따지는 USDC가 기관들의 안전한 피난처가 될지, 아니면 규제를 완전히 우회할 수 있는 탈중앙화 스테이블코인 생태계가 더 빠르게 덩치를 키울지 무척 궁금해집니다. 안전과 자유의 갈림길에 선 스테이블코인 시장, 앞으로 눈을 크게 뜨고 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into real-world asset (RWA) tokenization or corporate cash management systems. If transactions can be reversed or frozen at any time, institutions moving large sums of money are effectively taking on a massive risk that could paralyze their entire system.","伝統的な金融機関が力を入れている実物資産（RWA）のトークン化や、大企業の資金管理システムへのステーブルコイン導入を検討する中で、この不確実性は致命的です。取引がいつでも覆されたり凍結されたりする可能性があるなら、多額の資金を扱う機関にとってはシステム全体が麻痺しかねない大きなリスクを背負うことになるためです。",{"_2371":5376},{"_1685":5377,"_1686":5378,"_1596":5270},"DAI without a freeze button, USDC following legal procedures: The market is splitting","凍結ボタンがないDAI、法的要件を重視するUSDC — 分かれる市場の選択",{"_2371":5380},{"_1685":5381,"_1686":5382,"_1596":5238},"\"My money could be frozen anytime?\" Institutions are on edge","「資産が突然凍結される？」高まる機関投資家の不安",{"_2371":5384},{"_1685":5385,"_1686":5386,"_1596":5206},"$131 Million Frozen in an Instant: Tether Becomes the U.S.'s 'Arms and Legs'","一瞬で消えた180億円、米国の「手足」となったテザー",{"_2371":5388},{"_1685":5047,"_1686":5048,"_1596":4982},{"_2371":5390},{"_1685":5391,"_1686":5392,"_1596":5222},"The surprising part is that this isn't the first time. Just three months ago, in April, Tether froze $344 million. Adding this latest measure, a total of $475 million in Iran-linked funds has been frozen in just the last three months.","驚くべきは、これが初めてではないという点です。わずか3カ月前の4月にも、テザー社は3億4,400万ドルを凍結しています。今回の措置を合わせると、直近3カ月間でイラン関連ウォレットから凍結された資金は、合計で4億7,500万ドルにのぼります。",{"_2371":5394},{"_1685":5395,"_1686":5396,"_1596":5286},"For starters, those looking to avoid regulation are hiding in places that are impossible to control. According to a report by the Financial Action Task Force (FATF), there have been movements of sanctioned entities shifting funds into DAI, a DeFi-based stablecoin that lacks a freeze function. By avoiding coins operated by centralized companies like Tether, they have chosen decentralized coins—which run on smart contracts and cannot be stopped at will—as their refuge.","まず、規制を回避しようとする層は、管理不可能な領域へ逃避しています。FATF（金融活動作業部会）の報告書によると、一部の制裁対象者が凍結機能を持たないDeFiベースのステーブルコイン「DAI」へ資金を移動させている動きが捉えられました。テザーのように中央集権的な企業が運営するコインを避け、スマートコントラクトで稼働し、容易には停止させられない分散型コインを避難先として選んでいるのです。",{"_2371":5398},{"_1685":5399,"_1686":5400,"_1596":5302},"Ultimately, to reduce the anxiety of not knowing when their assets might be frozen, companies have started adding USDC to their liquidity portfolios. Paradoxically, the overwhelming power of the number one stablecoin, Tether, is splitting the market into two alternatives: DAI and USDC.","結果として、いつ凍結されるかわからない不安を軽減するため、企業は流動性ポートフォリオにUSDCを組み入れ始めています。最大手ステーブルコインであるテザーの強大な権力が、逆説的に市場をDAIとUSDCという二つの選択肢へ分断させているのです。",{"_2371":5402},{"_1685":5403,"_1686":5404,"_1596":5294},"On the other hand, mainstream corporate entities are looking for a more realistic alternative: USDC, issued by Circle. According to American Banker, unlike Tether, which initiates preemptive freezes based on its own judgment, Circle follows a strict standard of executing freezes only when there is an official court order.","一方で、正当な制度圏内の企業は、別の現実的な代替案を求めています。それがサークル社が発行する「USDC」です。American Bankerの報道によると、テザー社が独自判断で先制的な凍結を行うのに対し、サークル社は裁判所の正式な命令がある場合にのみ凍結を実行するという厳格な基準を遵守しています。",{"_2371":5406},{"_1685":5407,"_1686":5408,"_1596":5198},"Immediately following the announcement of U.S. sanctions, Tether froze $131 million in Iran-linked funds within just a few hours. It was essentially the activation of a powerful 'kill switch' on USDT, the stablecoin we use every day. We'll take a quick look at why this incident is doing more than just freezing funds—it's leaving global institutional investors on edge and shaking up the market landscape.","米国による制裁発表を受け、テザー社はイラン関連資金1億3,100万ドル（約180億円）をわずか数時間で凍結しました。私たちが日々利用するステーブルコイン「USDT」に、強力な「キルスイッチ」が作動したことになります。今回の件が、単なる資金凍結にとどまらず、なぜグローバルな機関投資家を緊張させ、市場の勢力図を変えようとしているのか、その背景を素早く解説します。",{"_2371":5410},{"_1685":5411,"_1686":5412,"_1596":5254},"Andy Zhou, CEO of blockchain security firm BlockSec, pointed out in an interview with Compliance Correlated that Tether's blacklist authority directly conflicts with 'settlement finality,' the cornerstone of financial transactions. Settlement finality is the principle that once a transaction is completed, it can never be legally canceled or reversed.","ブロックチェーンセキュリティ企業BlockSecのCEO、Andy Zhou氏はCompliance Correlatedとのインタビューで、テザー社のブラックリスト権限は、金融取引の基盤である「決済の最終性（Settlement Finality）」と真っ向から衝突すると指摘しました。決済の最終性とは、一度完了した取引は法的に取り消すことも覆すこともできないという原則のことです。",{"_5414":5415,"_5416":5417,"_5418":5419},"item:94cc12fa-f3ed-4379-826f-4e8d4c67cd75",{"_1685":5369,"_1686":5369,"_1596":5369},"item:e58c7d58-c2b8-436b-baca-61f30bc5b86a",{"_1685":5361,"_1686":5361,"_1596":5361},"item:ec435650-86b1-4d45-abc2-3ee698e7cd0a",{"_1685":5353,"_1686":5353,"_1596":5353},{"_2371":5421},{"_1685":5422,"_1686":5423,"_1596":5214},"As soon as the U.S. Office of Foreign Assets Control (OFAC) added four Tron blockchain wallet addresses linked to the Central Bank of Iran to its sanctions list, Tether responded at lightning speed. They immediately froze the $131 million in USDT held in those wallets. According to CryptoSlate, over $131 million was tied up in a single stroke.","米財務省外国資産管理局（OFAC）がイラン中央銀行と関連のあるトロン（Tron）ブロックチェーン上のウォレットアドレス4つを制裁対象に指定すると、テザー社は即座に対応しました。該当ウォレット内の1億3,100万ドル分のUSDTを即時凍結したのです。CryptoSlateの報道によれば、日本円で180億円を超える資金が一瞬にして拘束されました。",{"_2371":5425},{"_1685":5426,"_1686":5427,"_1596":5230},"BeInCrypto noted that this incident essentially establishes Tether as the most powerful weapon for executing U.S. foreign policy. In a crypto world that champions decentralization, it has made it crystal clear that the most widely used stablecoin is operating under the powerful control of the United States.","BeInCryptoは今回の事態について、テザー社が事実上、米国の外交政策を執行する強力な武器になったと評価しました。分散化を掲げる暗号資産の世界において、最も広く利用されているステーブルコインが米国の強大な統制下にあるという現実を、明確に浮き彫りにしたといえます。",{"_2371":5429},{"_1685":5430,"_1686":5431,"_1596":5246},"Institutional investors and the security industry are deeply concerned about Tether's powerful freeze function. They have clearly witnessed the 'kill switch' risk: no matter how securely assets are kept in one's own wallet, they can be frozen at any time with a single click by the issuer.","機関投資家やセキュリティ業界は、テザー社の強力な凍結機能に強い懸念を抱いています。自分のウォレットに安全に保管しているつもりでも、発行元がクリック一つでいつでも資産をロックできるという「キルスイッチ」のリスクを目の当たりにしたからです。",{"_2371":5433},{"_1685":5434,"_1686":5435,"_1596":5310},"At the crossroads of regulation and decentralization: Points to watch","規制か分散化か — 今後の注視ポイント",{"_2371":5437},{"_1685":5438,"_1686":5439,"_1596":5326},"It will be very interesting to see if USDC, which strictly follows legal procedures, will become a safe haven for institutions, or if the decentralized stablecoin ecosystem that can completely bypass regulations will grow in size more rapidly. The stablecoin market stands at the crossroads of security and freedom, and we should keep a close eye on it!","今後、法的プロセスを確実に踏むUSDCが機関投資家にとっての安全な避難先となるのか、あるいは規制を完全に回避できる分散型ステーブルコインのエコシステムがさらに急速に拡大するのか。安全性と自由の岐路に立つステーブルコイン市場の行方から目が離せません。",{"_2371":5441},{"_1685":5442,"_1686":5443,"_1596":5278},"Given this situation, a very interesting trend is emerging in the market. Having watched assets get locked up by the flick of an issuer's finger, people have started seeking their own ways to survive.","このような状況の中、市場では非常に興味深い動きが見られます。発行元の判断一つで資産が凍結されるリスクを目の当たりにし、それぞれの防衛策を探り始めているのです。",{"_2371":5445},{"_1685":5108,"_1686":5109,"_1596":5110},{"_2371":5447},{"_1685":5448,"_1686":5449,"_1596":5318},"Tether's ultra-fast asset freezing demonstrates strong coordination with U.S. regulatory authorities, but it also proves that they are drifting further away from 'censorship resistance,' a core value of the crypto world.","テザー社による迅速な資金凍結は、米規制当局との強力な連携を示していますが、同時に暗号資産の核心的価値である「検閲耐性」からは遠ざかっていることも証明しました。","![테더, 이란 자금 1억 3,100만 달러 동결 — 긴장하는 기관들](file:cmro51usf00ii10uk11cfcgsq)\n\n# 테더, 이란 자금 1억 3,100만 달러 동결 — 긴장하는 기관들\n\n미국 제재가 발표되자마자 테더가 이란 관련 자금 1억 3,100만 달러(약 1,800억 원)를 단 몇 시간 만에 동결해 버렸습니다. 우리가 매일 쓰는 스테이블코인 USDT에 강력한 '킬 스위치'가 작동한 셈인데요. 이번 사건이 왜 단순한 자금 동결을 넘어 글로벌 기관 투자자들을 긴장하게 만들고 시장 판도를 뒤흔들고 있는지 쉽고 빠르게 짚어봅니다.\n\n## 순식간에 묶인 1,800억 원, 미국의 '손발'이 된 테더\n\n미국 해외자산통제국이 이란 중앙은행과 연결된 트론 블록체인 지갑 주소 4개를 제재 대상에 올리자마자, 테더가 빛의 속도로 반응했습니다. 해당 지갑에 있던 1억 3,100만 달러의 USDT를 즉각 동결해 버린 건데요. 크립토슬레이트 보도에 따르면, 우리 돈으로 무려 1,800억 원이 넘는 자금이 단숨에 묶였습니다.\n\n놀라운 건 이게 처음이 아니라는 점입니다. 불과 석 달 전인 지난 4월에도 테더는 3억 4,400만 달러를 동결한 적이 있거든요. 이번 조치까지 더하면 최근 석 달 사이에 이란 관련 지갑에서 묶인 자금만 무려 4억 7,500만 달러에 달합니다.\n\n베인크립토는 이번 사건을 두고 테더가 사실상 미국 외교 정책을 직접 집행하는 가장 강력한 무기가 되었다고 평가했습니다. 탈중앙화를 외치는 크립토 세계에서, 가장 널리 쓰이는 스테이블코인이 미국의 강력한 통제력 아래 움직이고 있다는 현실을 아주 명확하게 보여준 셈입니다.\n\n## \"내 돈이 언제든 묶일 수 있다?\" 긴장하는 기관들\n\n기관 투자자들과 보안 업계는 테더의 이 막강한 동결 기능을 두고 깊은 고민에 빠졌습니다. 아무리 내 지갑에 안전하게 보관하고 있어도, 발행사 클릭 한 번에 언제든 자산이 묶일 수 있다는 '킬 스위치' 리스크를 똑똑히 목격했기 때문인데요.\n\n블록체인 보안 기업 블록색(BlockSec)의 앤디 주 최고경영자는 컴플라이언스 코릴레이티드와의 인터뷰에서 테더의 블랙리스트 권한이 금융 거래의 뼈대인 '결제 종결성'과 정면으로 충돌한다고 지적했습니다. 결제 종결성은 한 번 완료된 거래는 법적으로 절대 취소하거나 되돌릴 수 없다는 원칙을 말합니다.\n\n최근 전통 금융사들이 공을 들이고 있는 실물자산(RWA) 토큰화나 대기업의 자금 관리 시스템에 스테이블코인을 도입하려는 상황에서, 이 불확실성은 치명적입니다. 거래가 언제든 뒤집히거나 동결될 수 있다면 거액을 움직이는 기관들로서는 시스템 전체가 마비될 수 있는 엄청난 리스크를 떠안는 셈이니까요.\n\n## 동결 버튼 없는 DAI와 법적 절차 따지는 USDC, 갈라지는 시장\n\n상황이 이렇다 보니 시장에서는 아주 흥미로운 기류가 흐르고 있습니다. 발행사의 손가락 하나에 자산이 묶이는 걸 지켜본 이들이 각자도생의 길을 찾기 시작한 건데요.\n\n우선 규제를 피하려는 세력들은 아예 통제가 불가능한 곳으로 숨어들고 있습니다. 국제자금세탁방지기구(FATF)가 발표한 보고서에 따르면, 일부 제재 대상 세력들이 동결 기능이 없는 디파이 기반 스테이블코인인 DAI로 자금을 옮기는 움직임이 포착되었다고 합니다. 테더처럼 중앙화된 기업이 운영하는 코인을 피해, 스마트 계약 코드로 돌아가 마음대로 멈출 수 없는 탈중앙화 코인을 피난처로 선택한 것이죠.\n\n반면 정상적인 제도권 기업들은 또 다른 현실적인 대안을 찾아 나서고 있습니다. 바로 서클(Circle)이 발행하는 USDC입니다. 아메리칸 뱅커 보도에 따르면, 테더가 자체적인 판단으로 선제적인 동결 조치를 내리는 것과 달리, 서클은 법원의 공식 명령이 있을 때만 동결을 집행하는 엄격한 기준을 따르고 있습니다.\n\n결국 언제 동결될지 모르는 불안감을 줄이기 위해 기업들이 USDC를 유동성 포트폴리오에 섞기 시작한 겁니다. 1등 스테이블코인 테더의 막강한 힘이 역설적으로 시장을 DAI와 USDC라는 두 가지 대안으로 쪼개고 있는 셈입니다.\n\n## 규제와 탈중앙화의 기로, 앞으로 지켜볼 포인트\n\n테더의 초고속 자금 동결은 미국 규제 당국과의 강력한 공조를 보여주지만, 동시에 크립토 세상의 핵심 가치인 '검열 저항성'과는 점점 거리가 멀어지고 있음을 증명합니다.\n\n앞으로 법적 절차를 확실히 따지는 USDC가 기관들의 안전한 피난처가 될지, 아니면 규제를 완전히 우회할 수 있는 탈중앙화 스테이블코인 생태계가 더 빠르게 덩치를 키울지 무척 궁금해집니다. 안전과 자유의 갈림길에 선 스테이블코인 시장, 앞으로 눈을 크게 뜨고 지켜봐야겠습니다!\n\n---\n\n**관련 링크**\n\n- [FATF — FATF Identifies Stablecoin Shift: Sanctioned Entities Migrating to DAI to Evade Freezes](https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQFTuhPMvtCwT3vdytBQ3nDpAi833zBzo3FBsSzTpbdDFahntMKumJYeCywqAnY7qmC65juAbM2w69dP0fO4kcoGocb_UrMB3TCbfj9spIoz1CoZZHf4F33KVWWUEig_NMpu5BZAcaPdvUJF4X5uZaAWy0xft8tZcdNMHiAeY104TGSDL0HftucFiQqNUhGxwV-65DO4qdqLouiTc1lAZqeXTEQPvHXr)\n- [CryptoSlate — Tether Freezes $131 Million in USDT Linked to Iran Following New OFAC Sanctions](https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQHpihmKnV6LUGF-EWJR-20P8Ce8MqIs98krCoLw0UlQmC1D65N9OGwMBdBWTStpOxyqwjHy8pWD6DMeJBU94SGYOPcXf3A_ASsG8xvOgiMRb8mL6zdehf-ss_F3lVoucix_jjPI_mhfWb_fB23FRd3mLxqXH6EPjuTKtpytZ5FAQX1jEv9VQFIg3Vl2XQojveipZcurUUudqSkQPbQSXjeJlQMwdpEQ4Gg8pZuHrLKjJQU=)\n- [Compliance Correlated — Institutional Risk Alarms Raised Over Stablecoin 'Kill Switches' and Settlement Finality](https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQH41OaAUOyY-AhM9UCNSbS5bgL5i7wZvactD9uM7PQSdTrSkxPRj6wKLLk78ogDyjTdeKWbOvRUkwPjzQ5J3kIhsWXxpkLzEfo22onmgrY0G8h0qu-n1-5DAmUbJd32Hhgq5OBgwtwMSE-lZyjCc7HoW_oCHCZaZanhTIdrDdUKPFLOoTpp7el_ntaR_c7_cvWnXLtzkET_xxNoPrJ-hr3u9Ff7Yg==)","cb1d219ea2445c7dee7dd6e3e59f01231b55467883b94cd1af1df1f305fc78ff",["D",1784243795480],["D",1784339915543],[],[5456],{"_2727":2216,"_1675":4737},{"_925":5458,"_2215":2731,"_2217":3086,"_2218":1875,"_2219":2220,"_1676":2221,"_1175":1179,"_1595":1681,"_2223":5459,"_1682":5467,"_9":5471,"_2247":5479,"_2242":5480,"_2252":5481,"_2254":-5,"_700":5482,"_1679":5484,"_327":5490,"_2265":1698,"_2266":1702,"_2267":1698,"_2268":1698,"_2269":1698,"_2270":1698,"_2271":1702,"_2272":1698,"_2273":1698,"_2274":-5,"_2275":-5,"_2276":-5,"_1789":-5,"_1790":-5,"_1791":1702,"_2277":-5,"_2278":5491,"_1794":5492,"_2281":5493,"_2283":5494,"_2284":5495,"_2286":-5,"_2287":-5,"_2288":-5,"_2289":5496,"_1119":5506,"_2329":5519,"_2356":5541,"_2723":5946,"_261":5947},"cmrqje56d00m110lhoyqt4dda",{"_1595":1596,"_209":5460,"_2226":5461,"_2231":5464,"_2235":2236},2171,{"_1685":5462,"_1686":1698,"_1596":5463,"_2230":1698},353,1818,{"_1685":5465,"_1686":1698,"_1596":5466,"_2230":1698},0.1625978811607554,0.8374021188392445,{"_9":5468,"_2242":5472,"_2247":5476},{"_1685":5469,"_1686":5470,"_1596":5471},"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",{"_1685":5473,"_1686":5474,"_1596":5475},"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!",{"_1685":5477,"_1686":5478,"_1596":5479},"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 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확실한 잠금장치 5가지를 소개합니다.",{"_925":5658,"_2219":2370,"_3637":5659,"_2371":5660},"aeab3177-b986-4780-8454-9b40e10bc93c",{"_3639":574},[],{"_925":5662,"_1675":3366,"_2219":3367,"_755":5663},"7bf9e7a8-ed87-410e-938f-7650198df89d",[5664,5678,5696,5714,5727],{"_925":5665,"_2371":5666},"1e81e6b6-7bff-4e70-8f66-af5c0c119c2d",[5667,5670,5673,5676],{"_2379":5668,"_2219":2379,"_2406":5669},"네트워크 차단 (",{"_2474":2409},{"_2379":5671,"_2219":2379,"_2406":5672},"network_mode='none'",{"_2474":2409,"_2408":2409},{"_2379":5674,"_2219":2379,"_2406":5675},")",{"_2474":2409},{"_2379":5677,"_2219":2379},": 컨테이너 안에서 실행되는 코드가 인터넷에 접속하는 길을 원천 봉쇄합니다. 내 중요한 정보를 외부 서버로 유출하지 못하도록 사방을 높은 벽으로 막아두는 역할을 합니다.",{"_925":5679,"_2371":5680},"3573bce4-d8f3-4e3a-a034-7966d768cb5b",[5681,5684,5687,5689,5691,5694],{"_2379":5682,"_2219":2379,"_2406":5683},"읽기 전용 파일시스템 (",{"_2474":2409},{"_2379":5685,"_2219":2379,"_2406":5686},"read_only=True",{"_2474":2409,"_2408":2409},{"_2379":5674,"_2219":2379,"_2406":5688},{"_2474":2409},{"_2379":5690,"_2219":2379},": 컨테이너 내부의 핵심 시스템을 얼려둡니다. 대신 임시 작업 공간은 메모리 위에 아주 작게 만들어 주는 ",{"_2379":5692,"_2219":2379,"_2406":5693},"tmpfs",{"_2408":2409},{"_2379":5695,"_2219":2379}," 설정을 더해, 칠판에 낙서만 할 수 있고 벽 자체는 부수지 못하게 만듭니다.",{"_925":5697,"_2371":5698},"4cb83215-d433-4e22-bdeb-2d8bfd0dce3d",[5699,5702,5705,5707,5709,5712],{"_2379":5700,"_2219":2379,"_2406":5701},"모든 특권 해제 (",{"_2474":2409},{"_2379":5703,"_2219":2379,"_2406":5704},"cap_drop=['ALL']",{"_2474":2409,"_2408":2409},{"_2379":5674,"_2219":2379,"_2406":5706},{"_2474":2409},{"_2379":5708,"_2219":2379},": 컨테이너가 가질 수 있는 강력한 시스템 관리 권한을 모두 빼앗아 버립니다. 여기에 ",{"_2379":5710,"_2219":2379,"_2406":5711},"security_opt",{"_2408":2409},{"_2379":5713,"_2219":2379}," 옵션을 더하면 에이전트가 어떤 꼼수를 쓰더라도 관리자 권한을 새로 얻어낼 수 없습니다.",{"_925":5715,"_2371":5716},"c16a1d07-bcfd-4741-8247-e88b64767393",[5717,5720,5723,5725],{"_2379":5718,"_2219":2379,"_2406":5719},"비루트 사용자 실행 (",{"_2474":2409},{"_2379":5721,"_2219":2379,"_2406":5722},"user='1000:1000'",{"_2474":2409,"_2408":2409},{"_2379":5674,"_2219":2379,"_2406":5724},{"_2474":2409},{"_2379":5726,"_2219":2379},": 최고 관리자인 루트가 아니라 권한이 거의 없는 일반 사용자로 코드를 실행하게 만듭니다. 이중 자물쇠를 채워 혹시 모를 시스템 침입에 대비하는 조치입니다.",{"_925":5728,"_2371":5729},"a97b1579-6616-4f98-9c4b-d7bb36197388",[5730,5733,5736,5738],{"_2379":5731,"_2219":2379,"_2406":5732},"리소스 한계 설정 (",{"_2474":2409},{"_2379":5734,"_2219":2379,"_2406":5735},"mem_limit='256m'",{"_2474":2409,"_2408":2409},{"_2379":5674,"_2219":2379,"_2406":5737},{"_2474":2409},{"_2379":5739,"_2219":2379},": 메모리와 CPU 사용량에 명확한 한계를 설정합니다. 코드가 무한 루프에 빠져 폭주하더라도 내 실제 컴퓨터가 멈추거나 느려지지 않도록 차단기를 내리는 것입니다.",{"_925":5741,"_2219":2370,"_3637":5742,"_2371":5743},"93c5aede-2b1d-4c14-89b4-c88fcc1a1f75",{"_3639":574},[],{"_925":5745,"_2219":2370,"_3637":5746,"_2371":5747},"cb11c9db-2f46-4ee9-a5d2-66e41c8b3115",{"_3639":574},[5748],{"_2379":5749,"_2219":2379},"이 5가지 잠금장치만 제대로 조합해도 로컬 에이전트가 내 컴퓨터를 망가뜨릴 위험은 사실상 거의 사라집니다.",{"_925":5751,"_2219":2370,"_3637":5752,"_2371":5753},"01344754-f3ae-4d45-a6d7-df4f2ad12911",{"_3639":574},[],{"_925":5755,"_2219":2375,"_2376":2101,"_3637":5756,"_2371":5757},"b8b3db40-3484-4975-ab6d-cadf8f94670d",{"_3639":574},[5758],{"_2379":5759,"_2219":2379},"더 쉽게 연동하기: Mastra 프레임워크와 Code Sandbox MCP",{"_925":5761,"_2219":2370,"_3637":5762,"_2371":5763},"54597448-d7ab-4127-bb94-64359eee926b",{"_3639":574},[],{"_925":5765,"_2219":2370,"_3637":5766,"_2371":5767},"74c9a7c8-7ca1-4c9f-9af8-0f56e6a7f25b",{"_3639":574},[5768],{"_2379":5769,"_2219":2379},"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.",{"_925":5771,"_2219":2370,"_3637":5772,"_2371":5773},"df6bf568-eb62-4554-a4a9-d3ab0b1c113d",{"_3639":574},[],{"_925":5775,"_2219":2370,"_3637":5776,"_2371":5777},"a114483d-2e13-447d-8393-8e621114eacb",{"_3639":574},[5778,5780,5783],{"_2379":5779,"_2219":2379},"가장 대표적인 도구가 타입스크립트 기반의 AI 에이전트 프레임워크인 마스트라(Mastra)입니다. 이 프레임워크의 ",{"_2379":5781,"_2219":2379,"_2406":5782},"@mastra/docker",{"_2408":2409},{"_2379":5784,"_2219":2379}," 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.",{"_925":5786,"_2219":2370,"_3637":5787,"_2371":5788},"9e2cde6c-d8aa-4fd7-854d-d4b0ae1d4c0e",{"_3639":574},[],{"_925":5790,"_2408":5791,"_2219":2408,"_608":5792},"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 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시작하세요",{"_925":5814,"_2219":2370,"_3637":5815,"_2371":5816},"fa033835-43c2-4dc5-bd90-aadb4b30d10a",{"_3639":574},[],{"_925":5818,"_2219":2370,"_3637":5819,"_2371":5820},"167491ec-c5a3-4af5-875b-a55497462048",{"_3639":574},[5821],{"_2379":5822,"_2219":2379},"로컬 환경에서 도커로 격리막을 치는 것은 AI 에이전트 보안의 가장 중요한 첫걸음입니다.",{"_925":5824,"_2219":2370,"_3637":5825,"_2371":5826},"3baadd2e-6b53-4c8a-86f9-7f3337783c82",{"_3639":574},[],{"_925":5828,"_2219":2370,"_3637":5829,"_2371":5830},"6eaafa0a-a912-440b-8f21-0ecf6df1b598",{"_3639":574},[5831],{"_2379":5832,"_2219":2379},"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!",{"_925":5834,"_2219":2370,"_3637":5835,"_2371":5836},"6c001816-66a2-42b3-b609-53e79c8ff55f",{"_3639":574},[],{"_5808":5838,"_5818":5842,"_5846":5847,"_5612":5873,"_5622":5878,"_5553":5882,"_5642":5884,"_5582":5888,"_5798":5892,"_5592":5896,"_5562":5900,"_5828":5904,"_5765":5908,"_5775":5912,"_5755":5917,"_5652":5921,"_5745":5925,"_5602":5929,"_5572":5933,"_5632":5937},{"_2371":5839},{"_1685":5840,"_1686":5841,"_1596":5812},"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",{"_2371":5843},{"_1685":5844,"_1686":5845,"_1596":5822},"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",{"_5848":5849,"_5853":5854,"_5858":5859,"_5863":5864,"_5868":5869},"item:1e81e6b6-7bff-4e70-8f66-af5c0c119c2d",{"_1685":5850,"_1686":5851,"_1596":5852},"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",{"_1685":5855,"_1686":5856,"_1596":5857},"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",{"_1685":5860,"_1686":5861,"_1596":5862},"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",{"_1685":5865,"_1686":5866,"_1596":5867},"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",{"_1685":5870,"_1686":5871,"_1596":5872},"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.",{"_2371":5874},{"_1685":5875,"_1686":5876,"_1596":5877},"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.",{"_2371":5879},{"_1685":5880,"_1686":5881,"_1596":5626},"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。",{"_2371":5883},{"_1685":5469,"_1686":5470,"_1596":5471},{"_2371":5885},{"_1685":5886,"_1686":5887,"_1596":5646},"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。",{"_2371":5889},{"_1685":5890,"_1686":5891,"_1596":5586},"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？",{"_2371":5893},{"_1685":5894,"_1686":5895,"_1596":5802},"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。",{"_2371":5897},{"_1685":5898,"_1686":5899,"_1596":5596},"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。",{"_2371":5901},{"_1685":5902,"_1686":5903,"_1596":5566},"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。",{"_2371":5905},{"_1685":5906,"_1686":5907,"_1596":5832},"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！",{"_2371":5909},{"_1685":5910,"_1686":5911,"_1596":5769},"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。",{"_2371":5913},{"_1685":5914,"_1686":5915,"_1596":5916},"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.",{"_2371":5918},{"_1685":5919,"_1686":5920,"_1596":5759},"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",{"_2371":5922},{"_1685":5923,"_1686":5924,"_1596":5656},"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。",{"_2371":5926},{"_1685":5927,"_1686":5928,"_1596":5749},"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。",{"_2371":5930},{"_1685":5931,"_1686":5932,"_1596":5606},"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。",{"_2371":5934},{"_1685":5935,"_1686":5936,"_1596":5576},"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。",{"_2371":5938},{"_1685":5939,"_1686":5940,"_1596":5636},"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],[],[5948],{"_2727":3086,"_1675":3087},{"_925":5950,"_2215":2216,"_2217":2216,"_2218":1800,"_2219":5951,"_1676":2221,"_1175":1179,"_1595":2222,"_2223":5952,"_1682":5960,"_9":5964,"_2247":5972,"_2242":5968,"_2252":-5,"_2254":-5,"_700":5973,"_1679":5975,"_327":5983,"_2265":1698,"_2266":1702,"_2267":1698,"_2268":1698,"_2269":1698,"_2270":1698,"_2271":1702,"_2272":1698,"_2273":1698,"_2274":-5,"_2275":-5,"_2276":-5,"_1789":-5,"_1790":-5,"_1791":1702,"_2277":-5,"_2278":5984,"_1794":5985,"_2281":5986,"_2283":-5,"_2284":5987,"_2286":-5,"_2287":-5,"_2288":-5,"_2289":5988,"_1119":5998,"_2329":-5,"_2356":6011,"_2723":6065,"_261":6066},"cmrqso9ue00wq10lhccf6tpgq","NOTE",{"_1595":1596,"_209":5953,"_2226":5954,"_2231":5957,"_2235":2236},636,{"_1685":5955,"_1686":1698,"_1596":5956,"_2230":1698},77,559,{"_1685":5958,"_1686":1698,"_1596":5959,"_2230":1698},0.12106918238993711,0.8789308176100629,{"_9":5961,"_2242":5965,"_2247":5969},{"_1685":5962,"_1686":5963,"_1596":5964},"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",{"_1685":5966,"_1686":5967,"_1596":5968},"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",{"_1685":5970,"_1686":5971,"_1596":5972},"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…",[5974],"infrastructure-insight",[5976,5977,5978,5979,5980,5981,5982],"saas-infrastructure","api-gateways","rate-limiting","zuplo","solo-io","ietf","autonomous-agents",[],["D",1784405015775],["D",1784405015510],["D",1784454856550],["D",1784405066510],{"_925":2216,"_1675":1299,"_1471":-5,"_2291":2292,"_1574":2293,"_1692":5989},{"_1694":5990},{"_1696":5991,"_1701":1702,"_1703":5992,"_1713":5993,"_1735":2315},{"_1473":1698,"_1699":1698,"_1604":2297,"_919":2297},{"_1705":2299,"_1707":2300,"_1604":2297,"_919":2297,"_1709":2301,"_1711":2194},{"_1715":5994,"_1720":5995,"_1725":5996,"_1730":5997},{"_1705":2304,"_1707":2305,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":2307,"_1707":2308,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":2310,"_1707":2311,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":2313,"_1707":2314,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":1800,"_1670":1801,"_616":1802,"_1595":1681,"_1682":5999,"_1676":1677,"_1175":1179,"_1692":6002},{"_616":6000,"_11":6001},{"_1685":1802,"_1686":1809,"_1596":1810},{"_1685":1803,"_1686":1812,"_1596":1813},{"_1694":6003},{"_1696":6004,"_1701":1702,"_1703":6005,"_1713":6006,"_1735":1837},{"_1473":1817,"_1699":1817,"_1604":1818,"_919":1818},{"_1705":1820,"_1707":1821,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":1822,"_1711":1823},{"_1715":6007,"_1720":6008,"_1725":6009,"_1730":6010},{"_1705":1826,"_1707":1827,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":1829,"_1707":1830,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":1832,"_1707":1833,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":1835,"_1707":1836,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":6012,"_2359":5950,"_2360":6013,"_2617":6046,"_2714":6060,"_2716":6061,"_2718":6062,"_2720":1698,"_1794":6063,"_2281":6064,"_2288":-5},"cmrqso9ui00wr10lh7rtihwvj",{"_893":6014,"_1701":1702},[6015,6020,6023,6028,6031],{"_925":6016,"_2219":2370,"_2371":6017},"ac796796-2544-4fcd-9465-dd1350dc7705",[6018],{"_2379":6019,"_2219":2379},"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.",{"_925":6021,"_2219":2370,"_2371":6022},"e334ac67-1640-4a00-ada5-7e16af50029b",[],{"_925":6024,"_2219":2370,"_2371":6025},"c1eef559-b30b-4c6a-a427-a70bec1dc4f8",[6026],{"_2379":6027,"_2219":2379},"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.",{"_925":6029,"_2219":2370,"_2371":6030},"85340a47-c4fb-41e2-9bac-4c6a276b8608",[],{"_925":6032,"_2219":2370,"_2371":6033},"244b18fe-06f3-4f1f-a7ac-72de64db2a9c",[6034,6036,6039,6041,6044],{"_2379":6035,"_2219":2379},"단순히 트래픽을 차단하는 것을 넘어, 에이전트가 스스로 백오프하고 호출 속도를 조절할 수 있도록 ",{"_2379":6037,"_2219":2379,"_2406":6038},"X-RateLimit-Remaining",{"_2408":2409},{"_2379":6040,"_2219":2379},"이나 ",{"_2379":6042,"_2219":2379,"_2406":6043},"Retry-After",{"_2408":2409},{"_2379":6045,"_2219":2379}," 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",{"_6032":6047,"_6016":6052,"_6024":6056},{"_2371":6048},{"_1685":6049,"_1686":6050,"_1596":6051},"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",{"_2371":6053},{"_1685":6054,"_1686":6055,"_1596":6019},"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。",{"_2371":6057},{"_1685":6058,"_1686":6059,"_1596":6027},"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],[],[6067],{"_2727":2731,"_1675":4737},{"_925":6069,"_2215":2731,"_2217":2731,"_2218":1800,"_2219":5951,"_1676":2221,"_1175":1179,"_1595":2222,"_2223":6070,"_1682":6077,"_9":6081,"_2247":6089,"_2242":6085,"_2252":-5,"_2254":-5,"_700":6090,"_1679":6091,"_327":6097,"_2265":1698,"_2266":1702,"_2267":1698,"_2268":1698,"_2269":1698,"_2270":1698,"_2271":1702,"_2272":1698,"_2273":1698,"_2274":-5,"_2275":-5,"_2276":-5,"_1789":-5,"_1790":-5,"_1791":1702,"_2277":-5,"_2278":6098,"_1794":6099,"_2281":6100,"_2283":-5,"_2284":6101,"_2286":-5,"_2287":-5,"_2288":-5,"_2289":6102,"_1119":6112,"_2329":-5,"_2356":6125,"_2723":6166,"_261":6167},"cmro7y3yz000110t9nft1ecu3",{"_1595":1596,"_209":6071,"_2226":6072,"_2231":6074,"_2235":2236},550,{"_1685":1729,"_1686":1698,"_1596":6073,"_2230":1698},486,{"_1685":6075,"_1686":1698,"_1596":6076,"_2230":1698},0.11636363636363636,0.8836363636363637,{"_9":6078,"_2242":6082,"_2247":6086},{"_1685":6079,"_1686":6080,"_1596":6081},"Claude 3.5 vs GPT-4o — Which Model Is Right for Your Agent?","Claude 3.5 vs GPT-4o — 私のエージェントに最適なモデルは？","Claude 3.5 vs GPT-4o — 내 에이전트에 맞는 모델은?",{"_1685":6083,"_1686":6084,"_1596":6085},"When building your own agent, it's always a tough call deciding which LLM API to integrate, right? Haha. It's especially head-spinning trying to choose between Claude 3.5 Sonnet, GPT-4o, and Gemini 1.5 Pro. Beyond just looking at the base pricing, understanding the prompt caching methods and operational characteristics of each model can save you a massive amount in costs.\n\nFor precise coding tasks that require multi-file analysis or maintaining complex JSON structures perfectly, Claude 3.5 Sonnet still provides the cleanest output. While the base costs are on the higher side—$3 per million tokens for input and $15 for output—proactively using prompt caching can cut input costs by 90%, making it quite advantageous for repetitive agent loops. On the other hand, GPT-4o offers real convenience as it automatically applies a 50% discount on inputs over 1,024 tokens without any extra setup, and it supports a generous output limit of up to 16,384 tokens, making it perfect for when you need long, uninterrupted code generation.\n\nIf your agent is designed to handle tens of thousands of lines of code or massive documents by loading them in their entirety, Gemini 1.5 Pro is likely the right answer. Thanks to its overwhelming 2-million-token context window, you can stop worrying about file segmentation. However, keep in mind that the base API price doubles once you exceed 128K tokens, and for context caching, while you get a 75% discount, there is an additional hourly storage cost of $4.50 per million tokens that must be factored into your design. Match your model intelligently based on whether your agent performs precise, one-off coding tasks or explores massive amounts of data!","エージェントを自作していると、どのLLM APIを採用すべきか本当に悩みますよね（笑）。特にClaude 3.5 Sonnet、GPT-4o、Gemini 1.5 Proの中から選ぶとなると頭を抱えてしまいます。単純に基本料金を見るだけでなく、各モデルのプロンプトキャッシング方式や動作特性を理解すれば、コストを大幅に削減できます。\n\nまず、マルチファイル分析や複雑なJSON構造を完璧に維持する必要がある精密なコーディング作業においては、やはりClaude 3.5 Sonnetの処理が最もクリーンです。100万トークンあたり入力3ドル、出力15ドルと基本コストは高めですが、プロンプトキャッシングを積極的に活用すれば入力コストを90%も削減できるため、反復的なエージェントループにはかなり有利です。一方、GPT-4oは1,024トークンを超えると設定なしで自動的に50%のキャッシング割引が適用されるため管理が非常に楽で、最大16,384トークンの余裕ある出力制限をサポートしており、長く一気にコードを出力したい場合に最適です。\n\nもし数万行のコードベースや重いドキュメントを丸ごとアップロードして質問を投げるようなエージェントであれば、Gemini 1.5 Proが正解に近いでしょう。最大200万トークンという圧倒的なコンテキストウィンドウのおかげで、ファイルを分割する悩みが消えます。ただし、128Kトークンを超えると基本API料金が2倍に跳ね上がり、コンテキストキャッシングの場合は75%割引になる代わりに、100万トークンあたり1時間4.5ドルの保管コストが別途かかるという点は設計時に必ず考慮してください。自分のエージェントが単発の精密なコーディングを行うのか、それとも膨大なドキュメントを探索するのかに合わせて、賢くモデルをマッチングしてみてください！","에이전트를 직접 설계하다 보면 어떤 LLM API를 붙여야 할지 고민이 정말 많이 되죠 ㅎㅎ 특히 Claude 3.5 Sonnet, GPT-4o, Gemini 1.5 Pro 중에서 고르려니 머리가 아픕니다. 단순히 기본 요금만 볼 게 아니라, 각 모델의 프롬프트 캐싱 방식과 작동 특성을 이해하면 비용을 엄청나게 아낄 수 있습니다.\n\n우선 멀티 파일 분석이나 복잡한 JSON 구조를 완벽하게 유지해야 하는 정밀한 코딩 작업에는 여전히 Claude 3.5 Sonnet의 일처리가 가장 깔끔합니다. 100만 토큰당 입력 3달러, 출력 15달러로 기본 비용은 높은 편이지만, 프롬프트 캐싱을 적극 활용하면 입력 비용을 90%나 아낄 수 있어서 반복적인 에이전트 루프에 꽤 유리해요. 반면 GPT-4o는 1,024토큰이 넘어가면 별도 설정 없이 자동으로 50% 캐싱 할인이 들어가서 관리가 정말 편하고, 최대 16,384토큰의 넉넉한 출력 한도를 지원해 길고 시원시원한 코드 출력이 필요할 때 제격입니다.\n\n만약 수만 줄짜리 코드베이스나 무거운 문서를 통째로 올려두고 질문을 던지는 에이전트라면 Gemini 1.5 Pro가 정답에 가깝습니다. 최대 200만 토큰이라는 압도적인 컨텍스트 창 덕분에 파일 분할 고민이 사라지거든요. 다만 128K 토큰을 초과하면 기본 API 요금이 두 배로 뛰고, 컨텍스트 캐싱의 경우 75% 할인을 해주는 대신 시간당 보관 비용인 100만 토큰당 4.5달러가 따로 추가된다는 점은 꼭 설계할 때 고려하셔야 합니다. 내 에이전트가 단발성 정밀 코딩을 하는지, 아니면 방대한 문서를 탐색하는지에 맞춰 똑똑하게 모델을 매칭해 보세요!",{"_1685":6087,"_1686":6088,"_1596":6089},"When building your own agent, it's always a tough call deciding which LLM API to integrate, right? Haha. It's especially head-spinning trying to choose between Claude 3.5 Sonnet, GPT-4o, and Gemini 1.5 Pro. Beyond just l…","エージェントを自作していると、どのLLM APIを採用すべきか本当に悩みますよね（笑）。特にClaude 3.5 Sonnet、GPT-4o、Gemini 1.5 Proの中から選ぶとなると頭を抱えてしまいます。単純に基本料金を見るだけでなく、各モデルのプロンプトキャッシング方式や動作特性を理解すれば、コストを大幅に削減できます。まず、マルチファイル分析や複雑なJSON構造を完璧に維持する必要がある精密なコーディング作業においては、や…","에이전트를 직접 설계하다 보면 어떤 LLM API를 붙여야 할지 고민이 정말 많이 되죠 ㅎㅎ 특히 Claude 3.5 Sonnet, GPT-4o, Gemini 1.5 Pro 중에서 고르려니 머리가 아픕니다. 단순히 기본 요금만 볼 게 아니라, 각 모델의 프롬프트 캐싱 방식과 작동 특성을 이해하면 비용을 엄청나게 아낄 수 있습니다. 우선 멀티 파일 분석이나 복잡한 JSON 구조를 완벽하게 유지…",[2256],[6092,6093,6094,6095,6096,2759],"claude-sonnet","gpt-o","gemini-pro","llm-comparison","api-pricing",[],["D",1784249270490],["D",1784249270171],["D",1784340229872],["D",1784340229864],{"_925":2731,"_1675":1299,"_1471":-5,"_2291":3126,"_1574":3127,"_1692":6103},{"_1694":6104},{"_1696":6105,"_1701":1702,"_1703":6106,"_1713":6107,"_1735":3149},{"_1473":1698,"_1699":1698,"_1604":1700,"_919":1700},{"_1705":3132,"_1707":3133,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":3134,"_1711":3135},{"_1715":6108,"_1720":6109,"_1725":6110,"_1730":6111},{"_1705":3138,"_1707":3139,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":3141,"_1707":3142,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":3144,"_1707":3145,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":3147,"_1707":3148,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":1800,"_1670":1801,"_616":1802,"_1595":1681,"_1682":6113,"_1676":1677,"_1175":1179,"_1692":6116},{"_616":6114,"_11":6115},{"_1685":1802,"_1686":1809,"_1596":1810},{"_1685":1803,"_1686":1812,"_1596":1813},{"_1694":6117},{"_1696":6118,"_1701":1702,"_1703":6119,"_1713":6120,"_1735":1837},{"_1473":1817,"_1699":1817,"_1604":1818,"_919":1818},{"_1705":1820,"_1707":1821,"_1604":1700,"_919":1700,"_1709":1822,"_1711":1823},{"_1715":6121,"_1720":6122,"_1725":6123,"_1730":6124},{"_1705":1826,"_1707":1827,"_1604":1719,"_919":1719},{"_1705":1829,"_1707":1830,"_1604":1724,"_919":1724},{"_1705":1832,"_1707":1833,"_1604":1729,"_919":1729},{"_1705":1835,"_1707":1836,"_1604":1734,"_919":1734},{"_925":6126,"_2359":6069,"_2360":6127,"_2617":6150,"_2714":6085,"_2716":6163,"_2718":6062,"_2720":1698,"_1794":6164,"_2281":6165,"_2288":-5},"cmro7y3za000210t9wutd5z4d",{"_893":6128,"_1701":1702},[6129,6134,6137,6142,6145],{"_925":6130,"_2219":2370,"_2371":6131},"b6f4d6ab-6046-4503-b876-693246c4f34e",[6132],{"_2379":6133,"_2219":2379},"에이전트를 직접 설계하다 보면 어떤 LLM API를 붙여야 할지 고민이 정말 많이 되죠 ㅎㅎ 특히 Claude 3.5 Sonnet, GPT-4o, Gemini 1.5 Pro 중에서 고르려니 머리가 아픕니다. 단순히 기본 요금만 볼 게 아니라, 각 모델의 프롬프트 캐싱 방식과 작동 특성을 이해하면 비용을 엄청나게 아낄 수 있습니다.",{"_925":6135,"_2219":2370,"_2371":6136},"40418259-1993-49bf-a4e8-30382a34fd1a",[],{"_925":6138,"_2219":2370,"_2371":6139},"2d0a72a4-85c7-43f6-9932-8d89a225eaff",[6140],{"_2379":6141,"_2219":2379},"우선 멀티 파일 분석이나 복잡한 JSON 구조를 완벽하게 유지해야 하는 정밀한 코딩 작업에는 여전히 Claude 3.5 Sonnet의 일처리가 가장 깔끔합니다. 100만 토큰당 입력 3달러, 출력 15달러로 기본 비용은 높은 편이지만, 프롬프트 캐싱을 적극 활용하면 입력 비용을 90%나 아낄 수 있어서 반복적인 에이전트 루프에 꽤 유리해요. 반면 GPT-4o는 1,024토큰이 넘어가면 별도 설정 없이 자동으로 50% 캐싱 할인이 들어가서 관리가 정말 편하고, 최대 16,384토큰의 넉넉한 출력 한도를 지원해 길고 시원시원한 코드 출력이 필요할 때 제격입니다.",{"_925":6143,"_2219":2370,"_2371":6144},"dc0fadc7-a197-4a84-8c9b-5f3a197c7d79",[],{"_925":6146,"_2219":2370,"_2371":6147},"07106e24-61ff-433d-b43c-af543237931c",[6148],{"_2379":6149,"_2219":2379},"만약 수만 줄짜리 코드베이스나 무거운 문서를 통째로 올려두고 질문을 던지는 에이전트라면 Gemini 1.5 Pro가 정답에 가깝습니다. 최대 200만 토큰이라는 압도적인 컨텍스트 창 덕분에 파일 분할 고민이 사라지거든요. 다만 128K 토큰을 초과하면 기본 API 요금이 두 배로 뛰고, 컨텍스트 캐싱의 경우 75% 할인을 해주는 대신 시간당 보관 비용인 100만 토큰당 4.5달러가 따로 추가된다는 점은 꼭 설계할 때 고려하셔야 합니다. 내 에이전트가 단발성 정밀 코딩을 하는지, 아니면 방대한 문서를 탐색하는지에 맞춰 똑똑하게 모델을 매칭해 보세요!",{"_6146":6151,"_6138":6155,"_6130":6159},{"_2371":6152},{"_1685":6153,"_1686":6154,"_1596":6149},"If your agent is designed to handle tens of thousands of lines of code or massive documents by loading them in their entirety, Gemini 1.5 Pro is likely the right answer. Thanks to its overwhelming 2-million-token context window, you can stop worrying about file segmentation. However, keep in mind that the base API price doubles once you exceed 128K tokens, and for context caching, while you get a 75% discount, there is an additional hourly storage cost of $4.50 per million tokens that must be factored into your design. Match your model intelligently based on whether your agent performs precise, one-off coding tasks or explores massive amounts of data!","もし数万行のコードベースや重いドキュメントを丸ごとアップロードして質問を投げるようなエージェントであれば、Gemini 1.5 Proが正解に近いでしょう。最大200万トークンという圧倒的なコンテキストウィンドウのおかげで、ファイルを分割する悩みが消えます。ただし、128Kトークンを超えると基本API料金が2倍に跳ね上がり、コンテキストキャッシングの場合は75%割引になる代わりに、100万トークンあたり1時間4.5ドルの保管コストが別途かかるという点は設計時に必ず考慮してください。自分のエージェントが単発の精密なコーディングを行うのか、それとも膨大なドキュメントを探索するのかに合わせて、賢くモデルをマッチングしてみてください！",{"_2371":6156},{"_1685":6157,"_1686":6158,"_1596":6141},"For precise coding tasks that require multi-file analysis or maintaining complex JSON structures perfectly, Claude 3.5 Sonnet still provides the cleanest output. While the base costs are on the higher side—$3 per million tokens for input and $15 for output—proactively using prompt caching can cut input costs by 90%, making it quite advantageous for repetitive agent loops. On the other hand, GPT-4o offers real convenience as it automatically applies a 50% discount on inputs over 1,024 tokens without any extra setup, and it supports a generous output limit of up to 16,384 tokens, making it perfect for when you need long, uninterrupted code generation.","まず、マルチファイル分析や複雑なJSON構造を完璧に維持する必要がある精密なコーディング作業においては、やはりClaude 3.5 Sonnetの処理が最もクリーンです。100万トークンあたり入力3ドル、出力15ドルと基本コストは高めですが、プロンプトキャッシングを積極的に活用すれば入力コストを90%も削減できるため、反復的なエージェントループにはかなり有利です。一方、GPT-4oは1,024トークンを超えると設定なしで自動的に50%のキャッシング割引が適用されるため管理が非常に楽で、最大16,384トークンの余裕ある出力制限をサポートしており、長く一気にコードを出力したい場合に最適です。",{"_2371":6160},{"_1685":6161,"_1686":6162,"_1596":6133},"When building your own agent, it's always a tough call deciding which LLM API to integrate, right? Haha. It's especially head-spinning trying to choose between Claude 3.5 Sonnet, GPT-4o, and Gemini 1.5 Pro. Beyond just looking at the base pricing, understanding the prompt caching methods and operational characteristics of each model can save you a massive amount in costs.","エージェントを自作していると、どのLLM APIを採用すべきか本当に悩みますよね（笑）。特にClaude 3.5 Sonnet、GPT-4o、Gemini 1.5 Proの中から選ぶとなると頭を抱えてしまいます。単純に基本料金を見るだけでなく、各モデルのプロンプトキャッシング方式や動作特性を理解すれば、コストを大幅に削減できます。","360c3c1a1450aff4e5013959477636bb7d9dacfdaa35121509ac73f23e456073",["D",1784249270182],["D",1784340229874],[],[6168],{"_2727":2216,"_1675":6169},"WOW","filesById",{"_5119":6172,"_4419":6180,"_4762":6187,"_3113":6194,"_2756":6201,"_5481":6208,"_2253":6215,"_3547":6222,"_3921":6230},{"_925":5119,"_1749":2338,"_6173":5160,"_1694":6174},"publicUrl",{"_1740":-5,"_1701":1702,"_1703":6175,"_1752":-5,"_1735":5164,"_1754":6176},{"_1705":5159,"_1707":5160,"_1744":5161,"_1604":2336,"_919":1868,"_1709":5162,"_1749":2338,"_1711":5163},{"_1756":6177,"_1764":6178,"_1771":6179,"_1778":-5},{"_1705":5167,"_1707":5168,"_1744":5169,"_1604":1761,"_919":2345,"_1749":1763},{"_1705":5171,"_1707":5172,"_1744":5173,"_1604":1769,"_919":2350,"_1749":1763},{"_1705":5175,"_1707":5176,"_1744":5177,"_1604":1776,"_919":2355,"_1749":1763},{"_925":4419,"_1749":2338,"_6173":4480,"_1694":6181},{"_1740":-5,"_1701":1702,"_1703":6182,"_1752":-5,"_1735":4483,"_1754":6183},{"_1705":4479,"_1707":4480,"_1744":4481,"_1604":2336,"_919":1868,"_1709":4482,"_1749":2338,"_1711":1989},{"_1756":6184,"_1764":6185,"_1771":6186,"_1778":-5},{"_1705":4486,"_1707":4487,"_1744":4488,"_1604":1761,"_919":2345,"_1749":1763},{"_1705":4490,"_1707":4491,"_1744":4492,"_1604":1769,"_919":2350,"_1749":1763},{"_1705":4494,"_1707":4495,"_1744":4496,"_1604":1776,"_919":2355,"_1749":1763},{"_925":4762,"_1749":2338,"_6173":4820,"_1694":6188},{"_1740":-5,"_1701":1702,"_1703":6189,"_1752":-5,"_1735":4823,"_1754":6190},{"_1705":4819,"_1707":4820,"_1744":4821,"_1604":2336,"_919":1868,"_1709":4822,"_1749":2338,"_1711":1967},{"_1756":6191,"_1764":6192,"_1771":6193,"_1778":-5},{"_1705":4826,"_1707":4827,"_1744":4828,"_1604":1761,"_919":2345,"_1749":1763},{"_1705":4830,"_1707":4831,"_1744":4832,"_1604":1769,"_919":2350,"_1749":1763},{"_1705":4834,"_1707":4835,"_1744":4836,"_1604":1776,"_919":2355,"_1749":1763},{"_925":3113,"_1749":2338,"_6173":3167,"_1694":6195},{"_1740":-5,"_1701":1702,"_1703":6196,"_1752":-5,"_1735":3172,"_1754":6197},{"_1705":3166,"_1707":3167,"_1744":3168,"_1604":3169,"_919":1868,"_1709":3170,"_1749":2338,"_1711":3171},{"_1756":6198,"_1764":6199,"_1771":6200,"_1778":-5},{"_1705":3175,"_1707":3176,"_1744":3177,"_1604":1761,"_919":3178,"_1749":1763},{"_1705":3180,"_1707":3181,"_1744":3182,"_1604":1769,"_919":3183,"_1749":1763},{"_1705":3185,"_1707":3186,"_1744":3187,"_1604":1776,"_919":3188,"_1749":1763},{"_925":2756,"_1749":2338,"_6173":2797,"_1694":6202},{"_1740":-5,"_1701":1702,"_1703":6203,"_1752":-5,"_1735":2801,"_1754":6204},{"_1705":2796,"_1707":2797,"_1744":2798,"_1604":2336,"_919":1868,"_1709":2799,"_1749":2338,"_1711":2800},{"_1756":6205,"_1764":6206,"_1771":6207,"_1778":-5},{"_1705":2804,"_1707":2805,"_1744":2806,"_1604":1761,"_919":2345,"_1749":1763},{"_1705":2808,"_1707":2809,"_1744":2810,"_1604":1769,"_919":2350,"_1749":1763},{"_1705":2812,"_1707":2813,"_1744":2814,"_1604":1776,"_919":2355,"_1749":1763},{"_925":5481,"_1749":2338,"_6173":5523,"_1694":6209},{"_1740":-5,"_1701":1702,"_1703":6210,"_1752":-5,"_1735":5527,"_1754":6211},{"_1705":5522,"_1707":5523,"_1744":5524,"_1604":2336,"_919":1868,"_1709":5525,"_1749":2338,"_1711":5526},{"_1756":6212,"_1764":6213,"_1771":6214,"_1778":-5},{"_1705":5530,"_1707":5531,"_1744":5532,"_1604":1761,"_919":2345,"_1749":1763},{"_1705":5534,"_1707":5535,"_1744":5536,"_1604":1769,"_919":2350,"_1749":1763},{"_1705":5538,"_1707":5539,"_1744":5540,"_1604":1776,"_919":2355,"_1749":1763},{"_925":2253,"_1749":2338,"_6173":2334,"_1694":6216},{"_1740":-5,"_1701":1702,"_1703":6217,"_1752":-5,"_1735":2339,"_1754":6218},{"_1705":2333,"_1707":2334,"_1744":2335,"_1604":2336,"_919":1868,"_1709":2337,"_1749":2338,"_1711":1967},{"_1756":6219,"_1764":6220,"_1771":6221,"_1778":-5},{"_1705":2342,"_1707":2343,"_1744":2344,"_1604":1761,"_919":2345,"_1749":1763},{"_1705":2347,"_1707":2348,"_1744":2349,"_1604":1769,"_919":2350,"_1749":1763},{"_1705":2352,"_1707":2353,"_1744":2354,"_1604":1776,"_919":2355,"_1749":1763},{"_925":3547,"_1749":1750,"_6173":3600,"_1694":6223},{"_1740":-5,"_1701":1702,"_1703":6224,"_1752":-5,"_1735":3606,"_1754":6225},{"_1705":3599,"_1707":3600,"_1744":3601,"_1604":3602,"_919":3603,"_1709":3604,"_1749":1750,"_1711":3605},{"_1756":6226,"_1764":6227,"_1771":6228,"_1778":6229},{"_1705":3609,"_1707":3610,"_1744":3611,"_1604":1761,"_919":3612,"_1749":1763},{"_1705":3614,"_1707":3615,"_1744":3616,"_1604":1769,"_919":3617,"_1749":1763},{"_1705":3619,"_1707":3620,"_1744":3621,"_1604":1776,"_919":3622,"_1749":1763},{"_1705":3624,"_1707":3625,"_1744":3626,"_1604":1783,"_919":3627,"_1749":1763},{"_925":3921,"_1749":1750,"_6173":6231,"_1694":6232},"https://cdn.boutlet.io/users/cmq8nahkb00071hcgs10qla76/images/originals/1bdfd7f2-368d-479b-a3aa-e71574419462.png",{"_1740":-5,"_1701":1702,"_1703":6233,"_1752":-5,"_1735":6239,"_1754":6240},{"_1705":6234,"_1707":6231,"_1744":6235,"_1604":6236,"_919":6237,"_1709":6238,"_1749":1750,"_1711":3605},"users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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});

",{"_3254":6272},"

# 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()

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// 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});

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