import { Type } from '@sinclair/typebox'\n\n// Granite 4.2 추론 제어 스키마\nexport const GraniteInferenceSchema = Type.Object({\n  prompt: Type.String(),\n  enable_thinking: Type.Optional(Type.Boolean({ default: true })),\n  reasoning_effort: Type.Optional(\n    Type.Union([\n      Type.Literal('low'),\n      Type.Literal('high')\n    ], { default: 'high' })\n  )\n})

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// Fastify v5 이전: 전역 선언 병합으로 인해 프로젝트 전체에 타입 오염 발생\nimport { FastifyInstance } from 'fastify';\n\ndeclare module 'fastify' {\n  interface FastifyInstance {\n    customField: string;\n  }\n}\n\n// Fastify v6 이후: 플러그인 로컬 스코프 기반 믹스인 적용\nimport fp from 'fastify-plugin';\nimport { FastifyInstance } from 'fastify';\n\nexport interface MyPluginMixin {\n  customField: string;\n}\n\nexport default fp(async function (fastify: FastifyInstance & MyPluginMixin) {\n  fastify.decorate('customField', 'hello');\n});

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import Fastify from 'fastify';\n\nconst fastify = Fastify({\n  ajv: {\n    customOptions: {\n      removeAdditional: 'all'\n    }\n  }\n});\n\nfastify.get('/profile', {\n  schema: {\n    response: {\n      200: {\n        type: 'object',\n        properties: {\n          id: { type: 'number' },\n          email: { type: 'string' }\n        },\n        additionalProperties: false\n      }\n    }\n  }\n}, async () => {\n  return {\n    id: 42,\n    email: 'dev@example.com',\n    passwordHash: 'argon2_hashed_secret_string'\n  };\n});

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익스플로잇 발생 — MAMO 가격 조작으로 870만 달러 피해","previewText","Base 체인의 대표적인 디파이 렌딩 프로토콜 문웰(Moonwell)에서 약 870만 달러, 우리 돈으로 약 116억 원 규모의 익스플로잇 피해가 발생했습니다. 보안 업체 펙실드와 서틱 등에 따르면 공격자는 MAMO 토큰 가격을 조작해 담보 가치를 부풀린 뒤, cbBTC와 USDC, wstETH 등을 대출해 가는 수법을 썼다고 하네요. 현재 문웰 측은 대출과 공급 한도를 제한하며 긴급 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등을 대출해 가는 수법을 썼다고 하네요. 현재 문웰 측은 대출과 공급 한도를 제한하며 긴급 대응에 나선 상태입니다.\n\n이번 사건은 디파이 생태계에서 오라클 가격 조작이 여전히 얼마나 치명적인지 다시금 일깨워줍니다. 최근 대형 기관들이 신뢰할 수 있는 수탁 인프라 위주로 크립토 진입로를 넓히는 흐름 속에서, 이런 디파이 보안 사고는 프로토콜 간의 신뢰 격차를 더 벌릴 수 있습니다. 베이스 생태계 전반의 자금 흐름과 유동성 여파도 당분간 주의 깊게 지켜볼 필요가 있겠네요 ㅎㅎ\n\n---\n\n**관련 링크**\n\n- [Coinpedia — Defi Lending Protocol Moonwell Hit by $9M Exploit](https://coinpedia.org/news/defi-lending-protocol-moonwell-hit-by-9m-exploit/)\n- [The Block — Moonwell investigates lending market issue on Base as security firms flag multimillion-dollar 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약 870만 달러, 우리 돈으로 약 116억 원 규모의 익스플로잇 피해가 발생했습니다. 보안 업체 펙실드와 서틱 등에 따르면 공격자는 MAMO 토큰 가격을 조작해 담보 가치를 부풀린 뒤, cbBTC와 USDC, wstETH 등을 대출해 가는 수법을 썼다고 하네요. 현재 문웰 측은 대출과 공급 한도를 제한하며 긴급 대응에 나선 상태입니다.",[2782],{"_2779":2783,"_2699":2779},"Baseチェーンの代表的なDeFiレンディングプロトコルであるMoonwellにおいて、約870万ドル（日本円で約13億円相当）規模のエクスプロイトが発生しました。セキュリティ企業のPeckShieldやCertiKなどによると、攻撃者はMAMOトークンの価格を操作して担保価値を吊り上げた後、cbBTCやUSDC、wstETHなどを借り入れる手口を用いたとのことです。現在Moonwell側は、貸出や供給上限を制限するなどして緊急対応にあたっています。",[2785],{"_2779":2786,"_2699":2779},"Moonwell, a leading DeFi lending protocol on the Base chain, has suffered an exploit resulting in a loss of approximately $8.7 million. 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As major institutions continue to onboard into crypto through trusted custodial infrastructure, security breaches like this could further widen the trust gap between protocols. It’s worth keeping a close eye on the broader capital flows and liquidity impact within the Base ecosystem for the time being.\n\nRelated Links\n\nCoinpedia — Defi Lending Protocol Moonwell Hit by $9M Exploit\nThe Block — Moonwell investigates lending market issue on Base as security firms flag multimillion-dollar exploit","Baseチェーンの代表的なDeFiレンディングプロトコルであるMoonwellにおいて、約870万ドル（日本円で約13億円相当）規模のエクスプロイトが発生しました。セキュリティ企業のPeckShieldやCertiKなどによると、攻撃者はMAMOトークンの価格を操作して担保価値を吊り上げた後、cbBTCやUSDC、wstETHなどを借り入れる手口を用いたとのことです。現在Moonwell側は、貸出や供給上限を制限するなどして緊急対応にあたっています。\n\n今回の事件は、DeFiエコシステムにおいてオラクルの価格操作がいかに致命的であるかを改めて浮き彫りにしました。最近、大手機関が信頼性の高いカストディインフラを中心に仮想通貨への参入を広げる中、こうしたDeFiのセキュリティ事故はプロトコル間の信頼格差をさらに広げる可能性があります。Baseエコシステム全体の資金の流れや流動性への影響も、当面は注意深く見守る必要がありそうです。\n\n関連リンク\n\nCoinpedia — Defi Lending Protocol Moonwell Hit by $9M Exploit\nThe Block — Moonwell investigates lending market issue on Base as security firms flag multimillion-dollar exploit","Base 체인의 대표적인 디파이 렌딩 프로토콜 문웰(Moonwell)에서 약 870만 달러, 우리 돈으로 약 116억 원 규모의 익스플로잇 피해가 발생했습니다. 보안 업체 펙실드와 서틱 등에 따르면 공격자는 MAMO 토큰 가격을 조작해 담보 가치를 부풀린 뒤, cbBTC와 USDC, wstETH 등을 대출해 가는 수법을 썼다고 하네요. 현재 문웰 측은 대출과 공급 한도를 제한하며 긴급 대응에 나선 상태입니다.\n\n이번 사건은 디파이 생태계에서 오라클 가격 조작이 여전히 얼마나 치명적인지 다시금 일깨워줍니다. 최근 대형 기관들이 신뢰할 수 있는 수탁 인프라 위주로 크립토 진입로를 넓히는 흐름 속에서, 이런 디파이 보안 사고는 프로토콜 간의 신뢰 격차를 더 벌릴 수 있습니다. 베이스 생태계 전반의 자금 흐름과 유동성 여파도 당분간 주의 깊게 지켜볼 필요가 있겠네요 ㅎㅎ\n\n관련 링크\n\nCoinpedia — Defi Lending Protocol Moonwell Hit by $9M Exploit\nThe Block — Moonwell investigates lending market issue on Base as security firms flag multimillion-dollar exploit","Moonwell exploit: $8.7M drained via MAMO price manipulation","Moonwellでエクスプロイト発生 — MAMOの価格操作により870万ドルの被害",458,"counts",{"_2186":2963,"_2188":92,"_2012":2964,"_2962":92},"ratios",{"_2186":2960,"_2188":92,"_2012":2961,"_2962":92},"reason","majority",0.38427947598253276,0.6157205240174672,"zh",176,282,"cmqyu4juj0000kwcgw89h5ts4","ARTICLE",{"_2026":2012,"_276":3722,"_2954":3723,"_2956":3724,"_2958":2959},{"_168":3714,"_2942":3715,"_2712":3716,"_2945":2070},"DeLM과 SAM — '보스 에이전트' 없이 협업하는 P2P 에이전트 백엔드","DeLM과 SAM — '보스 에이전트' 없이 협업하는 P2P 에이전트 백엔드 그동안 멀티 에이전트 백엔드는 하나의 보스 에이전트가 전체 워크플로우를 통제하는 중앙 제어형 구조가 일반적이었습니다. 하지만 이 방식은 에이전트 간 동기식 호출 지연과 매번 무거운 대화 이력을 통째로 전송해야 하는 토큰 비용 폭발이라는 치명적인 한계를 가집니다. 이제 중앙 통제관 없이 에이전트들이 스스로 협업하는 새…",[3713],[3706,3707,3708,3709,3710,3711,3712],[],["D",1788027572968],["D",1787983578433],["D",1788108952624],["D",1788027602947],{"_34":2965,"_36":37,"_38":-5,"_39":3682,"_13":3683,"_42":3684},{"_34":2265,"_2056":2266,"_347":2267,"_2026":2065,"_2066":3670,"_2061":188,"_196":240,"_42":3671},{"_48":3664},{"_34":2984,"_2744":2523,"_2745":2985,"_2747":2986,"_2749":2987,"_2751":2988,"_2753":2989,"_2755":92,"_2077":2990,"_2726":2991,"_2758":-5},[],[],"cmtdz9ao505z110m6jbzlj28q",{"_1128":3483,"_52":53},{"_2992":2993,"_2994":2995,"_2996":2997,"_2998":2999,"_3000":3001,"_3002":3003,"_3004":3005,"_3006":3007,"_3008":3009,"_3010":3011,"_3012":3013,"_3014":3015,"_3016":3017,"_3018":3019,"_3020":3021,"_3022":3023,"_3024":3025,"_3026":3027,"_3028":3029,"_3030":3031,"_3032":3033,"_3034":3035,"_3036":3037,"_3038":3039},"![DeLM과 SAM — '보스 에이전트' 없이 협업하는 P2P 에이전트 백엔드](file:cmte12xu7063b10m6oycjnuzw)\n\n# DeLM과 SAM — '보스 에이전트' 없이 협업하는 P2P 에이전트 백엔드\n\n그동안 멀티 에이전트 백엔드는 하나의 보스 에이전트가 전체 워크플로우를 통제하는 중앙 제어형 구조가 일반적이었습니다. 하지만 이 방식은 에이전트 간 동기식 호출 지연과 매번 무거운 대화 이력을 통째로 전송해야 하는 토큰 비용 폭발이라는 치명적인 한계를 가집니다.\n\n이제 중앙 통제관 없이 에이전트들이 스스로 협업하는 새로운 피어 투 피어(P2P) 아키텍처가 대안으로 떠오르고 있습니다. 스탠포드 대학교의 분산 언어 모델(DeLM) 프로토콜과 구글의 소버린 에이전트 메시(SAM)가 이끄는 이 패러다임 시프트는 백엔드 성능 최적화와 비용 절감을 고민하는 엔지니어들이 가장 먼저 주목해야 할 기술적 전환점입니다.\n\n## 보스 에이전트의 종말: DeLM과 SAM이 제안하는 비동기 분산 협업\n\n기존 멀티 에이전트 시스템의 가장 큰 병목은 모든 판단과 조율을 혼자 도맡는 '보스 에이전트'의 존재였습니다. 이 중앙 집중식 통제관을 걷어내고 에이전트들을 동등한 피어 관계로 전환하는 것이 SAM과 DeLM 아키텍처의 핵심입니다.\n\n구글의 SAM은 libp2p와 GossipSub을 기반으로 비동기 P2P 오버레이 네트워크를 구축합니다. 중앙 서버 없이 각 에이전트가 직접 메시지를 주고받는 구조로, 비스킷 토큰을 활용한 오프라인 인가 체계를 더해 분산 환경에서도 제로 트러스트 보안을 확보합니다.\n\n이 네트워크 위에서 스탠포드 대학교의 DeLM은 중앙 제어 장치 없는 병렬 협업을 지원합니다. 에이전트들은 매번 무거운 대화 이력을 통째로 복사해 주고받는 대신, 핵심만 압축된 컨텍스트 기스트와 스스로 의존성을 인지하는 비동기 태스크 큐를 활용해 필요한 작업만 가져와 처리합니다. 결과적으로 멀티 에이전트 백엔드의 고질적인 문제인 동기식 대기 지연과 API 토큰 비용 급증을 동시에 차단하는 기반이 마련됩니다.\n\n## PURISTA AI Harness: TypeScript로 구현하는 DeLM 공유 컨텍스트\n\n이 새로운 패러다임은 이론에만 머무르지 않고, Node.js와 TypeScript 생태계에서도 실질적인 구현체로 등장했습니다. TypeScript 기반 마이크로서비스 프레임워크인 퓨리스타(PURISTA)의 AI 하네스(AI Harness)는 DeLM 프로토콜의 원칙을 이식한 공유 컨텍스트 예제를 제공합니다. 개발자가 이 기술에 주목해야 하는 가장 직관적인 이유는 성능과 비용입니다. 벤치마크 결과에 따르면, 이러한 공유 컨텍스트 방식을 적용했을 때 중앙 통제식 에이전트 대비 LLM 토큰 비용을 최대 50%까지 절감할 수 있습니다.\n\n퓨리스타의 AI 하네스는 보스 에이전트 없이 병렬로 동작하는 에이전트들을 정교하게 조율하기 위해 네 가지 핵심 프리미티브(Primitive)를 제공합니다.\n\n첫째, 임대 기반 태스크 선점(Lease-based task claiming)입니다. 여러 에이전트가 동일한 작업을 중복 처리하지 않도록 태스크를 원자적으로 선점하고 임대 만료 시간 내에 완료하도록 제어합니다. 만약 작업을 수행하던 에이전트 노드가 다운되면 임대가 만료되어 태스크가 자동으로 대기열에 복귀합니다.\n\n둘째, 진입 제어식 압축 요약본(Admission-gated compact gists)입니다. LLM이 생성한 날것의 긴 대화 이력을 그대로 공유 메모리에 올리는 대신, 엄격한 스키마 검증을 통과한 핵심 요약 정보인 지스트(gist)만 컨텍스트에 등록하여 크기를 100토큰 내외로 압축 유지합니다.\n\n셋째, 지연 증거 전개(Evidence unfolding)입니다. 상세한 실행 트레이스나 대용량 페이로드는 처음에 공유 메모리에 상주시키지 않고 외부 저장소에 보관한 뒤, 다른 에이전트가 분석을 위해 명시적으로 요청할 때만 필요한 데이터만 가져오는 지연 가저오기 방식을 취합니다.\n\n넷째, 내구성 있는 체크포인트(Durable checkpoints)입니다. 공유 컨텍스트의 모든 상태 변경 이벤트를 순차적으로 기록하여, 장애가 발생하더라도 이벤트를 역추적하여 이전 상태를 완벽하게 재구성할 수 있도록 보장합니다.\n\n이러한 인프로세스(In-process) 기반 설계는 기존 멀티 에이전트 백엔드에서 흔히 사용되던 Redis 기반의 블랙보드 패턴과 뚜렷한 대비를 이룹니다. Redis를 사용하면 분산 환경의 영속성은 쉽게 확보되지만, 동시성 제어를 위해 `WATCH`나 `MULTI` 명령을 수행하는 과정에서 트랜잭션 경쟁이 발생하고 네트워크 왕복 지연시간으로 인해 밀리초 단위의 병목이 발생합니다. 반면 퓨리스타의 이벤트 구동형 공유 컨텍스트는 V8 엔진의 메모리 영역에서 직접 통신하므로 마이크로초 단위의 극도로 빠른 로컬 메모리 속도를 제공합니다. 비록 분산 데이터베이스 수준의 엄격한 즉각적 선형성(Linearizability) 대신 최종 일관성(Eventual consistency)을 선택하는 트레이드오프가 있지만, 실시간 응답 성능과 압도적인 토큰 절감 효과는 대규모 에이전트 백엔드에 훨씬 더 강력한 실전적 이점을 제공합니다.\n\n## 실전 백엔드 관점의 트레이드오프: Redis 블랙보드 vs. P2P 인메모리 컨텍스트\n\n멀티 에이전트 상태 공유를 위해 흔히 쓰는 Redis 기반 블랙보드 패턴은 동시 요청이 급증할 때 명확한 성능 병목을 마주합니다. 상태 일관성을 유지하기 위해 Redis의 WATCH나 MULTI 명령을 사용하면서 트랜잭션 경쟁이 심해지고, 매 요청마다 발생하는 네트워크 왕복 지연시간이 누적되기 때문입니다.\n\n반면 퓨리스타(PURISTA)가 제안하는 인프로세스 이벤트 브릿지 방식은 V8 엔진 내부의 로컬 메모리를 직접 활용하여 마이크로초 단위의 빠른 처리 속도를 보장합니다. 에이전트들이 무거운 전체 대화 이력 대신 검증된 요약 데이터인 지스트만 공유함으로써, SWE-bench와 같은 벤치마크에서 LLM 토큰 비용을 최대 50%까지 절감하는 실질적인 비용 장점도 제공합니다.\n\n다만 이 방식은 완벽한 즉각적 선형성 대신 최종 일관성을 수용해야 하는 아키텍처적 타협이 필요합니다. 각 에이전트가 비동기적으로 상태를 갱신하고 최종적으로 수렴해 나가기 때문에, 글로벌 실시간 동기화가 절대적으로 필요한 시스템보다는 대규모 병렬 태스크 처리에 설계 역량을 집중해야 할 때 가장 강력한 효과를 발휘합니다.\n\n## API 개발자에서 에이전트 인프라 설계자로\n\n에이전트 기술이 성숙해지면서 백엔드 엔지니어의 역할도 외부 API 호출을 단순 중계하는 수준을 벗어나고 있습니다. 이제는 단일 오케스트레이터가 모든 흐름을 통제하는 동기식 제어 방식을 넘어, 에이전트가 주도적으로 통신하는 비동기 분산 공유 컨텍스트를 설계해야 할 시점입니다.\n\n앞으로의 AI 에이전트 인프라는 로컬 이벤트 루프와 MCP 사이드카를 얼마나 매끄럽고 가볍게 밀결합하느냐에 초점이 맞춰질 것입니다. 중앙 오케스트레이터의 병목 없이 선형적으로 확장 가능한 시스템을 고민하고 있다면, 구글의 SAM이나 스탠포드의 DeLM 프로토콜 같은 P2P 설계 원칙을 작은 사이드 프로젝트부터 직접 실험하며 그 가능성을 검증해 보시길 권장합니다.\n\n---\n\n**참고 링크**\n\n- [arXiv / Stanford University — Stanford's Decentralized Language Model (DeLM) SOTA Performance](https://arxiv.org/abs/2606.10662)\n- [puristajs/harness on GitHub — PURISTA AI Harness & DeLM Shared-Context Implementation](https://github.com/puristajs/harness)\n- [Medium / Distributed Systems Analysis — BRAID Architecture: Decoupling Task Allocation and State Ledger](https://medium.com/@braid-agent-mesh)","1ef7263e716eea0a060b168c962d9c8a2543d75e9e2a927d5cb35ffcb7a4ce80",51,["D",1787983578437],["D",1788027602992],"0535bbfa-34db-425e-b094-94945288a465",{"_2767":3468,"_2769":3469},"0c942f3e-27f6-4836-ace3-d31dd230a2f2",{"_2767":3454,"_2769":3455},"1125532a-fc6b-461a-8d35-ace58ab77346",{"_2767":3439,"_2769":3440},"1e6c9b72-0eac-4abf-90b9-be1a0d11f9a5",{"_2767":3424,"_2769":3425},"57abadb3-b0b0-4c23-844a-6ff14d6ff692",{"_2767":3409,"_2769":3410},"58bb8a7e-f2ff-45f2-954f-cb65c7c1dfc1",{"_2767":3394,"_2769":3395},"6eb63b1f-36ff-4ece-ac78-15188b453c6f",{"_2767":3379,"_2769":3380},"758b85c4-30ef-4009-9975-e2e649b0fa79",{"_2767":3364,"_2769":3365},"7a9850d6-bcdd-4f3e-bb35-4cf175208ba8",{"_2767":3349,"_2769":3350},"86515aeb-7ce3-45d7-9448-76f00433c7a0",{"_2767":3334,"_2769":3335},"8836420c-ab15-4e3d-9fe7-430cb6593e90",{"_2767":3319,"_2769":3320},"8c5ac2a5-b584-4e13-8ba7-e306b8c76799",{"_2767":3304,"_2769":3305},"99bec635-a2d1-4c2f-94b2-6620c5551469",{"_2767":3289,"_2769":3290},"a232d556-176e-4b90-b4fa-af71e4d2e2f1",{"_2767":3274,"_2769":3275},"b025207c-4394-4d80-b5f7-926fa2c3ea1e",{"_2767":3259,"_2769":3260},"b18df4f1-b897-482f-9fc9-c2a815ec08a1",{"_2767":3244,"_2769":3245},"bd20fc47-52ad-47c3-8cfe-7734fb63eb60",{"_2767":3226,"_2769":3227},"c3114290-0a2f-4b0d-a7a8-f9f7f725a3cb",{"_2767":3211,"_2769":3212},"cb0e75c3-627d-40df-8f97-66663caa4265",{"_2767":3196,"_2769":3197},"d8e2e541-23a2-4dd4-bde5-6a474f6fd8e3",{"_2767":3181,"_2769":3182},"dd8f58c2-07dd-48ac-a9be-51b075810dd1",{"_2767":3166,"_2769":3167},"e44680bc-8f7d-44d6-a503-534c59e77bb8",{"_3100":3101,"_3102":3103,"_3104":3105,"_3106":3107,"_3108":3109,"_3110":3111},"f3c19c47-9b28-42d1-97a3-ea438755b793",{"_2767":3085,"_2769":3086},"fe1fc177-5fa5-470a-baf4-aec91172c7b4",{"_2767":3040,"_2769":3041},{"_2186":3082,"_2188":3083,"_2012":3084},{"_2186":3042,"_2188":3043,"_2012":3044},{"_2774":3071,"_52":53,"_2776":3046},{"_2774":3060,"_52":53,"_2776":3046},{"_2774":3045,"_52":53,"_2776":3046},[3047,3048,3049,3050,3051],"9916576345b226e307342cc1ec5cf3a1666989555e2dbdd6de824486f66d6ccc",{"_2779":3059,"_2699":2779},{"_2779":3057,"_2699":2779,"_2858":3058},{"_2779":3056,"_2699":2779},{"_2779":3053,"_2699":2779,"_2858":3054},{"_2779":3052,"_2699":2779}," 명령을 수행하는 과정에서 트랜잭션 경쟁이 발생하고 네트워크 왕복 지연시간으로 인해 밀리초 단위의 병목이 발생합니다. 반면 퓨리스타의 이벤트 구동형 공유 컨텍스트는 V8 엔진의 메모리 영역에서 직접 통신하므로 마이크로초 단위의 극도로 빠른 로컬 메모리 속도를 제공합니다. 비록 분산 데이터베이스 수준의 엄격한 즉각적 선형성(Linearizability) 대신 최종 일관성(Eventual consistency)을 선택하는 트레이드오프가 있지만, 실시간 응답 성능과 압도적인 토큰 절감 효과는 대규모 에이전트 백엔드에 훨씬 더 강력한 실전적 이점을 제공합니다.","MULTI",{"_3055":2861},"code","나 ","WATCH",{"_3055":2861},"이러한 인프로세스(In-process) 기반 설계는 기존 멀티 에이전트 백엔드에서 흔히 사용되던 Redis 기반의 블랙보드 패턴과 뚜렷한 대비를 이룹니다. 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On the other hand, PURISTA’s event-driven shared context communicates directly within the V8 engine’s memory space, providing extremely fast local memory speeds in the microsecond range. Although there is a trade-off in choosing eventual consistency over the strict immediate linearizability of a distributed database, the real-time response performance and overwhelming token savings offer significantly more powerful practical benefits for large-scale agent backends.",{"_3055":2861}," and ",{"_3055":2861},"This in-process design contrasts sharply with the Redis-based blackboard pattern commonly used in existing multi-agent backends. Using Redis easily secures persistence in distributed environments, but transaction competition occurs during the process of executing ","This in-process design contrasts sharply with the Redis-based blackboard pattern commonly used in existing multi-agent backends. Using Redis easily secures persistence in distributed environments, but transaction competition occurs during the process of executing WATCH and MULTI commands for concurrency control, and millisecond-level bottlenecks emerge due to network round-trip latency. On the other hand, PURISTA’s event-driven shared context communicates directly within the V8 engine’s memory space, providing extremely fast local memory speeds in the microsecond range. Although there is a trade-off in choosing eventual consistency over the strict immediate linearizability of a distributed database, the real-time response performance and overwhelming token savings offer significantly more powerful practical benefits for large-scale agent backends.","このようなインプロセス設計は、従来のマルチエージェントバックエンドでよく使われていたRedisベースの黒板（Blackboard）パターンと明確な対照をなします。Redisを使用すると分散環境での永続性は容易に確保されますが、同時性制御のためにWATCHやMULTIコマンドを実行する過程でトランザクション競合が発生し、ネットワークの往復遅延によりミリ秒単位のボトルネックが生じます。一方、PURISTAのイベント駆動型共有コンテキストはV8エンジンのメモリ領域で直接通信するため、マイクロ秒単位の極めて高速なローカルメモリ速度を提供します。分散データベースレベルの厳格な即時線形化可能性（Linearizability）の代わりに結果整合性（Eventual consistency）を選択するというトレードオフはありますが、リアルタイム応答性能と圧倒的なトークン削減効果は、大規模エージェントバックエンドに対してより強力な実戦的メリットを提供します。","이러한 인프로세스(In-process) 기반 설계는 기존 멀티 에이전트 백엔드에서 흔히 사용되던 Redis 기반의 블랙보드 패턴과 뚜렷한 대비를 이룹니다. Redis를 사용하면 분산 환경의 영속성은 쉽게 확보되지만, 동시성 제어를 위해 WATCH나 MULTI 명령을 수행하는 과정에서 트랜잭션 경쟁이 발생하고 네트워크 왕복 지연시간으로 인해 밀리초 단위의 병목이 발생합니다. 반면 퓨리스타의 이벤트 구동형 공유 컨텍스트는 V8 엔진의 메모리 영역에서 직접 통신하므로 마이크로초 단위의 극도로 빠른 로컬 메모리 속도를 제공합니다. 비록 분산 데이터베이스 수준의 엄격한 즉각적 선형성(Linearizability) 대신 최종 일관성(Eventual consistency)을 선택하는 트레이드오프가 있지만, 실시간 응답 성능과 압도적인 토큰 절감 효과는 대규모 에이전트 백엔드에 훨씬 더 강력한 실전적 이점을 제공합니다.",{"_2186":3099,"_2188":3096,"_2012":3093},{"_2186":3087,"_2188":3088,"_2012":3089},{"_2774":3097,"_52":53,"_2776":3091},{"_2774":3094,"_52":53,"_2776":3091},{"_2774":3090,"_52":53,"_2776":3091},[3092],"16ee97b728979cfb53304f6cddd5fec5db3cc3a05247b792e0a862927912b77e",{"_2779":3093,"_2699":2779},"반면 퓨리스타(PURISTA)가 제안하는 인프로세스 이벤트 브릿지 방식은 V8 엔진 내부의 로컬 메모리를 직접 활용하여 마이크로초 단위의 빠른 처리 속도를 보장합니다. 에이전트들이 무거운 전체 대화 이력 대신 검증된 요약 데이터인 지스트만 공유함으로써, SWE-bench와 같은 벤치마크에서 LLM 토큰 비용을 최대 50%까지 절감하는 실질적인 비용 장점도 제공합니다.",[3095],{"_2779":3096,"_2699":2779},"対照的に、PURISTAが提案するインプロセス・イベントブリッジ方式は、V8エンジン内部のローカルメモリを直接活用し、マイクロ秒単位の高速な処理速度を保証します。エージェントが重い会話履歴全体ではなく、検証済みの要約データである「ジスト」のみを共有することで、SWE-benchなどのベンチマークにおいてLLMトークンコストを最大50%削減する実質的なコストメリットも提供します。",[3098],{"_2779":3099,"_2699":2779},"In contrast, the in-process event bridge method proposed by PURISTA directly utilizes the local memory inside the V8 engine, ensuring processing speeds in the microsecond range. By agents sharing only verified summary data—gists—instead of the heavy full conversation history, it also provides real-world cost advantages, reducing LLM token costs by up to 50% in benchmarks like SWE-bench.","item:78f8cc1a-078c-4230-aad7-13cc49e40435",{"_2186":3157,"_2188":3157,"_2012":3157},"item:7bcb276d-c942-43ba-8b20-9246e06cfbd0",{"_2186":3139,"_2188":3139,"_2012":3139},"item:a8afe466-638e-4ff8-9162-ab0cf73f30b2",{"_2186":3121,"_2188":3121,"_2012":3121},"$inline:item:78f8cc1a-078c-4230-aad7-13cc49e40435",{"_2186":3148,"_2188":3149,"_2012":3150},"$inline:item:7bcb276d-c942-43ba-8b20-9246e06cfbd0",{"_2186":3130,"_2188":3131,"_2012":3132},"$inline:item:a8afe466-638e-4ff8-9162-ab0cf73f30b2",{"_2186":3112,"_2188":3113,"_2012":3114},{"_2774":3126,"_52":53,"_2776":3116},{"_2774":3122,"_52":53,"_2776":3116},{"_2774":3115,"_52":53,"_2776":3116},[3117],"e9ed9b3b59b5a93f2c77fed5066c1fc0c4de20988eb38de10b4696c6ec811fa6",{"_2801":3118,"_2699":2803,"_2804":3119},"https://github.com/puristajs/harness",[3120],{"_2779":3121,"_2699":2779},"puristajs/harness on GitHub — PURISTA AI Harness & DeLM Shared-Context Implementation",[3123],{"_2801":3118,"_2699":2803,"_2804":3124},[3125],{"_2779":3121,"_2699":2779},[3127],{"_2801":3118,"_2699":2803,"_2804":3128},[3129],{"_2779":3121,"_2699":2779},{"_2774":3144,"_52":53,"_2776":3134},{"_2774":3140,"_52":53,"_2776":3134},{"_2774":3133,"_52":53,"_2776":3134},[3135],"bfb708b5417b4ea444376a90e4569f034f4e048669f2c2cb74bd0acc0254345a",{"_2801":3136,"_2699":2803,"_2804":3137},"https://arxiv.org/abs/2606.10662",[3138],{"_2779":3139,"_2699":2779},"arXiv / Stanford University — Stanford's Decentralized Language Model (DeLM) SOTA Performance",[3141],{"_2801":3136,"_2699":2803,"_2804":3142},[3143],{"_2779":3139,"_2699":2779},[3145],{"_2801":3136,"_2699":2803,"_2804":3146},[3147],{"_2779":3139,"_2699":2779},{"_2774":3162,"_52":53,"_2776":3152},{"_2774":3158,"_52":53,"_2776":3152},{"_2774":3151,"_52":53,"_2776":3152},[3153],"dc33390b08963abe96d2a8904580f9d9d8905567cefd554f1815441baf063fd0",{"_2801":3154,"_2699":2803,"_2804":3155},"https://medium.com/@braid-agent-mesh",[3156],{"_2779":3157,"_2699":2779},"Medium / Distributed Systems Analysis — BRAID Architecture: Decoupling Task Allocation and State Ledger",[3159],{"_2801":3154,"_2699":2803,"_2804":3160},[3161],{"_2779":3157,"_2699":2779},[3163],{"_2801":3154,"_2699":2803,"_2804":3164},[3165],{"_2779":3157,"_2699":2779},{"_2186":3180,"_2188":3177,"_2012":3174},{"_2186":3168,"_2188":3169,"_2012":3170},{"_2774":3178,"_52":53,"_2776":3172},{"_2774":3175,"_52":53,"_2776":3172},{"_2774":3171,"_52":53,"_2776":3172},[3173],"3f8270bbce1d1a8b7f76de4039349ebee87d4d91ad9a4e9b8c31e50097357727",{"_2779":3174,"_2699":2779},"PURISTA AI Harness: TypeScript로 구현하는 DeLM 공유 컨텍스트",[3176],{"_2779":3177,"_2699":2779},"PURISTA AI Harness: TypeScriptで実装するDeLM共有コンテキスト",[3179],{"_2779":3180,"_2699":2779},"PURISTA AI Harness: DeLM Shared Context Implemented in TypeScript",{"_2186":3195,"_2188":3192,"_2012":3189},{"_2186":3183,"_2188":3184,"_2012":3185},{"_2774":3193,"_52":53,"_2776":3187},{"_2774":3190,"_52":53,"_2776":3187},{"_2774":3186,"_52":53,"_2776":3187},[3188],"0ec760106968dc89562365b243bab12b56dbfa8a32481b322007c56b55f6d022",{"_2779":3189,"_2699":2779},"다만 이 방식은 완벽한 즉각적 선형성 대신 최종 일관성을 수용해야 하는 아키텍처적 타협이 필요합니다. 각 에이전트가 비동기적으로 상태를 갱신하고 최종적으로 수렴해 나가기 때문에, 글로벌 실시간 동기화가 절대적으로 필요한 시스템보다는 대규모 병렬 태스크 처리에 설계 역량을 집중해야 할 때 가장 강력한 효과를 발휘합니다.",[3191],{"_2779":3192,"_2699":2779},"ただし、この方式は完璧な即時線形化可能性ではなく、結果整合性を受け入れるアーキテクチャ上の妥協が必要です。各エージェントが非同期的に状態を更新し、最終的に収束していく仕組みであるため、グローバルなリアルタイム同期が不可欠なシステムよりも、大規模な並列タスク処理に設計リソースを集中させる場合に最も強力な効果を発揮します。",[3194],{"_2779":3195,"_2699":2779},"However, this approach requires an architectural compromise accepting eventual consistency instead of perfect, immediate linearizability. Because each agent updates its state asynchronously and converges on the result, it is most effective when design efforts are focused on large-scale parallel task processing, rather than for systems where global, real-time synchronization is absolutely mandatory.",{"_2186":3210,"_2188":3207,"_2012":3204},{"_2186":3198,"_2188":3199,"_2012":3200},{"_2774":3208,"_52":53,"_2776":3202},{"_2774":3205,"_52":53,"_2776":3202},{"_2774":3201,"_52":53,"_2776":3202},[3203],"13305c75ea5df990f994563f820346851e11d7ecce39da351abd1b0fd5831e6e",{"_2779":3204,"_2699":2779},"기존 멀티 에이전트 시스템의 가장 큰 병목은 모든 판단과 조율을 혼자 도맡는 '보스 에이전트'의 존재였습니다. 이 중앙 집중식 통제관을 걷어내고 에이전트들을 동등한 피어 관계로 전환하는 것이 SAM과 DeLM 아키텍처의 핵심입니다.",[3206],{"_2779":3207,"_2699":2779},"既存のマルチエージェントシステムの最大のボトルネックは、あらゆる判断と調整を一人で担う「ボスエージェント」の存在でした。この中央集権的な統制官を取り除き、エージェントを対等なピア関係に変換することがSAMとDeLMアーキテクチャの核心です。",[3209],{"_2779":3210,"_2699":2779},"The biggest bottleneck in existing multi-agent systems has been the presence of a 'boss agent' that handles all decision-making and orchestration alone. Removing this centralized controller and transitioning agents into equal peer relationships is at the core of the SAM and DeLM architectures.",{"_2186":3225,"_2188":3222,"_2012":3219},{"_2186":3213,"_2188":3214,"_2012":3215},{"_2774":3223,"_52":53,"_2776":3217},{"_2774":3220,"_52":53,"_2776":3217},{"_2774":3216,"_52":53,"_2776":3217},[3218],"bcfe26cbbd2eeabdd740381e9852d8b925b488b84234ef48b3c3a6052e0ff29e",{"_2779":3219,"_2699":2779},"그동안 멀티 에이전트 백엔드는 하나의 보스 에이전트가 전체 워크플로우를 통제하는 중앙 제어형 구조가 일반적이었습니다. 하지만 이 방식은 에이전트 간 동기식 호출 지연과 매번 무거운 대화 이력을 통째로 전송해야 하는 토큰 비용 폭발이라는 치명적인 한계를 가집니다.",[3221],{"_2779":3222,"_2699":2779},"これまでマルチエージェントバックエンドでは、1つのボスエージェントが全体のワークフローを制御する中央集権的な構造が一般的でした。しかし、この方式にはエージェント間の同期呼び出しによる遅延や、毎回重い会話履歴を丸ごと転送しなければならないことによるトークンコストの増大という致命的な限界があります。",[3224],{"_2779":3225,"_2699":2779},"Until now, multi-agent backends have typically followed a centralized control structure where a single 'boss agent' manages the entire workflow. However, this approach has fatal limitations: synchronous call latency between agents and exploding token costs caused by having to transmit the entire massive conversation history every time.",{"_2186":3242,"_2188":3238,"_2012":3234},{"_2186":3228,"_2188":3229,"_2012":3230},{"_2774":3240,"_52":53,"_2776":3232},{"_2774":3236,"_52":53,"_2776":3232},{"_2774":3231,"_52":53,"_2776":3232},[3233],"3d460334a2291098f7352d5bf760462b80cfa5d87e1750933ee407bd9a658d29",{"_2779":3234,"_2699":2779,"_2858":3235},"참고 링크",{"_2860":2861},[3237],{"_2779":3238,"_2699":2779,"_2858":3239},"参考リンク",{"_2860":2861},[3241],{"_2779":3242,"_2699":2779,"_2858":3243},"Reference Links",{"_2860":2861},{"_2186":3258,"_2188":3255,"_2012":3252},{"_2186":3246,"_2188":3247,"_2012":3248},{"_2774":3256,"_52":53,"_2776":3250},{"_2774":3253,"_52":53,"_2776":3250},{"_2774":3249,"_52":53,"_2776":3250},[3251],"aa47da848fd7ee6065f4c09c7b3888de7159d8fb27d2da832fb77e607632c4b8",{"_2779":3252,"_2699":2779},"둘째, 진입 제어식 압축 요약본(Admission-gated compact gists)입니다. LLM이 생성한 날것의 긴 대화 이력을 그대로 공유 메모리에 올리는 대신, 엄격한 스키마 검증을 통과한 핵심 요약 정보인 지스트(gist)만 컨텍스트에 등록하여 크기를 100토큰 내외로 압축 유지합니다.",[3254],{"_2779":3255,"_2699":2779},"第二に、入場制限付きの圧縮要約（Admission-gated compact gists）です。LLMが生成した生の長い会話履歴をそのまま共有メモリに載せるのではなく、厳格なスキーマ検証を通過した核心要約情報である「ジスト（gist）」のみをコンテキストに登録し、サイズを100トークン前後に圧縮して維持します。",[3257],{"_2779":3258,"_2699":2779},"Second is Admission-gated compact gists. Instead of uploading the raw, long conversation history generated by an LLM to shared memory, only 'gists'—key summaries that have passed strict schema validation—are registered in the context, keeping the size compressed to around 100 tokens.",{"_2186":3273,"_2188":3270,"_2012":3267},{"_2186":3261,"_2188":3262,"_2012":3263},{"_2774":3271,"_52":53,"_2776":3265},{"_2774":3268,"_52":53,"_2776":3265},{"_2774":3264,"_52":53,"_2776":3265},[3266],"bc57acd0c9a521d9eb670d3e51f37b8da2d0e4458a5aea5a3db8bda0c9a297ac",{"_2779":3267,"_2699":2779},"이 네트워크 위에서 스탠포드 대학교의 DeLM은 중앙 제어 장치 없는 병렬 협업을 지원합니다. 에이전트들은 매번 무거운 대화 이력을 통째로 복사해 주고받는 대신, 핵심만 압축된 컨텍스트 기스트와 스스로 의존성을 인지하는 비동기 태스크 큐를 활용해 필요한 작업만 가져와 처리합니다. 결과적으로 멀티 에이전트 백엔드의 고질적인 문제인 동기식 대기 지연과 API 토큰 비용 급증을 동시에 차단하는 기반이 마련됩니다.",[3269],{"_2779":3270,"_2699":2779},"このネットワーク上で、スタンフォード大学のDeLMは中央制御装置なしの並列協調をサポートします。エージェントは毎回重い会話履歴を丸ごとコピーしてやり取りする代わりに、核心のみを圧縮したコンテキスト「ジスト（gist）」と、自ら依存関係を認識する非同期タスクキューを活用し、必要な作業だけを取得して処理します。結果として、マルチエージェントバックエンドの長年の課題である同期待機遅延とAPIトークンコストの急増を同時に解消する基盤が整います。",[3272],{"_2779":3273,"_2699":2779},"On top of this network, Stanford University's DeLM supports parallel collaboration without a central control unit. Instead of copying and transmitting heavy conversation histories each time, agents use compressed 'context gists' containing only the essentials and asynchronous task queues that are self-aware of dependencies to retrieve and process only necessary tasks. As a result, it establishes a foundation that simultaneously blocks the chronic issues of synchronous waiting latency and skyrocketing API token costs in multi-agent backends.",{"_2186":3288,"_2188":3285,"_2012":3282},{"_2186":3276,"_2188":3277,"_2012":3278},{"_2774":3286,"_52":53,"_2776":3280},{"_2774":3283,"_52":53,"_2776":3280},{"_2774":3279,"_52":53,"_2776":3280},[3281],"b23ec6a51baee0897b0666bab22ff3568c7db5071feeb80de79f27cdb15444a5",{"_2779":3282,"_2699":2779},"API 개발자에서 에이전트 인프라 설계자로",[3284],{"_2779":3285,"_2699":2779},"API開発者からエージェント・インフラ設計者へ",[3287],{"_2779":3288,"_2699":2779},"From API Developer to Agent Infrastructure Architect",{"_2186":3303,"_2188":3300,"_2012":3297},{"_2186":3291,"_2188":3292,"_2012":3293},{"_2774":3301,"_52":53,"_2776":3295},{"_2774":3298,"_52":53,"_2776":3295},{"_2774":3294,"_52":53,"_2776":3295},[3296],"fcb2bfaa3802ce07e60a988af63fc89b2360a6cf4ae03e4012af8ff723df7cb8",{"_2779":3297,"_2699":2779},"넷째, 내구성 있는 체크포인트(Durable checkpoints)입니다. 공유 컨텍스트의 모든 상태 변경 이벤트를 순차적으로 기록하여, 장애가 발생하더라도 이벤트를 역추적하여 이전 상태를 완벽하게 재구성할 수 있도록 보장합니다.",[3299],{"_2779":3300,"_2699":2779},"第四に、耐久性のあるチェックポイント（Durable checkpoints）です。共有コンテキストのすべての状態変更イベントを逐次記録し、障害が発生してもイベントを遡ることで以前の状態を完全に再構成できるように保証します。",[3302],{"_2779":3303,"_2699":2779},"Fourth is Durable checkpoints. By sequentially recording every state change event in the shared context, it guarantees that even if a failure occurs, the previous state can be perfectly reconstructed by backtracking through the events.",{"_2186":3318,"_2188":3315,"_2012":3312},{"_2186":3306,"_2188":3307,"_2012":3308},{"_2774":3316,"_52":53,"_2776":3310},{"_2774":3313,"_52":53,"_2776":3310},{"_2774":3309,"_52":53,"_2776":3310},[3311],"8bc6e7ab87996776c2b1664a588a489b53aab85b08569f2ec83870218f8708ef",{"_2779":3312,"_2699":2779},"이 새로운 패러다임은 이론에만 머무르지 않고, Node.js와 TypeScript 생태계에서도 실질적인 구현체로 등장했습니다. TypeScript 기반 마이크로서비스 프레임워크인 퓨리스타(PURISTA)의 AI 하네스(AI Harness)는 DeLM 프로토콜의 원칙을 이식한 공유 컨텍스트 예제를 제공합니다. 개발자가 이 기술에 주목해야 하는 가장 직관적인 이유는 성능과 비용입니다. 벤치마크 결과에 따르면, 이러한 공유 컨텍스트 방식을 적용했을 때 중앙 통제식 에이전트 대비 LLM 토큰 비용을 최대 50%까지 절감할 수 있습니다.",[3314],{"_2779":3315,"_2699":2779},"この新しいパラダイムは理論に留まらず、Node.jsとTypeScriptエコシステムでも実用的な実装として登場しました。TypeScriptベースのマイクロサービスフレームワークであるPURISTAのAI Harnessは、DeLMプロトコルの原則を移植した共有コンテキストの例を提供します。開発者がこの技術に注目すべき最も直感的な理由は、パフォーマンスとコストです。ベンチマークの結果によると、この共有コンテキスト方式を適用した場合、中央統制型エージェントと比較してLLMトークンコストを最大50%削減可能です。",[3317],{"_2779":3318,"_2699":2779},"This new paradigm is not just staying in theory, but has emerged as a practical implementation within the Node.js and TypeScript ecosystems. The AI Harness of PURISTA, a TypeScript-based microservice framework, provides a shared context example that transplants the principles of the DeLM protocol. The most intuitive reason for developers to pay attention to this technology is performance and cost. Benchmark results show that applying this shared context method can reduce LLM token costs by up to 50% compared to centralized-controlled agents.",{"_2186":3333,"_2188":3330,"_2012":3327},{"_2186":3321,"_2188":3322,"_2012":3323},{"_2774":3331,"_52":53,"_2776":3325},{"_2774":3328,"_52":53,"_2776":3325},{"_2774":3324,"_52":53,"_2776":3325},[3326],"c8d2973b8bdda36225afac24d0ac065550895d8b2f3925f6a91b6f4e6e847bd4",{"_2779":3327,"_2699":2779},"첫째, 임대 기반 태스크 선점(Lease-based task claiming)입니다. 여러 에이전트가 동일한 작업을 중복 처리하지 않도록 태스크를 원자적으로 선점하고 임대 만료 시간 내에 완료하도록 제어합니다. 만약 작업을 수행하던 에이전트 노드가 다운되면 임대가 만료되어 태스크가 자동으로 대기열에 복귀합니다.",[3329],{"_2779":3330,"_2699":2779},"第一に、リースベースのタスク選占（Lease-based task claiming）です。複数のエージェントが同じ作業を重複して処理しないよう、タスクを原子的に確保し、リース有効期限内に完了するように制御します。もし作業中だったエージェントノードがダウンしても、リースが期限切れになればタスクは自動的に待機列へ復帰します。",[3332],{"_2779":3333,"_2699":2779},"First is Lease-based task claiming. To prevent multiple agents from redundantly processing the same work, tasks are claimed atomically and controlled to be completed within the lease expiration time. If an agent node performing a task goes down, the lease expires and the task automatically returns to the queue.",{"_2186":3348,"_2188":3345,"_2012":3342},{"_2186":3336,"_2188":3337,"_2012":3338},{"_2774":3346,"_52":53,"_2776":3340},{"_2774":3343,"_52":53,"_2776":3340},{"_2774":3339,"_52":53,"_2776":3340},[3341],"bb361bab327d6a9ea8796d6d1edc84147313158e844d270c3c00254d59212a74",{"_2779":3342,"_2699":2779},"퓨리스타의 AI 하네스는 보스 에이전트 없이 병렬로 동작하는 에이전트들을 정교하게 조율하기 위해 네 가지 핵심 프리미티브(Primitive)를 제공합니다.",[3344],{"_2779":3345,"_2699":2779},"PURISTAのAI Harnessは、ボスエージェントなしで並列動作するエージェントを精巧に調整するために、4つの核心的なプリミティブを提供します。",[3347],{"_2779":3348,"_2699":2779},"PURISTA's AI Harness provides four key primitives to precisely orchestrate agents operating in parallel without a boss agent.",{"_2186":3363,"_2188":3360,"_2012":3357},{"_2186":3351,"_2188":3352,"_2012":3353},{"_2774":3361,"_52":53,"_2776":3355},{"_2774":3358,"_52":53,"_2776":3355},{"_2774":3354,"_52":53,"_2776":3355},[3356],"38148d87a024f473093c9a5c8baddf34e4aada934d0adc00662b3b6df9a177ad",{"_2779":3357,"_2699":2779},"실전 백엔드 관점의 트레이드오프: Redis 블랙보드 vs. P2P 인메모리 컨텍스트",[3359],{"_2779":3360,"_2699":2779},"実戦バックエンドの視点でのトレードオフ：Redis黒板 vs. P2Pインメモリコンテキスト",[3362],{"_2779":3363,"_2699":2779},"Trade-offs from a Practical Backend Perspective: Redis Blackboard vs. P2P In-Memory Context",{"_2186":3378,"_2188":3375,"_2012":3372},{"_2186":3366,"_2188":3367,"_2012":3368},{"_2774":3376,"_52":53,"_2776":3370},{"_2774":3373,"_52":53,"_2776":3370},{"_2774":3369,"_52":53,"_2776":3370},[3371],"97558654691ff2d4a70f567468a2c3019c93cc8abe97b8375543420b30e18b38",{"_2779":3372,"_2699":2779},"앞으로의 AI 에이전트 인프라는 로컬 이벤트 루프와 MCP 사이드카를 얼마나 매끄럽고 가볍게 밀결합하느냐에 초점이 맞춰질 것입니다. 중앙 오케스트레이터의 병목 없이 선형적으로 확장 가능한 시스템을 고민하고 있다면, 구글의 SAM이나 스탠포드의 DeLM 프로토콜 같은 P2P 설계 원칙을 작은 사이드 프로젝트부터 직접 실험하며 그 가능성을 검증해 보시길 권장합니다.",[3374],{"_2779":3375,"_2699":2779},"今後のAIエージェントインフラは、ローカルイベントループとMCPサイドカーをどれだけスムーズかつ軽量に密結合させるかに焦点が当てられるでしょう。中央オーケストレーターのボトルネックなしで線形に拡張可能なシステムを検討しているなら、GoogleのSAMやスタンフォードのDeLMプロトコルといったP2P設計原則を、小さなサイドプロジェクトから直接試してその可能性を検証してみることを推奨します。",[3377],{"_2779":3378,"_2699":2779},"The future of AI agent infrastructure will focus on how seamlessly and lightly local event loops and MCP sidecars can be tightly coupled. If you are contemplating a system that can scale linearly without the bottlenecks of a central orchestrator, I recommend experimenting with P2P design principles, such as Google's SAM or Stanford's DeLM protocol, starting with small side projects to verify their potential.",{"_2186":3393,"_2188":3390,"_2012":3387},{"_2186":3381,"_2188":3382,"_2012":3383},{"_2774":3391,"_52":53,"_2776":3385},{"_2774":3388,"_52":53,"_2776":3385},{"_2774":3384,"_52":53,"_2776":3385},[3386],"4dfe1d6a398b01d35c80dbb13c346d8661c3a2153ed3f5ba6e717818b654aba3",{"_2779":3387,"_2699":2779},"셋째, 지연 증거 전개(Evidence unfolding)입니다. 상세한 실행 트레이스나 대용량 페이로드는 처음에 공유 메모리에 상주시키지 않고 외부 저장소에 보관한 뒤, 다른 에이전트가 분석을 위해 명시적으로 요청할 때만 필요한 데이터만 가져오는 지연 가저오기 방식을 취합니다.",[3389],{"_2779":3390,"_2699":2779},"第三に、遅延証拠展開（Evidence unfolding）です。詳細な実行トレースや大容量のペイロードは、最初は共有メモリに常駐させず外部ストレージに保管し、他のエージェントが分析のために明示的に要求したときにのみ必要なデータを取り出すという遅延取得方式を採用します。",[3392],{"_2779":3393,"_2699":2779},"Third is Evidence unfolding. Detailed execution traces or large payloads are not resident in shared memory initially but are kept in external storage, employing a lazy-loading method that only fetches the necessary data when another agent explicitly requests it for analysis.",{"_2186":3408,"_2188":3405,"_2012":3402},{"_2186":3396,"_2188":3397,"_2012":3398},{"_2774":3406,"_52":53,"_2776":3400},{"_2774":3403,"_52":53,"_2776":3400},{"_2774":3399,"_52":53,"_2776":3400},[3401],"68ef2c6eb4c4d6f241e5119deaf7fcc34aea8027e83815f84460a13b088e46fa",{"_2779":3402,"_2699":2779},"멀티 에이전트 상태 공유를 위해 흔히 쓰는 Redis 기반 블랙보드 패턴은 동시 요청이 급증할 때 명확한 성능 병목을 마주합니다. 상태 일관성을 유지하기 위해 Redis의 WATCH나 MULTI 명령을 사용하면서 트랜잭션 경쟁이 심해지고, 매 요청마다 발생하는 네트워크 왕복 지연시간이 누적되기 때문입니다.",[3404],{"_2779":3405,"_2699":2779},"マルチエージェントの状態共有によく用いられるRedisベースの黒板パターンは、同時リクエストが急増すると明確なパフォーマンスのボトルネックに直面します。状態の一貫性を維持するためにRedisのWATCHやMULTIコマンドを使用する中でトランザクション競合が激化し、リクエストごとに発生するネットワーク往復遅延が累積するためです。",[3407],{"_2779":3408,"_2699":2779},"The commonly used Redis-based blackboard pattern for sharing multi-agent states faces clear performance bottlenecks when concurrent requests surge. This is because using Redis' WATCH or MULTI commands to maintain state consistency increases transaction competition, and the network round-trip latency incurred by every request accumulates.",{"_2186":3423,"_2188":3420,"_2012":3417},{"_2186":3411,"_2188":3412,"_2012":3413},{"_2774":3421,"_52":53,"_2776":3415},{"_2774":3418,"_52":53,"_2776":3415},{"_2774":3414,"_52":53,"_2776":3415},[3416],"5813c6b3b7b8bcfce68a4e2b55943a540ed279a21e5ce30d6386e6a8d69af65d",{"_2779":3417,"_2699":2779},"이제 중앙 통제관 없이 에이전트들이 스스로 협업하는 새로운 피어 투 피어(P2P) 아키텍처가 대안으로 떠오르고 있습니다. 스탠포드 대학교의 분산 언어 모델(DeLM) 프로토콜과 구글의 소버린 에이전트 메시(SAM)가 이끄는 이 패러다임 시프트는 백엔드 성능 최적화와 비용 절감을 고민하는 엔지니어들이 가장 먼저 주목해야 할 기술적 전환점입니다.",[3419],{"_2779":3420,"_2699":2779},"現在、中央の統制官なしでエージェント同士が自律的に協調する新しいピアツーピア（P2P）アーキテクチャが代替案として浮上しています。スタンフォード大学の分散言語モデル（DeLM）プロトコルとGoogleのソブリン・エージェント・メッシュ（SAM）が牽引するこのパラダイムシフトは、バックエンドのパフォーマンス最適化とコスト削減に悩むエンジニアが、まず注目すべき技術的転換点です。",[3422],{"_2779":3423,"_2699":2779},"Now, a new peer-to-peer (P2P) architecture where agents collaborate autonomously without a central controller is emerging as an alternative. This paradigm shift, led by Stanford University's Decentralized Language Model (DeLM) protocol and Google's Sovereign Agent Mesh (SAM), is a technical turning point that engineers concerned with backend performance optimization and cost reduction should prioritize.",{"_2186":3438,"_2188":3435,"_2012":3432},{"_2186":3426,"_2188":3427,"_2012":3428},{"_2774":3436,"_52":53,"_2776":3430},{"_2774":3433,"_52":53,"_2776":3430},{"_2774":3429,"_52":53,"_2776":3430},[3431],"76ce7d60ad007ec289edc4dca62beb350dd028a492d52acacfeedb9ca6fed28e",{"_2779":3432,"_2699":2779},"에이전트 기술이 성숙해지면서 백엔드 엔지니어의 역할도 외부 API 호출을 단순 중계하는 수준을 벗어나고 있습니다. 이제는 단일 오케스트레이터가 모든 흐름을 통제하는 동기식 제어 방식을 넘어, 에이전트가 주도적으로 통신하는 비동기 분산 공유 컨텍스트를 설계해야 할 시점입니다.",[3434],{"_2779":3435,"_2699":2779},"エージェント技術が成熟するにつれ、バックエンドエンジニアの役割も外部API呼び出しを単純に中継するレベルを超えつつあります。単一のオーケストレーターがすべてのフローを制御する同期的な制御方式を脱し、エージェントが主導的に通信する非同期的な分散共有コンテキストを設計すべき時が来ています。",[3437],{"_2779":3438,"_2699":2779},"As agent technology matures, the role of backend engineers is moving beyond simply relaying external API calls. Now is the time to design asynchronous distributed shared contexts where agents communicate proactively, transcending synchronous control methods where a single orchestrator governs all flows.",{"_2186":3453,"_2188":3450,"_2012":3447},{"_2186":3441,"_2188":3442,"_2012":3443},{"_2774":3451,"_52":53,"_2776":3445},{"_2774":3448,"_52":53,"_2776":3445},{"_2774":3444,"_52":53,"_2776":3445},[3446],"4148a5c6af94725c2aca5c33e7368b44ce694518497e117ecf2ae6048b6ead84",{"_2779":3447,"_2699":2779},"보스 에이전트의 종말: DeLM과 SAM이 제안하는 비동기 분산 협업",[3449],{"_2779":3450,"_2699":2779},"ボスエージェントの終焉：DeLMとSAMが提案する非同期分散協調",[3452],{"_2779":3453,"_2699":2779},"The End of the Boss Agent: Asynchronous Distributed Collaboration Proposed by DeLM and SAM",{"_2186":3467,"_2188":3464,"_2012":2969},{"_2186":3456,"_2188":3457,"_2012":3458},{"_2774":3465,"_52":53,"_2776":3460},{"_2774":3462,"_52":53,"_2776":3460},{"_2774":3459,"_52":53,"_2776":3460},[3461],"da960a1b72792c413db59cab03449b003ed8e205393c0d39a6b02a37322ec0f2",{"_2779":2969,"_2699":2779},[3463],{"_2779":3464,"_2699":2779},"DeLMとSAM — 「ボスエージェント」なしで協調するP2Pエージェントバックエンド",[3466],{"_2779":3467,"_2699":2779},"DeLM and SAM — P2P Agent Backends Collaborating Without a 'Boss Agent'",{"_2186":3482,"_2188":3479,"_2012":3476},{"_2186":3470,"_2188":3471,"_2012":3472},{"_2774":3480,"_52":53,"_2776":3474},{"_2774":3477,"_52":53,"_2776":3474},{"_2774":3473,"_52":53,"_2776":3474},[3475],"45f5d135f1a6abd58820366b7e18f74f7daa56e3cdd129f3268cdc6d21bb1e33",{"_2779":3476,"_2699":2779},"구글의 SAM은 libp2p와 GossipSub을 기반으로 비동기 P2P 오버레이 네트워크를 구축합니다. 중앙 서버 없이 각 에이전트가 직접 메시지를 주고받는 구조로, 비스킷 토큰을 활용한 오프라인 인가 체계를 더해 분산 환경에서도 제로 트러스트 보안을 확보합니다.",[3478],{"_2779":3479,"_2699":2779},"GoogleのSAMは、libp2pとGossipSubを基盤として非同期P2Pオーバーレイネットワークを構築します。中央サーバーなしで各エージェントが直接メッセージをやり取りする構造で、Biscuitトークンを活用したオフライン認可体系を加えることで、分散環境でもゼロトラストセキュリティを確保します。",[3481],{"_2779":3482,"_2699":2779},"Google's SAM builds an asynchronous P2P overlay network based on libp2p and GossipSub. It features a structure where agents exchange messages directly without a central server, and adds an offline authorization system using Biscuit tokens to ensure zero-trust security even in distributed environments.",[3484,3485,3486,3487,3488,3489,3490,3491,3492,3493,3494,3495,3496,3497,3498,3499,3500,3501,3502,3503,3504,3505,3506,3507,3508,3509,3510,3511,3512,3513,3514,3515,3516,3517,3518,3519,3520,3521,3522,3523,3524,3525,3526,3527,3528,3529,3530,3531,3532,3533,3534],{"_34":3660,"_3661":2969,"_2699":3662,"_3663":2549},{"_34":3658,"_2699":2896,"_2767":3659},{"_34":2994,"_2699":3572,"_3573":53,"_2767":3656},{"_34":3654,"_2699":2896,"_2767":3655},{"_34":3026,"_2699":2896,"_2767":3652},{"_34":3650,"_2699":2896,"_2767":3651},{"_34":3000,"_2699":2896,"_2767":3648},{"_34":3646,"_2699":2896,"_2767":3647},{"_34":2996,"_2699":3572,"_3573":2070,"_2767":3644},{"_34":3642,"_2699":2896,"_2767":3643},{"_34":3028,"_2699":2896,"_2767":3640},{"_34":3638,"_2699":2896,"_2767":3639},{"_34":2992,"_2699":2896,"_2767":3636},{"_34":3634,"_2699":2896,"_2767":3635},{"_34":3020,"_2699":2896,"_2767":3632},{"_34":3630,"_2699":2896,"_2767":3631},{"_34":3032,"_2699":3572,"_3573":2070,"_2767":3628},{"_34":3626,"_2699":2896,"_2767":3627},{"_34":3014,"_2699":2896,"_2767":3624},{"_34":3622,"_2699":2896,"_2767":3623},{"_34":3010,"_2699":2896,"_2767":3620},{"_34":3618,"_2699":2896,"_2767":3619},{"_34":3012,"_2699":2896,"_2767":3616},{"_34":3614,"_2699":2896,"_2767":3615},{"_34":3022,"_2699":2896,"_2767":3612},{"_34":3610,"_2699":2896,"_2767":3611},{"_34":3004,"_2699":2896,"_2767":3608},{"_34":3606,"_2699":2896,"_2767":3607},{"_34":3016,"_2699":2896,"_2767":3604},{"_34":3602,"_2699":2896,"_2767":3603},{"_34":3038,"_2699":2896,"_2767":3594},{"_34":3592,"_2699":2896,"_2767":3593},{"_34":3008,"_2699":3572,"_3573":2070,"_2767":3590},{"_34":3588,"_2699":2896,"_2767":3589},{"_34":3002,"_2699":2896,"_2767":3586},{"_34":3584,"_2699":2896,"_2767":3585},{"_34":3036,"_2699":2896,"_2767":3582},{"_34":3580,"_2699":2896,"_2767":3581},{"_34":3030,"_2699":2896,"_2767":3578},{"_34":3576,"_2699":2896,"_2767":3577},{"_34":3018,"_2699":3572,"_3573":2070,"_2767":3574},{"_34":3570,"_2699":2896,"_2767":3571},{"_34":2998,"_2699":2896,"_2767":3568},{"_34":3566,"_2699":2896,"_2767":3567},{"_34":3006,"_2699":2896,"_2767":3564},{"_34":3562,"_2699":2896,"_2767":3563},{"_34":3561,"_2699":2904},{"_34":3559,"_2699":2896,"_2767":3560},{"_34":3024,"_2699":2896,"_2767":3556},{"_34":3554,"_2699":2896,"_2767":3555},{"_34":3034,"_36":2880,"_2699":2881,"_22":3535},[3536,3537,3538],{"_34":3549,"_2767":3550},{"_34":3544,"_2767":3545},{"_34":3539,"_2767":3540},"78f8cc1a-078c-4230-aad7-13cc49e40435",[3541],{"_2801":3154,"_2699":2803,"_2804":3542},[3543],{"_2779":3157,"_2699":2779},"a8afe466-638e-4ff8-9162-ab0cf73f30b2",[3546],{"_2801":3118,"_2699":2803,"_2804":3547},[3548],{"_2779":3121,"_2699":2779},"7bcb276d-c942-43ba-8b20-9246e06cfbd0",[3551],{"_2801":3136,"_2699":2803,"_2804":3552},[3553],{"_2779":3139,"_2699":2779},"598842df-f48f-429e-9c0a-73d32f9bf457",[],[3557],{"_2779":3234,"_2699":2779,"_2858":3558},{"_2860":2861},"cae4af0e-deac-42ac-8f65-9f3dfb637714",[],"aede7b57-ac67-4186-a21e-d08cc8acd980","50c484a9-698a-4342-805b-5cf1a8df7ec2",[],[3565],{"_2779":3372,"_2699":2779},"1466f81b-10dd-4bef-849d-5393d7257e29",[],[3569],{"_2779":3432,"_2699":2779},"3d2ead18-283f-492d-b1c4-f0417818b0fa",[],"heading","level",[3575],{"_2779":3282,"_2699":2779},"526c7770-7407-415e-bd20-09d3b787c205",[],[3579],{"_2779":3189,"_2699":2779},"0da58ba2-8169-49d2-9452-a9e71314e03f",[],[3583],{"_2779":3093,"_2699":2779},"5e032ddd-6675-4a03-8ede-c6a0cad2c2c8",[],[3587],{"_2779":3402,"_2699":2779},"822a1a2e-a333-4fb2-847a-8611331053af",[],[3591],{"_2779":3357,"_2699":2779},"d6742c0d-dd8c-413e-8177-ba427b609817",[],[3595,3596,3597,3598,3599],{"_2779":3059,"_2699":2779},{"_2779":3057,"_2699":2779,"_2858":3601},{"_2779":3056,"_2699":2779},{"_2779":3053,"_2699":2779,"_2858":3600},{"_2779":3052,"_2699":2779},{"_3055":2861},{"_3055":2861},"cf99fde5-759b-44f8-84c9-f9870cbf7934",[],[3605],{"_2779":3297,"_2699":2779},"c554ac41-5c53-41bd-ad33-dfc9024ffff7",[],[3609],{"_2779":3387,"_2699":2779},"1bee4440-6f2b-4a36-9c79-85584f7bd1e1",[],[3613],{"_2779":3252,"_2699":2779},"6dee59dd-0bea-4729-ae6d-fe3c131dec89",[],[3617],{"_2779":3327,"_2699":2779},"9b81806b-0468-4ffe-b876-532c6dbe2ddc",[],[3621],{"_2779":3342,"_2699":2779},"4b00a02e-8554-454d-9ca1-248dd8163938",[],[3625],{"_2779":3312,"_2699":2779},"cedba609-1fbc-4817-81cd-1a71bbc7e7ad",[],[3629],{"_2779":3174,"_2699":2779},"49569cc8-7cfa-4038-b0de-73c677c1fe89",[],[3633],{"_2779":3267,"_2699":2779},"b9ef8301-caa9-483f-8935-7a02f6b60d38",[],[3637],{"_2779":3476,"_2699":2779},"393cdeec-f009-4e9e-b803-32f3928b6094",[],[3641],{"_2779":3204,"_2699":2779},"d8da29ae-6447-46cd-8ff4-4eddfa222786",[],[3645],{"_2779":3447,"_2699":2779},"985ace02-96de-4cf2-998b-e9a01aba8cf2",[],[3649],{"_2779":3417,"_2699":2779},"4a753e29-ee41-4e29-bb3c-36a029f14691",[],[3653],{"_2779":3219,"_2699":2779},"97da8860-0f50-48ae-a75a-e0f41e25b13b",[],[3657],{"_2779":2969,"_2699":2779},"12719fa7-84fc-4b51-8c8c-7d120a82cb77",[],"26fb5d92-1259-4f91-95cd-aaaee1d116ff","alt","image","fileId",{"_2116":-5,"_52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and SAM — P2P Agent Backends Collaborating Without a 'Boss Agent' Until now, multi-agent backends have typically followed a centralized control structure where a single 'boss agent' manages the entire workflow. Howe…","DeLMとSAM — 「ボスエージェント」なしで協調するP2Pエージェントバックエンドこれまでマルチエージェントバックエンドでは、1つのボスエージェントが全体のワークフローを制御する中央集権的な構造が一般的でした。しかし、この方式にはエージェント間の同期呼び出しによる遅延や、毎回重い会話履歴を丸ごと転送しなければならないことによるトークンコストの増大という致命的な限界があります。現在、中央の統制官なしでエージェント同士が自律的に協調…","DeLM과 SAM — '보스 에이전트' 없이 협업하는 P2P 에이전트 백엔드\n\nDeLM and SAM — P2P Agent Backends Collaborating Without a 'Boss Agent'\n\nUntil now, multi-agent backends have typically followed a centralized control structure where a single 'boss agent' manages the entire workflow. However, this approach has fatal limitations: synchronous call latency between agents and exploding token costs caused by having to transmit the entire massive conversation history every time.\n\nNow, a new peer-to-peer (P2P) architecture where agents collaborate autonomously without a central controller is emerging as an alternative. This paradigm shift, led by Stanford University's Decentralized Language Model (DeLM) protocol and Google's Sovereign Agent Mesh (SAM), is a technical turning point that engineers concerned with backend performance optimization and cost reduction should prioritize.\n\nThe End of the Boss Agent: Asynchronous Distributed Collaboration Proposed by DeLM and SAM\n\nThe biggest bottleneck in existing multi-agent systems has been the presence of a 'boss agent' that handles all decision-making and orchestration alone. Removing this centralized controller and transitioning agents into equal peer relationships is at the core of the SAM and DeLM architectures.\n\nGoogle's SAM builds an asynchronous P2P overlay network based on libp2p and GossipSub. It features a structure where agents exchange messages directly without a central server, and adds an offline authorization system using Biscuit tokens to ensure zero-trust security even in distributed environments.\n\nOn top of this network, Stanford University's DeLM supports parallel collaboration without a central control unit. Instead of copying and transmitting heavy conversation histories each time, agents use compressed 'context gists' containing only the essentials and asynchronous task queues that are self-aware of dependencies to retrieve and process only necessary tasks. As a result, it establishes a foundation that simultaneously blocks the chronic issues of synchronous waiting latency and skyrocketing API token costs in multi-agent backends.\n\nPURISTA AI Harness: DeLM Shared Context Implemented in TypeScript\n\nThis new paradigm is not just staying in theory, but has emerged as a practical implementation within the Node.js and TypeScript ecosystems. The AI Harness of PURISTA, a TypeScript-based microservice framework, provides a shared context example that transplants the principles of the DeLM protocol. The most intuitive reason for developers to pay attention to this technology is performance and cost. Benchmark results show that applying this shared context method can reduce LLM token costs by up to 50% compared to centralized-controlled agents.\n\nPURISTA's AI Harness provides four key primitives to precisely orchestrate agents operating in parallel without a boss agent.\n\nFirst is Lease-based task claiming. To prevent multiple agents from redundantly processing the same work, tasks are claimed atomically and controlled to be completed within the lease expiration time. If an agent node performing a task goes down, the lease expires and the task automatically returns to the queue.\n\nSecond is Admission-gated compact gists. Instead of uploading the raw, long conversation history generated by an LLM to shared memory, only 'gists'—key summaries that have passed strict schema validation—are registered in the context, keeping the size compressed to around 100 tokens.\n\nThird is Evidence unfolding. Detailed execution traces or large payloads are not resident in shared memory initially but are kept in external storage, employing a lazy-loading method that only fetches the necessary data when another agent explicitly requests it for analysis.\n\nFourth is Durable checkpoints. By sequentially recording every state change event in the shared context, it guarantees that even if a failure occurs, the previous state can be perfectly reconstructed by backtracking through the events.\n\nThis in-process design contrasts sharply with the Redis-based blackboard pattern commonly used in existing multi-agent backends. Using Redis easily secures persistence in distributed environments, but transaction competition occurs during the process of executing WATCH and MULTI commands for concurrency control, and millisecond-level bottlenecks emerge due to network round-trip latency. On the other hand, PURISTA’s event-driven shared context communicates directly within the V8 engine’s memory space, providing extremely fast local memory speeds in the microsecond range. Although there is a trade-off in choosing eventual consistency over the strict immediate linearizability of a distributed database, the real-time response performance and overwhelming token savings offer significantly more powerful practical benefits for large-scale agent backends.\n\nTrade-offs from a Practical Backend Perspective: Redis Blackboard vs. P2P In-Memory Context\n\nThe commonly used Redis-based blackboard pattern for sharing multi-agent states faces clear performance bottlenecks when concurrent requests surge. This is because using Redis' WATCH or MULTI commands to maintain state consistency increases transaction competition, and the network round-trip latency incurred by every request accumulates.\n\nIn contrast, the in-process event bridge method proposed by PURISTA directly utilizes the local memory inside the V8 engine, ensuring processing speeds in the microsecond range. By agents sharing only verified summary data—gists—instead of the heavy full conversation history, it also provides real-world cost advantages, reducing LLM token costs by up to 50% in benchmarks like SWE-bench.\n\nHowever, this approach requires an architectural compromise accepting eventual consistency instead of perfect, immediate linearizability. Because each agent updates its state asynchronously and converges on the result, it is most effective when design efforts are focused on large-scale parallel task processing, rather than for systems where global, real-time synchronization is absolutely mandatory.\n\nFrom API Developer to Agent Infrastructure Architect\n\nAs agent technology matures, the role of backend engineers is moving beyond simply relaying external API calls. Now is the time to design asynchronous distributed shared contexts where agents communicate proactively, transcending synchronous control methods where a single orchestrator governs all flows.\n\nThe future of AI agent infrastructure will focus on how seamlessly and lightly local event loops and MCP sidecars can be tightly coupled. If you are contemplating a system that can scale linearly without the bottlenecks of a central orchestrator, I recommend experimenting with P2P design principles, such as Google's SAM or Stanford's DeLM protocol, starting with small side projects to verify their potential.\n\nReference Links\n\narXiv / Stanford University — Stanford's Decentralized Language Model (DeLM) SOTA Performance\npuristajs/harness on GitHub — PURISTA AI Harness & DeLM Shared-Context Implementation\nMedium / Distributed Systems Analysis — BRAID Architecture: Decoupling Task Allocation and State Ledger","DeLM과 SAM — '보스 에이전트' 없이 협업하는 P2P 에이전트 백엔드\n\nDeLMとSAM — 「ボスエージェント」なしで協調するP2Pエージェントバックエンド\n\nこれまでマルチエージェントバックエンドでは、1つのボスエージェントが全体のワークフローを制御する中央集権的な構造が一般的でした。しかし、この方式にはエージェント間の同期呼び出しによる遅延や、毎回重い会話履歴を丸ごと転送しなければならないことによるトークンコストの増大という致命的な限界があります。\n\n現在、中央の統制官なしでエージェント同士が自律的に協調する新しいピアツーピア（P2P）アーキテクチャが代替案として浮上しています。スタンフォード大学の分散言語モデル（DeLM）プロトコルとGoogleのソブリン・エージェント・メッシュ（SAM）が牽引するこのパラダイムシフトは、バックエンドのパフォーマンス最適化とコスト削減に悩むエンジニアが、まず注目すべき技術的転換点です。\n\nボスエージェントの終焉：DeLMとSAMが提案する非同期分散協調\n\n既存のマルチエージェントシステムの最大のボトルネックは、あらゆる判断と調整を一人で担う「ボスエージェント」の存在でした。この中央集権的な統制官を取り除き、エージェントを対等なピア関係に変換することがSAMとDeLMアーキテクチャの核心です。\n\nGoogleのSAMは、libp2pとGossipSubを基盤として非同期P2Pオーバーレイネットワークを構築します。中央サーバーなしで各エージェントが直接メッセージをやり取りする構造で、Biscuitトークンを活用したオフライン認可体系を加えることで、分散環境でもゼロトラストセキュリティを確保します。\n\nこのネットワーク上で、スタンフォード大学のDeLMは中央制御装置なしの並列協調をサポートします。エージェントは毎回重い会話履歴を丸ごとコピーしてやり取りする代わりに、核心のみを圧縮したコンテキスト「ジスト（gist）」と、自ら依存関係を認識する非同期タスクキューを活用し、必要な作業だけを取得して処理します。結果として、マルチエージェントバックエンドの長年の課題である同期待機遅延とAPIトークンコストの急増を同時に解消する基盤が整います。\n\nPURISTA AI Harness: TypeScriptで実装するDeLM共有コンテキスト\n\nこの新しいパラダイムは理論に留まらず、Node.jsとTypeScriptエコシステムでも実用的な実装として登場しました。TypeScriptベースのマイクロサービスフレームワークであるPURISTAのAI Harnessは、DeLMプロトコルの原則を移植した共有コンテキストの例を提供します。開発者がこの技術に注目すべき最も直感的な理由は、パフォーマンスとコストです。ベンチマークの結果によると、この共有コンテキスト方式を適用した場合、中央統制型エージェントと比較してLLMトークンコストを最大50%削減可能です。\n\nPURISTAのAI Harnessは、ボスエージェントなしで並列動作するエージェントを精巧に調整するために、4つの核心的なプリミティブを提供します。\n\n第一に、リースベースのタスク選占（Lease-based task claiming）です。複数のエージェントが同じ作業を重複して処理しないよう、タスクを原子的に確保し、リース有効期限内に完了するように制御します。もし作業中だったエージェントノードがダウンしても、リースが期限切れになればタスクは自動的に待機列へ復帰します。\n\n第二に、入場制限付きの圧縮要約（Admission-gated compact gists）です。LLMが生成した生の長い会話履歴をそのまま共有メモリに載せるのではなく、厳格なスキーマ検証を通過した核心要約情報である「ジスト（gist）」のみをコンテキストに登録し、サイズを100トークン前後に圧縮して維持します。\n\n第三に、遅延証拠展開（Evidence unfolding）です。詳細な実行トレースや大容量のペイロードは、最初は共有メモリに常駐させず外部ストレージに保管し、他のエージェントが分析のために明示的に要求したときにのみ必要なデータを取り出すという遅延取得方式を採用します。\n\n第四に、耐久性のあるチェックポイント（Durable checkpoints）です。共有コンテキストのすべての状態変更イベントを逐次記録し、障害が発生してもイベントを遡ることで以前の状態を完全に再構成できるように保証します。\n\nこのようなインプロセス設計は、従来のマルチエージェントバックエンドでよく使われていたRedisベースの黒板（Blackboard）パターンと明確な対照をなします。Redisを使用すると分散環境での永続性は容易に確保されますが、同時性制御のためにWATCHやMULTIコマンドを実行する過程でトランザクション競合が発生し、ネットワークの往復遅延によりミリ秒単位のボトルネックが生じます。一方、PURISTAのイベント駆動型共有コンテキストはV8エンジンのメモリ領域で直接通信するため、マイクロ秒単位の極めて高速なローカルメモリ速度を提供します。分散データベースレベルの厳格な即時線形化可能性（Linearizability）の代わりに結果整合性（Eventual consistency）を選択するというトレードオフはありますが、リアルタイム応答性能と圧倒的なトークン削減効果は、大規模エージェントバックエンドに対してより強力な実戦的メリットを提供します。\n\n実戦バックエンドの視点でのトレードオフ：Redis黒板 vs. P2Pインメモリコンテキスト\n\nマルチエージェントの状態共有によく用いられるRedisベースの黒板パターンは、同時リクエストが急増すると明確なパフォーマンスのボトルネックに直面します。状態の一貫性を維持するためにRedisのWATCHやMULTIコマンドを使用する中でトランザクション競合が激化し、リクエストごとに発生するネットワーク往復遅延が累積するためです。\n\n対照的に、PURISTAが提案するインプロセス・イベントブリッジ方式は、V8エンジン内部のローカルメモリを直接活用し、マイクロ秒単位の高速な処理速度を保証します。エージェントが重い会話履歴全体ではなく、検証済みの要約データである「ジスト」のみを共有することで、SWE-benchなどのベンチマークにおいてLLMトークンコストを最大50%削減する実質的なコストメリットも提供します。\n\nただし、この方式は完璧な即時線形化可能性ではなく、結果整合性を受け入れるアーキテクチャ上の妥協が必要です。各エージェントが非同期的に状態を更新し、最終的に収束していく仕組みであるため、グローバルなリアルタイム同期が不可欠なシステムよりも、大規模な並列タスク処理に設計リソースを集中させる場合に最も強力な効果を発揮します。\n\nAPI開発者からエージェント・インフラ設計者へ\n\nエージェント技術が成熟するにつれ、バックエンドエンジニアの役割も外部API呼び出しを単純に中継するレベルを超えつつあります。単一のオーケストレーターがすべてのフローを制御する同期的な制御方式を脱し、エージェントが主導的に通信する非同期的な分散共有コンテキストを設計すべき時が来ています。\n\n今後のAIエージェントインフラは、ローカルイベントループとMCPサイドカーをどれだけスムーズかつ軽量に密結合させるかに焦点が当てられるでしょう。中央オーケストレーターのボトルネックなしで線形に拡張可能なシステムを検討しているなら、GoogleのSAMやスタンフォードのDeLMプロトコルといったP2P設計原則を、小さなサイドプロジェクトから直接試してその可能性を検証してみることを推奨します。\n\n参考リンク\n\narXiv / Stanford University — Stanford's Decentralized Language Model (DeLM) SOTA Performance\npuristajs/harness on GitHub — PURISTA AI Harness & DeLM Shared-Context Implementation\nMedium / Distributed Systems Analysis — BRAID Architecture: Decoupling Task Allocation and State Ledger","DeLM과 SAM — '보스 에이전트' 없이 협업하는 P2P 에이전트 백엔드\n\nDeLM과 SAM — '보스 에이전트' 없이 협업하는 P2P 에이전트 백엔드\n\n그동안 멀티 에이전트 백엔드는 하나의 보스 에이전트가 전체 워크플로우를 통제하는 중앙 제어형 구조가 일반적이었습니다. 하지만 이 방식은 에이전트 간 동기식 호출 지연과 매번 무거운 대화 이력을 통째로 전송해야 하는 토큰 비용 폭발이라는 치명적인 한계를 가집니다.\n\n이제 중앙 통제관 없이 에이전트들이 스스로 협업하는 새로운 피어 투 피어(P2P) 아키텍처가 대안으로 떠오르고 있습니다. 스탠포드 대학교의 분산 언어 모델(DeLM) 프로토콜과 구글의 소버린 에이전트 메시(SAM)가 이끄는 이 패러다임 시프트는 백엔드 성능 최적화와 비용 절감을 고민하는 엔지니어들이 가장 먼저 주목해야 할 기술적 전환점입니다.\n\n보스 에이전트의 종말: DeLM과 SAM이 제안하는 비동기 분산 협업\n\n기존 멀티 에이전트 시스템의 가장 큰 병목은 모든 판단과 조율을 혼자 도맡는 '보스 에이전트'의 존재였습니다. 이 중앙 집중식 통제관을 걷어내고 에이전트들을 동등한 피어 관계로 전환하는 것이 SAM과 DeLM 아키텍처의 핵심입니다.\n\n구글의 SAM은 libp2p와 GossipSub을 기반으로 비동기 P2P 오버레이 네트워크를 구축합니다. 중앙 서버 없이 각 에이전트가 직접 메시지를 주고받는 구조로, 비스킷 토큰을 활용한 오프라인 인가 체계를 더해 분산 환경에서도 제로 트러스트 보안을 확보합니다.\n\n이 네트워크 위에서 스탠포드 대학교의 DeLM은 중앙 제어 장치 없는 병렬 협업을 지원합니다. 에이전트들은 매번 무거운 대화 이력을 통째로 복사해 주고받는 대신, 핵심만 압축된 컨텍스트 기스트와 스스로 의존성을 인지하는 비동기 태스크 큐를 활용해 필요한 작업만 가져와 처리합니다. 결과적으로 멀티 에이전트 백엔드의 고질적인 문제인 동기식 대기 지연과 API 토큰 비용 급증을 동시에 차단하는 기반이 마련됩니다.\n\nPURISTA AI Harness: TypeScript로 구현하는 DeLM 공유 컨텍스트\n\n이 새로운 패러다임은 이론에만 머무르지 않고, Node.js와 TypeScript 생태계에서도 실질적인 구현체로 등장했습니다. TypeScript 기반 마이크로서비스 프레임워크인 퓨리스타(PURISTA)의 AI 하네스(AI Harness)는 DeLM 프로토콜의 원칙을 이식한 공유 컨텍스트 예제를 제공합니다. 개발자가 이 기술에 주목해야 하는 가장 직관적인 이유는 성능과 비용입니다. 벤치마크 결과에 따르면, 이러한 공유 컨텍스트 방식을 적용했을 때 중앙 통제식 에이전트 대비 LLM 토큰 비용을 최대 50%까지 절감할 수 있습니다.\n\n퓨리스타의 AI 하네스는 보스 에이전트 없이 병렬로 동작하는 에이전트들을 정교하게 조율하기 위해 네 가지 핵심 프리미티브(Primitive)를 제공합니다.\n\n첫째, 임대 기반 태스크 선점(Lease-based task claiming)입니다. 여러 에이전트가 동일한 작업을 중복 처리하지 않도록 태스크를 원자적으로 선점하고 임대 만료 시간 내에 완료하도록 제어합니다. 만약 작업을 수행하던 에이전트 노드가 다운되면 임대가 만료되어 태스크가 자동으로 대기열에 복귀합니다.\n\n둘째, 진입 제어식 압축 요약본(Admission-gated compact gists)입니다. LLM이 생성한 날것의 긴 대화 이력을 그대로 공유 메모리에 올리는 대신, 엄격한 스키마 검증을 통과한 핵심 요약 정보인 지스트(gist)만 컨텍스트에 등록하여 크기를 100토큰 내외로 압축 유지합니다.\n\n셋째, 지연 증거 전개(Evidence unfolding)입니다. 상세한 실행 트레이스나 대용량 페이로드는 처음에 공유 메모리에 상주시키지 않고 외부 저장소에 보관한 뒤, 다른 에이전트가 분석을 위해 명시적으로 요청할 때만 필요한 데이터만 가져오는 지연 가저오기 방식을 취합니다.\n\n넷째, 내구성 있는 체크포인트(Durable checkpoints)입니다. 공유 컨텍스트의 모든 상태 변경 이벤트를 순차적으로 기록하여, 장애가 발생하더라도 이벤트를 역추적하여 이전 상태를 완벽하게 재구성할 수 있도록 보장합니다.\n\n이러한 인프로세스(In-process) 기반 설계는 기존 멀티 에이전트 백엔드에서 흔히 사용되던 Redis 기반의 블랙보드 패턴과 뚜렷한 대비를 이룹니다. Redis를 사용하면 분산 환경의 영속성은 쉽게 확보되지만, 동시성 제어를 위해 WATCH나 MULTI 명령을 수행하는 과정에서 트랜잭션 경쟁이 발생하고 네트워크 왕복 지연시간으로 인해 밀리초 단위의 병목이 발생합니다. 반면 퓨리스타의 이벤트 구동형 공유 컨텍스트는 V8 엔진의 메모리 영역에서 직접 통신하므로 마이크로초 단위의 극도로 빠른 로컬 메모리 속도를 제공합니다. 비록 분산 데이터베이스 수준의 엄격한 즉각적 선형성(Linearizability) 대신 최종 일관성(Eventual consistency)을 선택하는 트레이드오프가 있지만, 실시간 응답 성능과 압도적인 토큰 절감 효과는 대규모 에이전트 백엔드에 훨씬 더 강력한 실전적 이점을 제공합니다.\n\n실전 백엔드 관점의 트레이드오프: Redis 블랙보드 vs. P2P 인메모리 컨텍스트\n\n멀티 에이전트 상태 공유를 위해 흔히 쓰는 Redis 기반 블랙보드 패턴은 동시 요청이 급증할 때 명확한 성능 병목을 마주합니다. 상태 일관성을 유지하기 위해 Redis의 WATCH나 MULTI 명령을 사용하면서 트랜잭션 경쟁이 심해지고, 매 요청마다 발생하는 네트워크 왕복 지연시간이 누적되기 때문입니다.\n\n반면 퓨리스타(PURISTA)가 제안하는 인프로세스 이벤트 브릿지 방식은 V8 엔진 내부의 로컬 메모리를 직접 활용하여 마이크로초 단위의 빠른 처리 속도를 보장합니다. 에이전트들이 무거운 전체 대화 이력 대신 검증된 요약 데이터인 지스트만 공유함으로써, SWE-bench와 같은 벤치마크에서 LLM 토큰 비용을 최대 50%까지 절감하는 실질적인 비용 장점도 제공합니다.\n\n다만 이 방식은 완벽한 즉각적 선형성 대신 최종 일관성을 수용해야 하는 아키텍처적 타협이 필요합니다. 각 에이전트가 비동기적으로 상태를 갱신하고 최종적으로 수렴해 나가기 때문에, 글로벌 실시간 동기화가 절대적으로 필요한 시스템보다는 대규모 병렬 태스크 처리에 설계 역량을 집중해야 할 때 가장 강력한 효과를 발휘합니다.\n\nAPI 개발자에서 에이전트 인프라 설계자로\n\n에이전트 기술이 성숙해지면서 백엔드 엔지니어의 역할도 외부 API 호출을 단순 중계하는 수준을 벗어나고 있습니다. 이제는 단일 오케스트레이터가 모든 흐름을 통제하는 동기식 제어 방식을 넘어, 에이전트가 주도적으로 통신하는 비동기 분산 공유 컨텍스트를 설계해야 할 시점입니다.\n\n앞으로의 AI 에이전트 인프라는 로컬 이벤트 루프와 MCP 사이드카를 얼마나 매끄럽고 가볍게 밀결합하느냐에 초점이 맞춰질 것입니다. 중앙 오케스트레이터의 병목 없이 선형적으로 확장 가능한 시스템을 고민하고 있다면, 구글의 SAM이나 스탠포드의 DeLM 프로토콜 같은 P2P 설계 원칙을 작은 사이드 프로젝트부터 직접 실험하며 그 가능성을 검증해 보시길 권장합니다.\n\n참고 링크\n\narXiv / Stanford University — Stanford's Decentralized Language Model (DeLM) SOTA Performance\npuristajs/harness on GitHub — PURISTA AI Harness & DeLM Shared-Context Implementation\nMedium / Distributed Systems Analysis — BRAID Architecture: Decoupling Task Allocation and State Ledger",2857,{"_2186":3727,"_2188":92,"_2012":3728,"_2962":92},{"_2186":3725,"_2188":92,"_2012":3726,"_2962":92},0.21561078053902696,0.7843892194609731,616,2241,{"_2026":2012,"_276":3962,"_2954":3963,"_2956":3964,"_2958":2959},{"_168":3952,"_2942":3953,"_2712":3954,"_2945":2070},"Fastify로 Granite 4.2 제어하기 — TypeBox로 '생각 깊이' 검증하기","최근 IBM이 Apache 2.0 라이선스로 전격 공개한 추론형 오픈소스 모델 Granite 4.2 소식 들으셨나요? 이번 버전은 성능도 훌륭하지만, Ollama나 vLLM 등에서 enable_thinking과 reasoning_effort 파라미터를 통해 모델이 얼마나 깊게 생각하고 답변할지 제어할 수 있는 점이 백엔드 개발자 입장에서 아주 재밌는 요소입니다. 로컬 AI 에이전트 백엔드를…",[3951],[3946,3947,3948,3710,3949,3950],[],["D",1788266817038],["D",1788266816756],["D",1788325340018],["D",1788267115989],{"_34":2965,"_36":37,"_38":-5,"_39":3682,"_13":3683,"_42":3937},{"_34":2265,"_2056":2266,"_347":2267,"_2026":2065,"_2066":3925,"_2061":188,"_196":240,"_42":3926},{"_34":3745,"_2744":2521,"_2745":3746,"_2747":3747,"_2749":3748,"_2751":3749,"_2753":3750,"_2755":92,"_2077":3751,"_2726":3752,"_2758":-5},[],[],"cmtinw2rc0aya10m63x8ppwlq",{"_1128":3886,"_52":53},{"_3753":3754,"_3755":3756,"_3757":3758},"최근 IBM이 Apache 2.0 라이선스로 전격 공개한 추론형 오픈소스 모델 Granite 4.2 소식 들으셨나요? 이번 버전은 성능도 훌륭하지만, Ollama나 vLLM 등에서 `enable\\_thinking`과 `reasoning\\_effort` 파라미터를 통해 모델이 얼마나 깊게 생각하고 답변할지 제어할 수 있는 점이 백엔드 개발자 입장에서 아주 재밌는 요소입니다.\n\n로컬 AI 에이전트 백엔드를 구축할 때 이 생각 조절 파라미터를 API 단에서 깔끔하게 핸들링하려면 역시 강력한 스키마 검증이 필수입니다. Fastify 진영의 대세인 `@fastify/type-provider-typebox`를 활용하면 프론트엔드나 에이전트 엔진으로부터 들어오는 요청을 입구에서 정확하게 제어할 수 있습니다. 간단한 연동 스키마 뼈대를 짜봤어요.\n\n```typescript\nimport { Type } from '@sinclair/typebox'\n\n// Granite 4.2 추론 제어 스키마\nexport const GraniteInferenceSchema = Type.Object({\n prompt: Type.String(),\n enable_thinking: Type.Optional(Type.Boolean({ default: true })),\n reasoning_effort: Type.Optional(\n Type.Union([\n Type.Literal('low'),\n Type.Literal('high')\n ], { default: 'high' })\n )\n})\n```\n\n이렇게 TypeBox로 타입을 바인딩해 두면, 엉뚱한 문자열이나 타입이 API 모델 서버로 흘러 들어가서 발생하는 인프라 낭비나 에러를 효율적으로 막을 수 있습니다. 유틸리티성 작업은 `low`나 `enable\\_thinking: false`로 돌려 레이턴시를 챙기고, 뼈대 추론이 필요한 복잡한 태스크는 `high`로 스위칭하는 동적 라우팅을 구현할 때 요긴하게 써먹을 수 있는 패턴입니다 ㅎㅎ","de980a0590fc3e69377d1262726fb14b0684e8c0e36fedc0a5ff88c5d710cf41",7,["D",1788266816760],["D",1788267116001],"32dc4a15-8731-4f00-8e73-3d0241ef0c9b",{"_2767":3855,"_2769":3856},"419373ca-d57a-4ee5-ba4d-b97e6021151d",{"_2767":3802,"_2769":3803},"b07f4ac1-ec75-4e8a-8ee0-4b1036cc9a2b",{"_2767":3759,"_2769":3760},{"_2186":3799,"_2188":3800,"_2012":3801},{"_2186":3761,"_2188":3762,"_2012":3763},{"_2774":3789,"_52":53,"_2776":3765},{"_2774":3778,"_52":53,"_2776":3765},{"_2774":3764,"_52":53,"_2776":3765},[3766,3767,3768,3769,3770],"8e4e50e0d521dbb8e21534a06e978826b592cb406709b0308c9300a750256f9d",{"_2779":3777,"_2699":2779},{"_2779":3775,"_2699":2779,"_2858":3776},{"_2779":3774,"_2699":2779},{"_2779":3772,"_2699":2779,"_2858":3773},{"_2779":3771,"_2699":2779}," 파라미터를 통해 모델이 얼마나 깊게 생각하고 답변할지 제어할 수 있는 점이 백엔드 개발자 입장에서 아주 재밌는 요소입니다.","reasoning_effort",{"_3055":2861},"과 ","enable_thinking",{"_3055":2861},"최근 IBM이 Apache 2.0 라이선스로 전격 공개한 추론형 오픈소스 모델 Granite 4.2 소식 들으셨나요? 이번 버전은 성능도 훌륭하지만, Ollama나 vLLM 등에서 ",[3779,3780,3781,3782,3783],{"_2779":3788,"_2699":2779},{"_2779":3775,"_2699":2779,"_2858":3787},{"_2779":3786,"_2699":2779},{"_2779":3772,"_2699":2779,"_2858":3785},{"_2779":3784,"_2699":2779},"というパラメータを通じて、モデルがどれほど深く考えて回答するかを制御できる点が、バックエンドエンジニアの視点から非常に面白い要素です。",{"_3055":2861},"と",{"_3055":2861},"最近、IBMがApache 2.0ライセンスで電撃公開した推論型オープンソースモデル「Granite 4.2」のニュースは聞きましたか？今回のバージョンは性能も素晴らしいですが、OllamaやvLLMなどで",[3790,3791,3792,3793,3794],{"_2779":3798,"_2699":2779},{"_2779":3775,"_2699":2779,"_2858":3797},{"_2779":3079,"_2699":2779},{"_2779":3772,"_2699":2779,"_2858":3796},{"_2779":3795,"_2699":2779}," parameters available in tools like Ollama or vLLM.",{"_3055":2861},{"_3055":2861},"Have you heard the news about Granite 4.2, the reasoning-focused open-source model recently released by IBM under the Apache 2.0 license? This version performs exceptionally well, but for a backend developer, what's really interesting is how you can control how deeply the model thinks and responds using the ","Have you heard the news about Granite 4.2, the reasoning-focused open-source model recently released by IBM under the Apache 2.0 license? This version performs exceptionally well, but for a backend developer, what's really interesting is how you can control how deeply the model thinks and responds using the enable_thinking and reasoning_effort parameters available in tools like Ollama or vLLM.","最近、IBMがApache 2.0ライセンスで電撃公開した推論型オープンソースモデル「Granite 4.2」のニュースは聞きましたか？今回のバージョンは性能も素晴らしいですが、OllamaやvLLMなどでenable_thinkingとreasoning_effortというパラメータを通じて、モデルがどれほど深く考えて回答するかを制御できる点が、バックエンドエンジニアの視点から非常に面白い要素です。","최근 IBM이 Apache 2.0 라이선스로 전격 공개한 추론형 오픈소스 모델 Granite 4.2 소식 들으셨나요? 이번 버전은 성능도 훌륭하지만, Ollama나 vLLM 등에서 enable_thinking과 reasoning_effort 파라미터를 통해 모델이 얼마나 깊게 생각하고 답변할지 제어할 수 있는 점이 백엔드 개발자 입장에서 아주 재밌는 요소입니다.",{"_2186":3852,"_2188":3853,"_2012":3854},{"_2186":3804,"_2188":3805,"_2012":3806},{"_2774":3837,"_52":53,"_2776":3808},{"_2774":3823,"_52":53,"_2776":3808},{"_2774":3807,"_52":53,"_2776":3808},[3809,3810,3811,3812,3813,3814,3815],"022d213c1b4d1edaf7ed5fcb0de2874ef6f3013cb3be2f3eba4cd69306aab281",{"_2779":3822,"_2699":2779},{"_2779":1459,"_2699":2779,"_2858":3821},{"_2779":3056,"_2699":2779},{"_2779":3819,"_2699":2779,"_2858":3820},{"_2779":3818,"_2699":2779},{"_2779":1149,"_2699":2779,"_2858":3817},{"_2779":3816,"_2699":2779},"로 스위칭하는 동적 라우팅을 구현할 때 요긴하게 써먹을 수 있는 패턴입니다 ㅎㅎ",{"_3055":2861},"로 돌려 레이턴시를 챙기고, 뼈대 추론이 필요한 복잡한 태스크는 ","enable_thinking: false",{"_3055":2861},{"_3055":2861},"이렇게 TypeBox로 타입을 바인딩해 두면, 엉뚱한 문자열이나 타입이 API 모델 서버로 흘러 들어가서 발생하는 인프라 낭비나 에러를 효율적으로 막을 수 있습니다. 유틸리티성 작업은 ",[3824,3825,3826,3827,3828,3829,3830],{"_2779":3836,"_2699":2779},{"_2779":1459,"_2699":2779,"_2858":3835},{"_2779":3068,"_2699":2779},{"_2779":3819,"_2699":2779,"_2858":3834},{"_2779":3833,"_2699":2779},{"_2779":1149,"_2699":2779,"_2858":3832},{"_2779":3831,"_2699":2779},"に切り替える動的ルーティングを実装する際に役立つパターンです。",{"_3055":2861},"で回してレイテンシーを確保し、推論の骨組みが必要な複雑なタスクは",{"_3055":2861},{"_3055":2861},"このようにTypeBoxで型をバインドしておけば、不正な文字列や型がAPIモデルサーバーに流れ込んで発生するインフラの無駄やエラーを効率的に防ぐことができます。ユーティリティ的な作業は",[3838,3839,3840,3841,3842,3843,3844],{"_2779":3851,"_2699":2779},{"_2779":1459,"_2699":2779,"_2858":3850},{"_2779":3849,"_2699":2779},{"_2779":3819,"_2699":2779,"_2858":3848},{"_2779":3847,"_2699":2779},{"_2779":1149,"_2699":2779,"_2858":3846},{"_2779":3845,"_2699":2779}," for complex tasks requiring deeper reasoning. 😄",{"_3055":2861}," to optimize for latency on utility tasks, and switching to ",{"_3055":2861}," or ",{"_3055":2861},"Binding types with TypeBox like this helps efficiently prevent infrastructure waste or errors caused by invalid strings or types flowing into your API model server. This is a useful pattern when implementing dynamic routing: using ","Binding types with TypeBox like this helps efficiently prevent infrastructure waste or errors caused by invalid strings or types flowing into your API model server. This is a useful pattern when implementing dynamic routing: using low or enable_thinking: false to optimize for latency on utility tasks, and switching to high for complex tasks requiring deeper reasoning. 😄","このようにTypeBoxで型をバインドしておけば、不正な文字列や型がAPIモデルサーバーに流れ込んで発生するインフラの無駄やエラーを効率的に防ぐことができます。ユーティリティ的な作業はlowやenable_thinking: falseで回してレイテンシーを確保し、推論の骨組みが必要な複雑なタスクはhighに切り替える動的ルーティングを実装する際に役立つパターンです。","이렇게 TypeBox로 타입을 바인딩해 두면, 엉뚱한 문자열이나 타입이 API 모델 서버로 흘러 들어가서 발생하는 인프라 낭비나 에러를 효율적으로 막을 수 있습니다. 유틸리티성 작업은 low나 enable_thinking: false로 돌려 레이턴시를 챙기고, 뼈대 추론이 필요한 복잡한 태스크는 high로 스위칭하는 동적 라우팅을 구현할 때 요긴하게 써먹을 수 있는 패턴입니다 ㅎㅎ",{"_2186":3883,"_2188":3884,"_2012":3885},{"_2186":3857,"_2188":3858,"_2012":3859},{"_2774":3876,"_52":53,"_2776":3861},{"_2774":3869,"_52":53,"_2776":3861},{"_2774":3860,"_52":53,"_2776":3861},[3862,3863,3864],"59f92523d175c4a8527f987d6dc53567f2bffb29f1d6875646446399e323a3d2",{"_2779":3868,"_2699":2779},{"_2779":3866,"_2699":2779,"_2858":3867},{"_2779":3865,"_2699":2779},"를 활용하면 프론트엔드나 에이전트 엔진으로부터 들어오는 요청을 입구에서 정확하게 제어할 수 있습니다. 간단한 연동 스키마 뼈대를 짜봤어요.","@fastify/type-provider-typebox",{"_3055":2861},"로컬 AI 에이전트 백엔드를 구축할 때 이 생각 조절 파라미터를 API 단에서 깔끔하게 핸들링하려면 역시 강력한 스키마 검증이 필수입니다. Fastify 진영의 대세인 ",[3870,3871,3872],{"_2779":3875,"_2699":2779},{"_2779":3866,"_2699":2779,"_2858":3874},{"_2779":3873,"_2699":2779},"を活用すれば、フロントエンドやエージェントエンジンから入ってくるリクエストを入り口で正確に制御できます。簡単な連携スキーマの骨組みを作ってみました。",{"_3055":2861},"ローカルAIエージェントのバックエンドを構築する際、この思考調整パラメータをAPI層できれいにハンドリングするには、強力なスキーマ検証が不可欠です。Fastify陣営の定番である",[3877,3878,3879],{"_2779":3882,"_2699":2779},{"_2779":3866,"_2699":2779,"_2858":3881},{"_2779":3880,"_2699":2779},", the go-to solution for the Fastify ecosystem, you can precisely control requests coming from the frontend or agent engine right at the gateway. I've drafted a simple integration schema structure.",{"_3055":2861},"When building a local AI agent backend, robust schema validation is essential for handling these 'thinking' control parameters cleanly at the API level. By using ","When building a local AI agent backend, robust schema validation is essential for handling these 'thinking' control parameters cleanly at the API level. By using @fastify/type-provider-typebox, the go-to solution for the Fastify ecosystem, you can precisely control requests coming from the frontend or agent engine right at the gateway. I've drafted a simple integration schema structure.","ローカルAIエージェントのバックエンドを構築する際、この思考調整パラメータをAPI層できれいにハンドリングするには、強力なスキーマ検証が不可欠です。Fastify陣営の定番である@fastify/type-provider-typeboxを活用すれば、フロントエンドやエージェントエンジンから入ってくるリクエストを入り口で正確に制御できます。簡単な連携スキーマの骨組みを作ってみました。","로컬 AI 에이전트 백엔드를 구축할 때 이 생각 조절 파라미터를 API 단에서 깔끔하게 핸들링하려면 역시 강력한 스키마 검증이 필수입니다. Fastify 진영의 대세인 @fastify/type-provider-typebox를 활용하면 프론트엔드나 에이전트 엔진으로부터 들어오는 요청을 입구에서 정확하게 제어할 수 있습니다. 간단한 연동 스키마 뼈대를 짜봤어요.",[3887,3888,3889,3890,3891,3892,3893],{"_34":3757,"_2699":2896,"_2767":3917},{"_34":3915,"_2699":2896,"_2767":3916},{"_34":3753,"_2699":2896,"_2767":3910},{"_34":3908,"_2699":2896,"_2767":3909},{"_34":2537,"_3055":3907,"_2699":3055,"_1292":3710},{"_34":3905,"_2699":2896,"_2767":3906},{"_34":3755,"_2699":2896,"_2767":3894},[3895,3896,3897,3898,3899,3900,3901],{"_2779":3822,"_2699":2779},{"_2779":1459,"_2699":2779,"_2858":3904},{"_2779":3056,"_2699":2779},{"_2779":3819,"_2699":2779,"_2858":3903},{"_2779":3818,"_2699":2779},{"_2779":1149,"_2699":2779,"_2858":3902},{"_2779":3816,"_2699":2779},{"_3055":2861},{"_3055":2861},{"_3055":2861},"bba36cd0-a6fd-4ee4-8f6f-623842564562",[],"import { Type } from '@sinclair/typebox'\n\n// Granite 4.2 추론 제어 스키마\nexport const GraniteInferenceSchema = Type.Object({\n prompt: Type.String(),\n enable_thinking: Type.Optional(Type.Boolean({ default: true })),\n reasoning_effort: Type.Optional(\n Type.Union([\n Type.Literal('low'),\n Type.Literal('high')\n ], { default: 'high' })\n )\n})","345dd9a4-ee0b-4f0e-88f8-feb5434ef240",[],[3911,3912,3913],{"_2779":3868,"_2699":2779},{"_2779":3866,"_2699":2779,"_2858":3914},{"_2779":3865,"_2699":2779},{"_3055":2861},"5cc96473-453d-42bb-90e0-e346f458d64b",[],[3918,3919,3920,3921,3922],{"_2779":3777,"_2699":2779},{"_2779":3775,"_2699":2779,"_2858":3924},{"_2779":3774,"_2699":2779},{"_2779":3772,"_2699":2779,"_2858":3923},{"_2779":3771,"_2699":2779},{"_3055":2861},{"_3055":2861},{"_347":3935,"_296":3936},{"_48":3927},{"_50":3928,"_52":53,"_54":3929,"_56":3930,"_58":2307},{"_91":2324,"_93":2324,"_72":2325,"_74":2325},{"_68":2320,"_70":2321,"_72":2180,"_74":2180,"_87":2322,"_89":2323},{"_60":3931,"_62":3932,"_64":3933,"_66":3934},{"_68":2318,"_70":2319,"_72":83,"_74":83},{"_68":2316,"_70":2317,"_72":80,"_74":80},{"_68":2314,"_70":2315,"_72":77,"_74":77},{"_68":2312,"_70":2313,"_72":73,"_74":73},{"_2186":2267,"_2188":2330,"_2012":2331},{"_2186":2268,"_2188":2328,"_2012":2329},{"_48":3938},{"_50":3939,"_52":53,"_54":3940,"_56":3941,"_58":3689},{"_91":92,"_93":92,"_72":2180,"_74":2180},{"_68":3702,"_70":3703,"_72":2180,"_74":2180,"_87":3704,"_89":3705},{"_60":3942,"_62":3943,"_64":3944,"_66":3945},{"_68":3700,"_70":3701,"_72":83,"_74":83},{"_68":3698,"_70":3699,"_72":80,"_74":80},{"_68":3696,"_70":3697,"_72":77,"_74":77},{"_68":3694,"_70":3695,"_72":73,"_74":73},"fastify","ibm-granite","typebox","ollama","llm","implementation-guide",{"_2186":3960,"_2188":3961,"_2012":3731},{"_2186":3957,"_2188":3958,"_2012":3959},{"_2186":3955,"_2188":3956,"_2012":3732},"Have you heard the news about Granite 4.2, the reasoning-focused open-source model recently released by IBM under the Apache 2.0 license? 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By using @fastify/type-provider-typebox, the go-to solution for the Fastify ecosystem, you can precisely control requests coming from the frontend or agent engine right at the gateway. I've drafted a simple integration schema structure.\n\nimport { Type } from '@sinclair/typebox'\n\n// Granite 4.2 추론 제어 스키마\nexport const GraniteInferenceSchema = Type.Object({\n prompt: Type.String(),\n enable_thinking: Type.Optional(Type.Boolean({ default: true })),\n reasoning_effort: Type.Optional(\n Type.Union([\n Type.Literal('low'),\n Type.Literal('high')\n ], { default: 'high' })\n )\n})\n\nBinding types with TypeBox like this helps efficiently prevent infrastructure waste or errors caused by invalid strings or types flowing into your API model server. This is a useful pattern when implementing dynamic routing: using low or enable_thinking: false to optimize for latency on utility tasks, and switching to high for complex tasks requiring deeper reasoning. 😄","最近、IBMがApache 2.0ライセンスで電撃公開した推論型オープンソースモデル「Granite 4.2」のニュースは聞きましたか？今回のバージョンは性能も素晴らしいですが、OllamaやvLLMなどでenable_thinkingとreasoning_effortというパラメータを通じて、モデルがどれほど深く考えて回答するかを制御できる点が、バックエンドエンジニアの視点から非常に面白い要素です。\n\nローカルAIエージェントのバックエンドを構築する際、この思考調整パラメータをAPI層できれいにハンドリングするには、強力なスキーマ検証が不可欠です。Fastify陣営の定番である@fastify/type-provider-typeboxを活用すれば、フロントエンドやエージェントエンジンから入ってくるリクエストを入り口で正確に制御できます。簡単な連携スキーマの骨組みを作ってみました。\n\nimport { Type } from '@sinclair/typebox'\n\n// Granite 4.2 추론 제어 스키마\nexport const GraniteInferenceSchema = Type.Object({\n prompt: Type.String(),\n enable_thinking: Type.Optional(Type.Boolean({ default: true })),\n reasoning_effort: Type.Optional(\n Type.Union([\n Type.Literal('low'),\n Type.Literal('high')\n ], { default: 'high' })\n )\n})\n\nこのようにTypeBoxで型をバインドしておけば、不正な文字列や型がAPIモデルサーバーに流れ込んで発生するインフラの無駄やエラーを効率的に防ぐことができます。ユーティリティ的な作業はlowやenable_thinking: falseで回してレイテンシーを確保し、推論の骨組みが必要な複雑なタスクはhighに切り替える動的ルーティングを実装する際に役立つパターンです。","최근 IBM이 Apache 2.0 라이선스로 전격 공개한 추론형 오픈소스 모델 Granite 4.2 소식 들으셨나요? 이번 버전은 성능도 훌륭하지만, Ollama나 vLLM 등에서 enable_thinking과 reasoning_effort 파라미터를 통해 모델이 얼마나 깊게 생각하고 답변할지 제어할 수 있는 점이 백엔드 개발자 입장에서 아주 재밌는 요소입니다.\n\n로컬 AI 에이전트 백엔드를 구축할 때 이 생각 조절 파라미터를 API 단에서 깔끔하게 핸들링하려면 역시 강력한 스키마 검증이 필수입니다. Fastify 진영의 대세인 @fastify/type-provider-typebox를 활용하면 프론트엔드나 에이전트 엔진으로부터 들어오는 요청을 입구에서 정확하게 제어할 수 있습니다. 간단한 연동 스키마 뼈대를 짜봤어요.\n\nimport { Type } from '@sinclair/typebox'\n\n// Granite 4.2 추론 제어 스키마\nexport const GraniteInferenceSchema = Type.Object({\n prompt: Type.String(),\n enable_thinking: Type.Optional(Type.Boolean({ default: true })),\n reasoning_effort: Type.Optional(\n Type.Union([\n Type.Literal('low'),\n Type.Literal('high')\n ], { default: 'high' })\n )\n})\n\n이렇게 TypeBox로 타입을 바인딩해 두면, 엉뚱한 문자열이나 타입이 API 모델 서버로 흘러 들어가서 발생하는 인프라 낭비나 에러를 효율적으로 막을 수 있습니다. 유틸리티성 작업은 low나 enable_thinking: false로 돌려 레이턴시를 챙기고, 뼈대 추론이 필요한 복잡한 태스크는 high로 스위칭하는 동적 라우팅을 구현할 때 요긴하게 써먹을 수 있는 패턴입니다 ㅎㅎ","Controlling Granite 4.2 with Fastify — Validating 'Thinking Depth' with TypeBox","FastifyでGranite 4.2を制御する — TypeBoxで「思考の深さ」を検証する",699,{"_2186":3967,"_2188":92,"_2012":2466,"_2962":92},{"_2186":3965,"_2188":92,"_2012":3966,"_2962":92},0.4978540772532189,0.5021459227467812,348,{"_2026":2012,"_276":4189,"_2954":4190,"_2956":4191,"_2958":2959},{"_168":4179,"_2942":4180,"_2712":4181,"_2945":2070},"비트코인 보안 패러다임 시프트 — AI가 뚫고 AI로 막는다","비트코인 자가수탁과 레이어2 생태계에 최근 한 달간 네 차례나 연달아 보안 비상이 걸렸습니다. 콜드카드, 볼츠, BTC페이 서버에 이어 최근 코어 라이트닝까지 긴급 경보와 운영 일시 중단 사태가 이어졌는데요. 크립토슬레이트 등 외신 보도에 따르면, 이번 위기의 공통된 원인은 바로 사람이 코드를 분석하는 속도보다 훨씬 빠르게 취약점을 찾아내는 AI 기반 공격 도구의 등장입니다. 개발팀이 보안…",[2939,4178],[1199,2938,4175,4176,4177],[4174],["D",1787811501883],["D",1787811501536],["D",1787824898006],["D",1787811539454],{"_34":35,"_36":37,"_38":-5,"_39":40,"_13":14,"_42":4165},{"_34":2430,"_2056":2431,"_347":2432,"_2026":2065,"_2066":4153,"_2061":188,"_196":244,"_42":4154},{"_34":3988,"_2744":2519,"_2745":3989,"_2747":3990,"_2749":3991,"_2751":3992,"_2753":2203,"_2755":92,"_2077":3993,"_2726":3994,"_2758":-5},[],[3984],{"_3985":3986,"_36":3987},"userId","cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk","FIRE","cmtb4t3ac027i10m6qakdzw4t",{"_1128":4108,"_52":53},{"_3995":3996,"_3997":3998,"_3999":4000,"_4001":4002,"_4003":4004},"비트코인 자가수탁과 레이어2 생태계에 최근 한 달간 네 차례나 연달아 보안 비상이 걸렸습니다. 콜드카드, 볼츠, BTC페이 서버에 이어 최근 코어 라이트닝까지 긴급 경보와 운영 일시 중단 사태가 이어졌는데요. 크립토슬레이트 등 외신 보도에 따르면, 이번 위기의 공통된 원인은 바로 사람이 코드를 분석하는 속도보다 훨씬 빠르게 취약점을 찾아내는 AI 기반 공격 도구의 등장입니다. 개발팀이 보안 패치를 내놓기도 전에 AI가 쉴 새 없이 허점을 찾아내는 새로운 위협이 시작된 것이죠.\n\n하지만 방어 진영도 가만히 있지 않았습니다. 비트코인 개발 커뮤니티가 자발적으로 구성한 '비트코인 레드팀'은 역으로 최신 AI 모델들을 활용해 390개의 오픈소스 프로젝트를 단 27.5시간 만에 스캔했습니다. 이 과정에서 발견된 약 5,000개의 취약점을 개발자들에게 신속하게 공유하며 대대적인 긴급 패치 릴레이를 이끌어냈습니다. 업계에서는 이를 비트코인 소프트웨어 공급망 전체를 단단하게 만드는 대규모 체질 개선 과정으로 보고 있습니다.\n\n이번 사태는 AI가 해커의 무기일 뿐만 아니라 방어자에게도 강력한 방패가 될 수 있음을 보여주는 대표적인 사례입니다. 이제 단순히 안전한 코드를 작성하는 것을 넘어, 실시간 AI 보안 감사를 기본적으로 병행하는 흐름이 자리를 잡을 것으로 보입니다. 앞으로 이 방어 도구들이 비트코인 생태계의 복원력을 어떻게 더 강화해 나갈지 계속 주목해 볼 필요가 있습니다.\n\n---\n\n**관련 링크**\n\n- [OpenSats / Bitcoin Red Team via BeInCrypto — Bitcoin Red Team Uncovers Nearly 5,000 Open-Source Vulnerabilities Using Frontier AI Models](https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQEAn2KQgRYr2ZpkPPKtH_cDfPJvzK48LN-SGp_R4xSloYPezuE8tLEJAj1VMyzpevUCCNXfVzhI1gkUCCSLUg-ToIHHYSw4kVzO8x6eVZ2h6a5HSlFSVPuti1FhJvGmQEH_HjkrSINW4ulX7sOP2xAbDabQJgx0)\n- [CryptoSlate — Boltz Suspends Swap Bridge Indefinitely Due to Overwhelming AI-Driven Attack Campaign](https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQEDum0XDgvoWkaH_bxjIFd7j0REQb_UOa1Rsf2ZySuo2raF2UzZLsUtOJN1GIhpbKv2UafAUupB337MB6z2Vc85Gu5LoiA4LyI5ZafVZnc3stKqMdbO7mLkgxs4o6iM2PUSfL0hoVIM7vWLwO2P6p8f3IEjWgoBj79pR8vLG0jmIdbKdtBjdy8w8srrHsCRrBcX9_a2JyTAEUY5HlEDp2oUrKpdsYUTl9kmMCQ1dJoy-gTuLd2k-CcaB490kg8=)","a1b54ff1c1b032044e301b1b7fd131ceb9b427fdef7dccaade1d7ac39790d13b",["D",1787811501540],["D",1787811539478],"0235a493-9776-4a5a-8690-cca630ad18bc",{"_2767":4093,"_2769":4094},"1aa1a9c6-0da7-46d9-9bdb-a47f882fcd04",{"_2767":4079,"_2769":4080},"1c268832-dab7-49e0-b9ff-7c67adb0e098",{"_2767":4064,"_2769":4065},"4921f8d9-790b-4271-b83a-8a30a0d7e56e",{"_2767":4049,"_2769":4050},"ac21a562-164c-4598-8242-6aecf565d52e",{"_4005":4006,"_4007":4008,"_4009":4010,"_4011":4012},"item:088c2290-4290-4456-9a79-54c1b3b1df72",{"_2186":4040,"_2188":4040,"_2012":4040},"item:a4ac95cb-1f46-41ca-956d-b140ba6c4f6a",{"_2186":4022,"_2188":4022,"_2012":4022},"$inline:item:088c2290-4290-4456-9a79-54c1b3b1df72",{"_2186":4031,"_2188":4032,"_2012":4033},"$inline:item:a4ac95cb-1f46-41ca-956d-b140ba6c4f6a",{"_2186":4013,"_2188":4014,"_2012":4015},{"_2774":4027,"_52":53,"_2776":4017},{"_2774":4023,"_52":53,"_2776":4017},{"_2774":4016,"_52":53,"_2776":4017},[4018],"46bd558c1cc1256b47f8a64aafde0a34403841468b503d8aed2f0f96bc3814e2",{"_2801":4019,"_2699":2803,"_2804":4020},"https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQEDum0XDgvoWkaH_bxjIFd7j0REQb_UOa1Rsf2ZySuo2raF2UzZLsUtOJN1GIhpbKv2UafAUupB337MB6z2Vc85Gu5LoiA4LyI5ZafVZnc3stKqMdbO7mLkgxs4o6iM2PUSfL0hoVIM7vWLwO2P6p8f3IEjWgoBj79pR8vLG0jmIdbKdtBjdy8w8srrHsCRrBcX9_a2JyTAEUY5HlEDp2oUrKpdsYUTl9kmMCQ1dJoy-gTuLd2k-CcaB490kg8=",[4021],{"_2779":4022,"_2699":2779},"CryptoSlate 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The 'Bitcoin Red Team,' voluntarily formed by the Bitcoin developer community, has leveraged cutting-edge AI models to scan 390 open-source projects in just 27.5 hours. They promptly shared the approximately 5,000 vulnerabilities discovered during this process with developers, sparking a massive relay of emergency patches. The industry views this as a major structural improvement process that is fortifying the entire Bitcoin software supply chain.\n\nThis situation is a prime example showing that AI is not only a weapon for hackers but can also serve as a powerful shield for defenders. Moving beyond simply writing secure code, a trend of integrating real-time AI security audits as a standard practice is expected to take hold. It is worth continuing to monitor how these defensive tools will further strengthen the resilience of the Bitcoin ecosystem.\n\nRelated Links\n\nOpenSats / Bitcoin Red Team via BeInCrypto — Bitcoin Red Team Uncovers Nearly 5,000 Open-Source Vulnerabilities Using Frontier AI Models\nCryptoSlate — Boltz Suspends Swap Bridge Indefinitely Due to Overwhelming AI-Driven Attack Campaign","ビットコインの自己管理（セルフカストディ）およびレイヤー2エコシステムにおいて、直近1ヶ月で4回ものセキュリティアラートが発生しました。Coldcard、Bolts、BTCPay Server、そして直近のCore Lightningに至るまで、緊急警告や運用一時停止の事態が続いています。CryptoSlateなどの報道によると、今回の危機の共通原因は、人間がコードを解析する速度をはるかに上回るペースで脆弱性を発見する、AIベースの攻撃ツールの登場です。開発チームがセキュリティパッチをリリースするよりも早く、AIが絶え間なく脆弱性を突くという新たな脅威が始まったのです。\n\nしかし、防御側も黙ってはいません。ビットコイン開発コミュニティが自発的に組織した「ビットコイン・レッドチーム」は、逆に最新のAIモデルを活用し、390のオープンソースプロジェクトをわずか27.5時間でスキャンしました。この過程で発見された約5,000件の脆弱性を迅速に開発者へ共有し、大規模な緊急パッチリリースを牽引しました。業界ではこれを、ビットコインのソフトウェアサプライチェーン全体を強固にする、大規模な体質改善プロセスとして捉えています。\n\n今回の事態は、AIがハッカーの武器となるだけでなく、防御者にとっても強力な盾になり得ることを示す象徴的な事例です。今後は単に安全なコードを書くだけでなく、リアルタイムのAIセキュリティ監査を並行して行うことが標準的な流れになるでしょう。今後、これらの防御ツールがビットコインエコシステムの復元力をどのように強化していくのか、引き続き注目していく必要があります。\n\n関連リンク\n\nOpenSats / Bitcoin Red Team via BeInCrypto — Bitcoin Red Team Uncovers Nearly 5,000 Open-Source Vulnerabilities Using Frontier AI Models\nCryptoSlate — Boltz Suspends Swap Bridge Indefinitely Due to Overwhelming AI-Driven Attack Campaign","비트코인 자가수탁과 레이어2 생태계에 최근 한 달간 네 차례나 연달아 보안 비상이 걸렸습니다. 콜드카드, 볼츠, BTC페이 서버에 이어 최근 코어 라이트닝까지 긴급 경보와 운영 일시 중단 사태가 이어졌는데요. 크립토슬레이트 등 외신 보도에 따르면, 이번 위기의 공통된 원인은 바로 사람이 코드를 분석하는 속도보다 훨씬 빠르게 취약점을 찾아내는 AI 기반 공격 도구의 등장입니다. 개발팀이 보안 패치를 내놓기도 전에 AI가 쉴 새 없이 허점을 찾아내는 새로운 위협이 시작된 것이죠.\n\n하지만 방어 진영도 가만히 있지 않았습니다. 비트코인 개발 커뮤니티가 자발적으로 구성한 '비트코인 레드팀'은 역으로 최신 AI 모델들을 활용해 390개의 오픈소스 프로젝트를 단 27.5시간 만에 스캔했습니다. 이 과정에서 발견된 약 5,000개의 취약점을 개발자들에게 신속하게 공유하며 대대적인 긴급 패치 릴레이를 이끌어냈습니다. 업계에서는 이를 비트코인 소프트웨어 공급망 전체를 단단하게 만드는 대규모 체질 개선 과정으로 보고 있습니다.\n\n이번 사태는 AI가 해커의 무기일 뿐만 아니라 방어자에게도 강력한 방패가 될 수 있음을 보여주는 대표적인 사례입니다. 이제 단순히 안전한 코드를 작성하는 것을 넘어, 실시간 AI 보안 감사를 기본적으로 병행하는 흐름이 자리를 잡을 것으로 보입니다. 앞으로 이 방어 도구들이 비트코인 생태계의 복원력을 어떻게 더 강화해 나갈지 계속 주목해 볼 필요가 있습니다.\n\n관련 링크\n\nOpenSats / Bitcoin Red Team via BeInCrypto — Bitcoin Red Team Uncovers Nearly 5,000 Open-Source Vulnerabilities Using Frontier AI Models\nCryptoSlate — Boltz Suspends Swap Bridge Indefinitely Due to Overwhelming AI-Driven Attack Campaign","Bitcoin Security Paradigm Shift: AI Attacks and AI Defenses","ビットコインのセキュリティパラダイムシフト — AIによる攻撃とAIによる防御",715,{"_2186":4194,"_2188":92,"_2012":4195,"_2962":92},{"_2186":4192,"_2188":92,"_2012":4193,"_2962":92},0.2895104895104895,0.7104895104895105,207,508,{"_2026":2012,"_276":4840,"_2954":4841,"_2956":4842,"_2958":2959},{"_168":4832,"_2942":4833,"_2712":4834,"_2945":2070},"Fastify v6 엔터프라이즈 마이그레이션 — 데이터 누수 방지와 멀티테넌트 타입 안전성","Fastify v6 엔터프라이즈 마이그레이션 — 데이터 누수 방지와 멀티테넌트 타입 안전성 Fastify v6 마이그레이션은 대규모 엔터프라이즈 아키텍처에서 단순한 버전 업그레이드 이상의 준비가 필요합니다. 성능 최적화를 위해 V8 네이티브 직렬화로 전환되면서 스키마에 정의되지 않은 내부 속성이 외부에 누수될 보안 위험이 커졌고, 모노레포의 고질적인 문제였던 전역 타입 오염을 막기 위해 Ty…",[4831],[3946,3710,4828,4829,2938,4830],[],["D",1787815692601],["D",1787770292713],["D",1787824898041],["D",1787815809749],{"_34":2965,"_36":37,"_38":-5,"_39":3682,"_13":3683,"_42":4819},{"_34":2265,"_2056":2266,"_347":2267,"_2026":2065,"_2066":4807,"_2061":188,"_196":240,"_42":4808},{"_48":4801},{"_34":4215,"_2744":2517,"_2745":4216,"_2747":4217,"_2749":4218,"_2751":4219,"_2753":4220,"_2755":92,"_2077":4221,"_2726":4222,"_2758":-5},[],[4213],{"_3985":3986,"_36":4214},"LIKE","cmtag9uct00r210m6u55l786h",{"_1128":4652,"_52":53},{"_4223":4224,"_4225":4226,"_4227":4228,"_4229":4230,"_4231":4232,"_4233":4234,"_4235":4236,"_4237":4238,"_4239":4240,"_4241":4242,"_4243":4244,"_4245":4246,"_4247":4248,"_4249":4250,"_4251":4252,"_4253":4254,"_4255":4256,"_4257":4258},"![Fastify v6 엔터프라이즈 마이그레이션 — 데이터 누수 방지와 멀티테넌트 타입 안전성](file:cmtaio55u00sz10m6u2r10lvq)\n\n# Fastify v6 엔터프라이즈 마이그레이션 — 데이터 누수 방지와 멀티테넌트 타입 안전성\n\nFastify v6 마이그레이션은 대규모 엔터프라이즈 아키텍처에서 단순한 버전 업그레이드 이상의 준비가 필요합니다. 성능 최적화를 위해 V8 네이티브 직렬화로 전환되면서 스키마에 정의되지 않은 내부 속성이 외부에 누수될 보안 위험이 커졌고, 모노레포의 고질적인 문제였던 전역 타입 오염을 막기 위해 TypeScript 선언 병합 방식이 완전히 폐기되었습니다. 프로덕션 환경에서의 예기치 못한 데이터 유출과 빌드 에러를 방지하기 위해 엔터프라이즈 팀이 반드시 짚고 넘어가야 할 핵심 변화와 실무 대응 전략을 소개합니다.\n\n## V8 네이티브 직렬화 전환과 엔터프라이즈 보안: 데이터 누수 위험\n\nFastify 공식 깃허브 논의에 따르면 v6는 기존의 `fast-json-stringify` 의존성을 제거하고 Ajv 유효성 검증과 V8의 네이티브 `JSON.stringify` 조합으로 전환합니다. 기존 스키마 컴파일러 방식은 다이내믹 함수 생성으로 인해 서버리스 환경에서 콜드 스타트 지연과 컴파일 오버헤드를 유발했기 때문입니다.\n\n이 전환은 실행 성능을 크게 개선하지만 엔터프라이즈 아키텍처에 치명적인 데이터 유출 위험을 발생시킬 수 있습니다. 이전 버전에서는 스키마에 정의되지 않은 객체 속성이 직렬화 과정에서 자동으로 필터링되었습니다. 그러나 v6부터는 Ajv가 응답 객체를 검증한 후 V8 엔진의 네이티브 직렬화를 실행하므로, 스키마에 명시하지 않은 데이터베이스 해시 값이나 내부 데이터가 여과 없이 클라이언트에 노출될 수 있습니다.\n\n이 문제를 해결하려면 응답 스키마 컴파일러 설정에서 추가 속성을 강제로 제거하도록 `removeAdditional` 옵션을 명시적으로 활성화해야 합니다. 혹은 엔터프라이즈 API 설계 수준에서 응답 객체 필터링 전략을 철저히 재구축하여 민감한 정보가 메모리상에 남은 채 네이티브 직렬화 단계로 넘어가지 않도록 방지해야 합니다.\n\n## 글로벌 타입 오염 해결: 선언 병합의 종말과 스코프 기반 타입 시스템\n\nFastify v6는 대규모 멀티테넌트 환경과 모노레포 아키텍처의 고질적인 문제였던 글로벌 TypeScript 선언 병합 방식을 완전히 폐기합니다. Fastify 공식 깃허브 저장소의 논의에 따르면, 기존 전역 타입 확장 방식은 특정 모듈을 임포트하는 즉시 무관한 다른 서비스 영역까지 데코레이터 타입이 전파되는 부작용이 있었습니다. 이로 인해 컴파일러는 안전하다고 판단하지만 실제 런타임에서는 정의되지 않은 데코레이터에 접근하여 에러가 발생하는 거짓 안전성 문제가 빈번하게 발생했습니다.\n\n이 문제를 해결하기 위해 Fastify v6는 등록 범위가 격리되는 스코프 기반 타입 시스템을 공식 구현했습니다. 이제 데코레이터 타입은 해당 플러그인이 실제로 등록된 라우팅 트리의 하위 계층에서만 유효하며, 독립적인 다른 컨텍스트에는 어떠한 영향도 주지 않습니다.\n\n새로운 타입 안전성을 확보하려면 fastify-plugin 패키지가 제공하는 새로운 플러그인 생성 도구나 로컬 인터페이스를 활용해야 합니다. 공통 패키지에서 이를 적용하면 데코레이터 타입이 등록된 스코프 내부로만 제한적으로 전파되어, 모노레포 내 개별 서비스들이 서로의 선언부를 침범하던 문제를 원천적으로 방지할 수 있습니다.\n\n## 멀티테넌트 모노레포를 위한 공유 플러그인 설계 패턴\n\n멀티테넌트 모노레포에서 데이터베이스 연결이나 인증, 모니터링을 처리하는 공유 플러그인은 Fastify v6 마이그레이션의 핵심 지점입니다. 기존의 전역 타입 확장 방식에서는 공유 라이브러리를 임포트하기만 해도 무관한 하위 서비스들까지 타입이 오염되는 문제가 있었습니다. v6는 이러한 전역 선언 병합을 원천적으로 제한하고, 플러그인이 등록된 스코프 안에서만 타입이 전파되도록 타입을 격리합니다.\n\n이를 해결하는 핵심 설계 패턴은 `fastify-plugin` 패키지가 제공하는 `createPlugin` 헬퍼를 활용하는 것입니다. 이 헬퍼를 사용하면 플러그인이 제공하는 데코레이터의 타입을 해당 플러그인이 직접 등록되어 활성화된 하위 라우터 트리로만 제한하여 전달할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터베이스나 오픈텔레메트리 트레이서 데코레이터의 물리적 적용 범위를 명시적 컨텍스트 내부로 국한함으로써 모노레포 내의 독립된 마이크로서비스들이 서로의 타입 선언에 간섭하지 않게 됩니다.\n\n따라서 공통 패키지 저장소에 있는 공유 유틸리티나 미들웨어는 전역 모듈 보강 코드를 걷어내고, 등록 스코프 기반의 타입 시스템으로 리팩토링해야 합니다. 이 패턴을 도입하면 개발 단계에서 실제 주입되지 않은 데코레이터에 잘못 접근하는 실수를 컴파일러 수준에서 완벽하게 차단할 수 있으며, 진정한 의미의 멀티테넌트 격리를 완성할 수 있습니다.\n\n## 안전한 마이그레이션을 위한 세 가지 체크리스트\n\nFastify v6 마이그레이션을 성공적으로 완료하려면 엔터프라이즈 개발 팀은 세 가지 핵심 과제를 선제적으로 해결해야 합니다. 가장 먼저 API 응답 스키마 외의 속성이 외부에 유출되지 않도록 Ajv 설정을 조정하여 데이터 누수 위험을 막아야 합니다. 그다음 사내 모노레포의 공통 플러그인을 스코프 기반 타입 시스템으로 전환하여 전역 타입 오염을 차단해야 합니다. 마지막으로 공유 패키지들의 v6 호환성을 선제적으로 검증하고 점진적인 배포 계획을 수립하는 것을 권장합니다.\n\n---\n\n**참고 링크**\n\n- [fastify/fastify GitHub Repository — Removal of fast-json-stringify in Favor of Ajv + Native V8 Serialization](https://github.com/fastify/fastify/issues/6507)\n- [Fastify v6 Security & Observability Best Practices — Practical Scoped Type Propagation with fastify-plugin and createPlugin](https://github.com/fastify/fastify)\n- [fastify/fastify GitHub Repository — Fastify v6 Milestone & Planning: Elimination of Declaration 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위험",[4364],{"_2779":4365,"_2699":2779},"V8ネイティブのシリアル化への切り替えとエンタープライズセキュリティ：データ漏洩リスク",[4367],{"_2779":4368,"_2699":2779},"The Shift to V8 Native Serialization and Enterprise Security: Data Leak Risks",{"_2186":4383,"_2188":4380,"_2012":4377},{"_2186":4371,"_2188":4372,"_2012":4373},{"_2774":4381,"_52":53,"_2776":4375},{"_2774":4378,"_52":53,"_2776":4375},{"_2774":4374,"_52":53,"_2776":4375},[4376],"f28a6814eab80eeb68e33f207f691263417b874db26fb51f873955904744031c",{"_2779":4377,"_2699":2779},"Fastify v6 마이그레이션은 대규모 엔터프라이즈 아키텍처에서 단순한 버전 업그레이드 이상의 준비가 필요합니다. 성능 최적화를 위해 V8 네이티브 직렬화로 전환되면서 스키마에 정의되지 않은 내부 속성이 외부에 누수될 보안 위험이 커졌고, 모노레포의 고질적인 문제였던 전역 타입 오염을 막기 위해 TypeScript 선언 병합 방식이 완전히 폐기되었습니다. 프로덕션 환경에서의 예기치 못한 데이터 유출과 빌드 에러를 방지하기 위해 엔터프라이즈 팀이 반드시 짚고 넘어가야 할 핵심 변화와 실무 대응 전략을 소개합니다.",[4379],{"_2779":4380,"_2699":2779},"Fastify v6への移行には、大規模なエンタープライズアーキテクチャにおいて単なるバージョンアップ以上の準備が必要です。パフォーマンス最適化のためにV8ネイティブのシリアル化へ切り替わったことで、スキーマに定義されていない内部属性が外部に漏洩するセキュリティリスクが高まりました。また、モノレポの長年の課題であったグローバルな型汚染を防ぐため、TypeScriptの宣言マージ方式が完全に廃止されました。プロダクション環境における予期せぬデータ流出やビルドエラーを防ぐため、エンタープライズチームが必ず押さえておくべき主要な変更点と実務上の対応戦略を紹介します。",[4382],{"_2779":4383,"_2699":2779},"Migrating to Fastify v6 in large-scale enterprise architectures requires more than a simple version upgrade. The transition to V8 native serialization for performance optimization has increased the security risk of internal properties—not defined in schemas—leaking externally. Furthermore, TypeScript declaration merging has been completely deprecated to prevent global type pollution, a chronic issue in monorepos. This article covers key changes and practical strategies that enterprise teams must address to prevent unexpected data exposure and build errors in production.",{"_2186":4398,"_2188":4395,"_2012":4392},{"_2186":4386,"_2188":4387,"_2012":4388},{"_2774":4396,"_52":53,"_2776":4390},{"_2774":4393,"_52":53,"_2776":4390},{"_2774":4389,"_52":53,"_2776":4390},[4391],"778467568145671b54b3108c6631cdf76b2b07e7dd6c852396196077489f011d",{"_2779":4392,"_2699":2779},"새로운 타입 안전성을 확보하려면 fastify-plugin 패키지가 제공하는 새로운 플러그인 생성 도구나 로컬 인터페이스를 활용해야 합니다. 공통 패키지에서 이를 적용하면 데코레이터 타입이 등록된 스코프 내부로만 제한적으로 전파되어, 모노레포 내 개별 서비스들이 서로의 선언부를 침범하던 문제를 원천적으로 방지할 수 있습니다.",[4394],{"_2779":4395,"_2699":2779},"新しい型安全性を確保するには、fastify-pluginパッケージが提供する新しいプラグイン作成ツールやローカルインターフェースを活用する必要があります。共通パッケージでこれらを適用することで、デコレータの型が登録されたスコープ内部に限定して伝播されるようになり、モノレポ内の個々のサービス同士が互いの宣言部を侵害する問題を根本的に防止できます。",[4397],{"_2779":4398,"_2699":2779},"To ensure type safety, you must utilize the new plugin creation tools provided by the fastify-plugin package or use local interfaces. By applying this in common packages, decorator types will be restricted to the scope where they are registered, fundamentally preventing issues where individual services in a monorepo would intrude upon each other's declarations.",{"_2186":4413,"_2188":4410,"_2012":4407},{"_2186":4401,"_2188":4402,"_2012":4403},{"_2774":4411,"_52":53,"_2776":4405},{"_2774":4408,"_52":53,"_2776":4405},{"_2774":4404,"_52":53,"_2776":4405},[4406],"c64a176ad7374da047b34ab73331b10faffd3f5bc61e9b69b024bf55a724737a",{"_2779":4407,"_2699":2779},"멀티테넌트 모노레포를 위한 공유 플러그인 설계 패턴",[4409],{"_2779":4410,"_2699":2779},"マルチテナントモノレポのための共有プラグイン設計パターン",[4412],{"_2779":4413,"_2699":2779},"Shared Plugin Design Patterns for Multi-tenant Monorepos",{"_2186":4427,"_2188":4424,"_2012":4198},{"_2186":4416,"_2188":4417,"_2012":4418},{"_2774":4425,"_52":53,"_2776":4420},{"_2774":4422,"_52":53,"_2776":4420},{"_2774":4419,"_52":53,"_2776":4420},[4421],"25114bf0721387362b32e4c8658710012671a485144de24b214c52a57e750500",{"_2779":4198,"_2699":2779},[4423],{"_2779":4424,"_2699":2779},"Fastify v6エンタープライズ移行 — データ漏洩防止とマルチテナント型安全性の確保",[4426],{"_2779":4427,"_2699":2779},"Fastify v6 Enterprise Migration — Preventing Data Leaks and Ensuring Multi-tenant Type Safety",{"_2186":4442,"_2188":4439,"_2012":4436},{"_2186":4430,"_2188":4431,"_2012":4432},{"_2774":4440,"_52":53,"_2776":4434},{"_2774":4437,"_52":53,"_2776":4434},{"_2774":4433,"_52":53,"_2776":4434},[4435],"3def6fed475939a7df0166cc241f3450f91d4645a8d72d98e9c47ea9dd39af7a",{"_2779":4436,"_2699":2779},"멀티테넌트 모노레포에서 데이터베이스 연결이나 인증, 모니터링을 처리하는 공유 플러그인은 Fastify v6 마이그레이션의 핵심 지점입니다. 기존의 전역 타입 확장 방식에서는 공유 라이브러리를 임포트하기만 해도 무관한 하위 서비스들까지 타입이 오염되는 문제가 있었습니다. v6는 이러한 전역 선언 병합을 원천적으로 제한하고, 플러그인이 등록된 스코프 안에서만 타입이 전파되도록 타입을 격리합니다.",[4438],{"_2779":4439,"_2699":2779},"マルチテナントモノレポにおいて、データベース接続や認証、監視などを処理する共有プラグインは、Fastify v6移行における重要なポイントです。従来のグローバルな型拡張方式では、共有ライブラリをインポートするだけで、関係のない下位サービスまで型が汚染される問題がありました。v6では、こうしたグローバルな宣言マージを制限し、プラグインが登録されたスコープ内でのみ型が伝播するように型を隔離します。",[4441],{"_2779":4442,"_2699":2779},"In multi-tenant monorepos, shared plugins handling database connections, authentication, or monitoring are the key focus of the Fastify v6 migration. Under the previous global type extension method, simply importing a shared library could pollute types in unrelated downstream services. v6 fundamentally restricts this global declaration merging and isolates types so that they only propagate within the scope where the plugin is registered.",{"_2186":4484,"_2188":4485,"_2012":4486},{"_2186":4445,"_2188":4446,"_2012":4447},{"_2774":4473,"_52":53,"_2776":4449},{"_2774":4462,"_52":53,"_2776":4449},{"_2774":4448,"_52":53,"_2776":4449},[4450,4451,4452,4453,4454],"30b010b8080bace4fc70960e6340ea121eb7bcb506f53057ed2da6339f4673cd",{"_2779":4461,"_2699":2779},{"_2779":4459,"_2699":2779,"_2858":4460},{"_2779":4458,"_2699":2779},{"_2779":4456,"_2699":2779,"_2858":4457},{"_2779":4455,"_2699":2779}," 헬퍼를 활용하는 것입니다. 이 헬퍼를 사용하면 플러그인이 제공하는 데코레이터의 타입을 해당 플러그인이 직접 등록되어 활성화된 하위 라우터 트리로만 제한하여 전달할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터베이스나 오픈텔레메트리 트레이서 데코레이터의 물리적 적용 범위를 명시적 컨텍스트 내부로 국한함으로써 모노레포 내의 독립된 마이크로서비스들이 서로의 타입 선언에 간섭하지 않게 됩니다.","createPlugin",{"_3055":2861}," 패키지가 제공하는 ","fastify-plugin",{"_3055":2861},"이를 해결하는 핵심 설계 패턴은 ",[4463,4464,4465,4466,4467],{"_2779":4472,"_2699":2779},{"_2779":4459,"_2699":2779,"_2858":4471},{"_2779":4470,"_2699":2779},{"_2779":4456,"_2699":2779,"_2858":4469},{"_2779":4468,"_2699":2779}," ヘルパーを活用することです。このヘルパーを使用すれば、プラグインが提供するデコレータの型を、そのプラグインが直接登録・有効化された下位ルーターツリー内のみに制限して伝達できます。例えば、データベースやOpenTelemetryトレーサーのデコレータの物理的な適用範囲を明示的なコンテキスト内部に限定することで、モノレポ内の独立したマイクロサービス同士が互いの型宣言に干渉することがなくなります。",{"_3055":2861}," パッケージが提供する ",{"_3055":2861},"これを解決する主要な設計パターンは、",[4474,4475,4476,4477,4478],{"_2779":4483,"_2699":2779},{"_2779":4459,"_2699":2779,"_2858":4482},{"_2779":4481,"_2699":2779},{"_2779":4456,"_2699":2779,"_2858":4480},{"_2779":4479,"_2699":2779}," package. By using this helper, the types of decorators provided by a plugin can be restricted to only the sub-router tree where the plugin is explicitly registered and activated. For instance, by limiting the physical application range of database or OpenTelemetry tracer decorators to specific contexts, independent microservices within a monorepo no longer interfere with each other's type declarations.",{"_3055":2861}," helper provided by the ",{"_3055":2861},"The key design pattern for resolving this is to utilize the ","The key design pattern for resolving this is to utilize the fastify-plugin helper provided by the createPlugin package. By using this helper, the types of decorators provided by a plugin can be restricted to only the sub-router tree where the plugin is explicitly registered and activated. For instance, by limiting the physical application range of database or OpenTelemetry tracer decorators to specific contexts, independent microservices within a monorepo no longer interfere with each other's type declarations.","これを解決する主要な設計パターンは、fastify-plugin パッケージが提供する createPlugin ヘルパーを活用することです。このヘルパーを使用すれば、プラグインが提供するデコレータの型を、そのプラグインが直接登録・有効化された下位ルーターツリー内のみに制限して伝達できます。例えば、データベースやOpenTelemetryトレーサーのデコレータの物理的な適用範囲を明示的なコンテキスト内部に限定することで、モノレポ内の独立したマイクロサービス同士が互いの型宣言に干渉することがなくなります。","이를 해결하는 핵심 설계 패턴은 fastify-plugin 패키지가 제공하는 createPlugin 헬퍼를 활용하는 것입니다. 이 헬퍼를 사용하면 플러그인이 제공하는 데코레이터의 타입을 해당 플러그인이 직접 등록되어 활성화된 하위 라우터 트리로만 제한하여 전달할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터베이스나 오픈텔레메트리 트레이서 데코레이터의 물리적 적용 범위를 명시적 컨텍스트 내부로 국한함으로써 모노레포 내의 독립된 마이크로서비스들이 서로의 타입 선언에 간섭하지 않게 됩니다.",{"_2186":4501,"_2188":4498,"_2012":4495},{"_2186":4489,"_2188":4490,"_2012":4491},{"_2774":4499,"_52":53,"_2776":4493},{"_2774":4496,"_52":53,"_2776":4493},{"_2774":4492,"_52":53,"_2776":4493},[4494],"5f4212cfc202a47607d83548aa87449364cbea4756984b3e2505b7b779301793",{"_2779":4495,"_2699":2779},"따라서 공통 패키지 저장소에 있는 공유 유틸리티나 미들웨어는 전역 모듈 보강 코드를 걷어내고, 등록 스코프 기반의 타입 시스템으로 리팩토링해야 합니다. 이 패턴을 도입하면 개발 단계에서 실제 주입되지 않은 데코레이터에 잘못 접근하는 실수를 컴파일러 수준에서 완벽하게 차단할 수 있으며, 진정한 의미의 멀티테넌트 격리를 완성할 수 있습니다.",[4497],{"_2779":4498,"_2699":2779},"したがって、共通パッケージリポジトリにある共有ユーティリティやミドルウェアは、グローバルなモジュール補完コードを取り除き、スコープベースの型システムへとリファクタリングする必要があります。このパターンを導入すれば、開発段階で注入されていないデコレータに誤ってアクセスするミスをコンパイラレベルで完全に遮断でき、真の意味でのマルチテナント隔離を実現可能です。",[4500],{"_2779":4501,"_2699":2779},"Therefore, shared utilities or middleware in common package repositories should remove global module augmentation code and be refactored into a scope-based type system. Introducing this pattern allows you to completely block errors related to accessing un-injected decorators at the compiler level during development, achieving true multi-tenant isolation.",{"_2186":4516,"_2188":4513,"_2012":4510},{"_2186":4504,"_2188":4505,"_2012":4506},{"_2774":4514,"_52":53,"_2776":4508},{"_2774":4511,"_52":53,"_2776":4508},{"_2774":4507,"_52":53,"_2776":4508},[4509],"61f7b5362fbb4dbc8f3b9a59a3797cee709cace4b017c9989a41dfbe779d7506",{"_2779":4510,"_2699":2779},"이 전환은 실행 성능을 크게 개선하지만 엔터프라이즈 아키텍처에 치명적인 데이터 유출 위험을 발생시킬 수 있습니다. 이전 버전에서는 스키마에 정의되지 않은 객체 속성이 직렬화 과정에서 자동으로 필터링되었습니다. 그러나 v6부터는 Ajv가 응답 객체를 검증한 후 V8 엔진의 네이티브 직렬화를 실행하므로, 스키마에 명시하지 않은 데이터베이스 해시 값이나 내부 데이터가 여과 없이 클라이언트에 노출될 수 있습니다.",[4512],{"_2779":4513,"_2699":2779},"この転換は実行パフォーマンスを大幅に向上させますが、エンタープライズアーキテクチャにとっては致命的なデータ流出リスクを引き起こす可能性があります。以前のバージョンでは、スキーマに定義されていないオブジェクト属性はシリアル化の過程で自動的にフィルタリングされていました。しかしv6からは、Ajvがレスポンスオブジェクトを検証した後にV8エンジンのネイティブシリアル化が実行されるため、スキーマに明示していないデータベースのハッシュ値や内部データがフィルタリングされずにクライアントに露出する恐れがあります。",[4515],{"_2779":4516,"_2699":2779},"While this transition significantly improves runtime performance, it introduces a critical data exposure risk for enterprise architectures. In previous versions, object properties not defined in the schema were automatically filtered out during serialization. However, starting with v6, because Ajv validates the response object before passing it to the V8 engine's native serialization, database hash values or internal data not explicitly defined in the schema may be exposed to the client.",{"_2186":4545,"_2188":4546,"_2012":4547},{"_2186":4519,"_2188":4520,"_2012":4521},{"_2774":4538,"_52":53,"_2776":4523},{"_2774":4531,"_52":53,"_2776":4523},{"_2774":4522,"_52":53,"_2776":4523},[4524,4525,4526],"0bbbd2ef5743ab8d33ec99ed1a378e5448d45832e0df54390938e53c7e71158a",{"_2779":4530,"_2699":2779},{"_2779":4528,"_2699":2779,"_2858":4529},{"_2779":4527,"_2699":2779}," 옵션을 명시적으로 활성화해야 합니다. 혹은 엔터프라이즈 API 설계 수준에서 응답 객체 필터링 전략을 철저히 재구축하여 민감한 정보가 메모리상에 남은 채 네이티브 직렬화 단계로 넘어가지 않도록 방지해야 합니다.","removeAdditional",{"_3055":2861},"이 문제를 해결하려면 응답 스키마 컴파일러 설정에서 추가 속성을 강제로 제거하도록 ",[4532,4533,4534],{"_2779":4537,"_2699":2779},{"_2779":4528,"_2699":2779,"_2858":4536},{"_2779":4535,"_2699":2779}," オプションを明示的に有効にする必要があります。あるいは、エンタープライズAPI設計レベルでレスポンスオブジェクトのフィルタリング戦略を徹底的に再構築し、機密情報がメモリ上に残ったままネイティブシリアル化のステップに渡らないよう防止しなければなりません。",{"_3055":2861},"この問題を解決するには、レスポンススキーマコンパイラの設定で追加属性を強制的に削除する ",[4539,4540,4541],{"_2779":4544,"_2699":2779},{"_2779":4528,"_2699":2779,"_2858":4543},{"_2779":4542,"_2699":2779}," option in your response schema compiler settings to force the removal of additional properties. Alternatively, you should thoroughly rebuild your response object filtering strategy at the enterprise API design level to ensure sensitive information does not remain in memory before reaching the native serialization stage.",{"_3055":2861},"To resolve this, you must explicitly enable the ","To resolve this, you must explicitly enable the removeAdditional option in your response schema compiler settings to force the removal of additional properties. Alternatively, you should thoroughly rebuild your response object filtering strategy at the enterprise API design level to ensure sensitive information does not remain in memory before reaching the native serialization stage.","この問題を解決するには、レスポンススキーマコンパイラの設定で追加属性を強制的に削除する removeAdditional オプションを明示的に有効にする必要があります。あるいは、エンタープライズAPI設計レベルでレスポンスオブジェクトのフィルタリング戦略を徹底的に再構築し、機密情報がメモリ上に残ったままネイティブシリアル化のステップに渡らないよう防止しなければなりません。","이 문제를 해결하려면 응답 스키마 컴파일러 설정에서 추가 속성을 강제로 제거하도록 removeAdditional 옵션을 명시적으로 활성화해야 합니다. 혹은 엔터프라이즈 API 설계 수준에서 응답 객체 필터링 전략을 철저히 재구축하여 민감한 정보가 메모리상에 남은 채 네이티브 직렬화 단계로 넘어가지 않도록 방지해야 합니다.",{"_2186":4589,"_2188":4590,"_2012":4591},{"_2186":4550,"_2188":4551,"_2012":4552},{"_2774":4578,"_52":53,"_2776":4554},{"_2774":4567,"_52":53,"_2776":4554},{"_2774":4553,"_52":53,"_2776":4554},[4555,4556,4557,4558,4559],"127bd9baaabe069ef9a75e5cec50ff66359a991310646419adfd2921c2c6477a",{"_2779":4566,"_2699":2779},{"_2779":4564,"_2699":2779,"_2858":4565},{"_2779":4563,"_2699":2779},{"_2779":4561,"_2699":2779,"_2858":4562},{"_2779":4560,"_2699":2779}," 조합으로 전환합니다. 기존 스키마 컴파일러 방식은 다이내믹 함수 생성으로 인해 서버리스 환경에서 콜드 스타트 지연과 컴파일 오버헤드를 유발했기 때문입니다.","JSON.stringify",{"_3055":2861}," 의존성을 제거하고 Ajv 유효성 검증과 V8의 네이티브 ","fast-json-stringify",{"_3055":2861},"Fastify 공식 깃허브 논의에 따르면 v6는 기존의 ",[4568,4569,4570,4571,4572],{"_2779":4577,"_2699":2779},{"_2779":4564,"_2699":2779,"_2858":4576},{"_2779":4575,"_2699":2779},{"_2779":4561,"_2699":2779,"_2858":4574},{"_2779":4573,"_2699":2779}," を組み合わせる方式へ切り替わります。従来のスキーマコンパイラ方式では、動的な関数生成が原因でサーバーレス環境におけるコールドスタートの遅延やコンパイルのオーバーヘッドが発生していたためです。",{"_3055":2861}," 依存関係を排除し、AjvバリデーションとV8ネイティブの ",{"_3055":2861},"Fastifyの公式GitHubでの議論によると、v6では従来の ",[4579,4580,4581,4582,4583],{"_2779":4588,"_2699":2779},{"_2779":4564,"_2699":2779,"_2858":4587},{"_2779":4586,"_2699":2779},{"_2779":4561,"_2699":2779,"_2858":4585},{"_2779":4584,"_2699":2779},". This change was made because the previous schema compiler approach caused cold start delays and compilation overhead in serverless environments due to dynamic function generation.",{"_3055":2861}," dependency and switches to a combination of Ajv validation and V8's native ",{"_3055":2861},"According to official Fastify GitHub discussions, v6 removes the existing ","According to official Fastify GitHub discussions, v6 removes the existing fast-json-stringify dependency and switches to a combination of Ajv validation and V8's native JSON.stringify. This change was made because the previous schema compiler approach caused cold start delays and compilation overhead in serverless environments due to dynamic function generation.","Fastifyの公式GitHubでの議論によると、v6では従来の fast-json-stringify 依存関係を排除し、AjvバリデーションとV8ネイティブの JSON.stringify を組み合わせる方式へ切り替わります。従来のスキーマコンパイラ方式では、動的な関数生成が原因でサーバーレス環境におけるコールドスタートの遅延やコンパイルのオーバーヘッドが発生していたためです。","Fastify 공식 깃허브 논의에 따르면 v6는 기존의 fast-json-stringify 의존성을 제거하고 Ajv 유효성 검증과 V8의 네이티브 JSON.stringify 조합으로 전환합니다. 기존 스키마 컴파일러 방식은 다이내믹 함수 생성으로 인해 서버리스 환경에서 콜드 스타트 지연과 컴파일 오버헤드를 유발했기 때문입니다.",{"_2186":4606,"_2188":4603,"_2012":4600},{"_2186":4594,"_2188":4595,"_2012":4596},{"_2774":4604,"_52":53,"_2776":4598},{"_2774":4601,"_52":53,"_2776":4598},{"_2774":4597,"_52":53,"_2776":4598},[4599],"2c04d60271d0006c787d0da49f82063a6d9e9825d1ef30b5dece9f8edb0c33d6",{"_2779":4600,"_2699":2779},"Fastify v6 마이그레이션을 성공적으로 완료하려면 엔터프라이즈 개발 팀은 세 가지 핵심 과제를 선제적으로 해결해야 합니다. 가장 먼저 API 응답 스키마 외의 속성이 외부에 유출되지 않도록 Ajv 설정을 조정하여 데이터 누수 위험을 막아야 합니다. 그다음 사내 모노레포의 공통 플러그인을 스코프 기반 타입 시스템으로 전환하여 전역 타입 오염을 차단해야 합니다. 마지막으로 공유 패키지들의 v6 호환성을 선제적으로 검증하고 점진적인 배포 계획을 수립하는 것을 권장합니다.",[4602],{"_2779":4603,"_2699":2779},"Fastify v6への移行を成功させるため、エンタープライズ開発チームは3つの重要な課題に先制的に取り組む必要があります。まず、APIレスポンススキーマ以外の属性が外部に流出しないようAjv設定を調整し、データ漏洩リスクを遮断すること。次に、社内のモノレポにある共通プラグインをスコープベースの型システムに移行してグローバルな型汚染を阻止すること。最後に、共有パッケージのv6互換性を先行して検証し、段階的なリリース計画を策定することを推奨します。",[4605],{"_2779":4606,"_2699":2779},"To successfully complete the Fastify v6 migration, enterprise development teams must proactively address three key tasks. First, prevent data leak risks by adjusting Ajv settings to ensure properties outside of API response schemas are not leaked externally. Next, block global type pollution by transitioning shared plugins in your monorepo to the scope-based type system. Finally, it is recommended to proactively verify v6 compatibility of shared packages and establish a progressive deployment plan.",{"_2186":4621,"_2188":4618,"_2012":4615},{"_2186":4609,"_2188":4610,"_2012":4611},{"_2774":4619,"_52":53,"_2776":4613},{"_2774":4616,"_52":53,"_2776":4613},{"_2774":4612,"_52":53,"_2776":4613},[4614],"0be96cd6117aefe66530d293d3849132285f80a8fd1b6d58e1bde77aae45836c",{"_2779":4615,"_2699":2779},"글로벌 타입 오염 해결: 선언 병합의 종말과 스코프 기반 타입 시스템",[4617],{"_2779":4618,"_2699":2779},"グローバルな型汚染の解消：宣言マージの終焉とスコープベースの型システム",[4620],{"_2779":4621,"_2699":2779},"Solving Global Type Pollution: The End of Declaration Merging and the Rise of Scope-based Typing",{"_2186":4636,"_2188":4633,"_2012":4630},{"_2186":4624,"_2188":4625,"_2012":4626},{"_2774":4634,"_52":53,"_2776":4628},{"_2774":4631,"_52":53,"_2776":4628},{"_2774":4627,"_52":53,"_2776":4628},[4629],"65649b5e16ed3b43c36273d9c5c8911a5822a34d4d9dc61e743073e9b645fbb0",{"_2779":4630,"_2699":2779},"이 문제를 해결하기 위해 Fastify v6는 등록 범위가 격리되는 스코프 기반 타입 시스템을 공식 구현했습니다. 이제 데코레이터 타입은 해당 플러그인이 실제로 등록된 라우팅 트리의 하위 계층에서만 유효하며, 독립적인 다른 컨텍스트에는 어떠한 영향도 주지 않습니다.",[4632],{"_2779":4633,"_2699":2779},"この問題を解決するため、Fastify v6では登録範囲が隔離される「スコープベースの型システム」が公式に実装されました。今後は、デコレータの型は対象のプラグインが実際に登録されたルーティングツリーの下位階層でのみ有効となり、独立した他のコンテキストには一切影響を与えません。",[4635],{"_2779":4636,"_2699":2779},"To solve this, Fastify v6 has officially implemented a scope-based type system where registration boundaries are isolated. Now, decorator types are only valid in the sub-layers of the routing tree where the plugin is actually registered, and they do not affect other independent contexts.",{"_2186":4651,"_2188":4648,"_2012":4645},{"_2186":4639,"_2188":4640,"_2012":4641},{"_2774":4649,"_52":53,"_2776":4643},{"_2774":4646,"_52":53,"_2776":4643},{"_2774":4642,"_52":53,"_2776":4643},[4644],"8a57bfa1a2002ed28d38babe48b726a34b8b55a87f0f0dd995344d63ef817a4b",{"_2779":4645,"_2699":2779},"Fastify v6는 대규모 멀티테넌트 환경과 모노레포 아키텍처의 고질적인 문제였던 글로벌 TypeScript 선언 병합 방식을 완전히 폐기합니다. Fastify 공식 깃허브 저장소의 논의에 따르면, 기존 전역 타입 확장 방식은 특정 모듈을 임포트하는 즉시 무관한 다른 서비스 영역까지 데코레이터 타입이 전파되는 부작용이 있었습니다. 이로 인해 컴파일러는 안전하다고 판단하지만 실제 런타임에서는 정의되지 않은 데코레이터에 접근하여 에러가 발생하는 거짓 안전성 문제가 빈번하게 발생했습니다.",[4647],{"_2779":4648,"_2699":2779},"Fastify v6では、大規模なマルチテナント環境とモノレポアーキテクチャの長年の課題であったグローバルなTypeScript宣言マージ方式が完全に廃止されます。Fastifyの公式GitHubリポジトリの議論によると、従来のグローバルな型拡張方式には、特定のモジュールをインポートした瞬間に無関係な他のサービス領域までデコレータの型が伝播してしまう副作用がありました。これにより、コンパイラ上は安全に見えても、実際はランタイムで未定義のデコレータにアクセスしてエラーが発生するという「偽の安全性」問題が頻発していました。",[4650],{"_2779":4651,"_2699":2779},"Fastify v6 completely discards the global TypeScript declaration merging method that has been a chronic issue for large-scale multi-tenant environments and monorepo architectures. According to discussions on the official Fastify GitHub, the previous global type extension method had the side effect of propagating decorator types to unrelated service areas as soon as a specific module was imported. This frequently caused \"false sense of security\" issues where the compiler judged code as safe, but runtime errors occurred when accessing undefined decorators.",[4653,4654,4655,4656,4657,4658,4659,4660,4661,4662,4663,4664,4665,4666,4667,4668,4669,4670,4671,4672,4673,4674,4675,4676,4677,4678,4679,4680,4681,4682,4683,4684,4685,4686,4687,4688,4689,4690,4691],{"_34":4800,"_3661":4198,"_2699":3662,"_3663":2543},{"_34":4798,"_2699":2896,"_2767":4799},{"_34":4243,"_2699":3572,"_3573":53,"_2767":4796},{"_34":4794,"_2699":2896,"_2767":4795},{"_34":4249,"_2699":2896,"_2767":4792},{"_34":4790,"_2699":2896,"_2767":4791},{"_34":4251,"_2699":3572,"_3573":2070,"_2767":4788},{"_34":4786,"_2699":2896,"_2767":4787},{"_34":4231,"_2699":2896,"_2767":4778},{"_34":4776,"_2699":2896,"_2767":4777},{"_34":4235,"_2699":2896,"_2767":4774},{"_34":4772,"_2699":2896,"_2767":4773},{"_34":4233,"_2699":2896,"_2767":4767},{"_34":4765,"_2699":2896,"_2767":4766},{"_34":4227,"_2699":3572,"_3573":2070,"_2767":4763},{"_34":4761,"_2699":2896,"_2767":4762},{"_34":4223,"_2699":2896,"_2767":4759},{"_34":4757,"_2699":2896,"_2767":4758},{"_34":4225,"_2699":2896,"_2767":4755},{"_34":4753,"_2699":2896,"_2767":4754},{"_34":4247,"_2699":2896,"_2767":4751},{"_34":4749,"_2699":2896,"_2767":4750},{"_34":4245,"_2699":3572,"_3573":2070,"_2767":4747},{"_34":4745,"_2699":2896,"_2767":4746},{"_34":4241,"_2699":2896,"_2767":4743},{"_34":4741,"_2699":2896,"_2767":4742},{"_34":4239,"_2699":2896,"_2767":4733},{"_34":4731,"_2699":2896,"_2767":4732},{"_34":4237,"_2699":2896,"_2767":4729},{"_34":4727,"_2699":2896,"_2767":4728},{"_34":4257,"_2699":3572,"_3573":2070,"_2767":4725},{"_34":4723,"_2699":2896,"_2767":4724},{"_34":4229,"_2699":2896,"_2767":4721},{"_34":4719,"_2699":2896,"_2767":4720},{"_34":4718,"_2699":2904},{"_34":4716,"_2699":2896,"_2767":4717},{"_34":4253,"_2699":2896,"_2767":4713},{"_34":4711,"_2699":2896,"_2767":4712},{"_34":4255,"_36":2880,"_2699":2881,"_22":4692},[4693,4694,4695],{"_34":4706,"_2767":4707},{"_34":4701,"_2767":4702},{"_34":4696,"_2767":4697},"ff18dacd-0aee-4dfc-bd19-68bb53885463",[4698],{"_2801":4292,"_2699":2803,"_2804":4699},[4700],{"_2779":4295,"_2699":2779},"62435e99-cd0c-4091-935d-4ec38c0919e3",[4703],{"_2801":4310,"_2699":2803,"_2804":4704},[4705],{"_2779":4313,"_2699":2779},"44c5a550-7113-4dd3-84e4-2d7296962d66",[4708],{"_2801":4328,"_2699":2803,"_2804":4709},[4710],{"_2779":4331,"_2699":2779},"1befa999-4d43-4dd6-8490-25d263baec34",[],[4714],{"_2779":3234,"_2699":2779,"_2858":4715},{"_2860":2861},"19a247f2-60ae-46ad-8080-4ba583b0cdf0",[],"a88a796f-6c19-4288-8931-d32a6dd48970","60ee6210-98e6-402d-bbc2-31ddd5719a7d",[],[4722],{"_2779":4600,"_2699":2779},"6fd203ec-5402-4dd3-a689-d5f9c6d8cc1c",[],[4726],{"_2779":4267,"_2699":2779},"42ac968f-0347-45e0-be37-544a93942163",[],[4730],{"_2779":4495,"_2699":2779},"4f9909a5-9125-40b3-845f-e07be9d2f763",[],[4734,4735,4736,4737,4738],{"_2779":4461,"_2699":2779},{"_2779":4459,"_2699":2779,"_2858":4740},{"_2779":4458,"_2699":2779},{"_2779":4456,"_2699":2779,"_2858":4739},{"_2779":4455,"_2699":2779},{"_3055":2861},{"_3055":2861},"0dac9789-b934-4435-955f-74c801b0aa6c",[],[4744],{"_2779":4436,"_2699":2779},"d5f4d018-379f-4cf8-abde-8d78807d04d9",[],[4748],{"_2779":4407,"_2699":2779},"d4165c35-0753-4374-a5e0-e7b89b3bc281",[],[4752],{"_2779":4392,"_2699":2779},"f24ea32a-9d9e-402b-8149-69e883a9a416",[],[4756],{"_2779":4630,"_2699":2779},"96c52a23-4c49-41fe-b000-8d4fc0d8f320",[],[4760],{"_2779":4645,"_2699":2779},"19a2d9f3-e178-45c3-971d-cbc720e0fac2",[],[4764],{"_2779":4615,"_2699":2779},"a72197f6-0e21-4da5-809b-1931be4fc690",[],[4768,4769,4770],{"_2779":4530,"_2699":2779},{"_2779":4528,"_2699":2779,"_2858":4771},{"_2779":4527,"_2699":2779},{"_3055":2861},"9c363458-57bc-478a-b559-821be2a83509",[],[4775],{"_2779":4510,"_2699":2779},"c025f38f-f015-43bf-a69a-85814766d7f8",[],[4779,4780,4781,4782,4783],{"_2779":4566,"_2699":2779},{"_2779":4564,"_2699":2779,"_2858":4785},{"_2779":4563,"_2699":2779},{"_2779":4561,"_2699":2779,"_2858":4784},{"_2779":4560,"_2699":2779},{"_3055":2861},{"_3055":2861},"64a2a720-8de6-42e1-b8f7-e633e67952de",[],[4789],{"_2779":4362,"_2699":2779},"39312978-6186-42db-912a-422802491f34",[],[4793],{"_2779":4377,"_2699":2779},"4eb9e178-e3f4-45ae-a4e9-6b0e37232afe",[],[4797],{"_2779":4198,"_2699":2779},"80e1925d-c0c3-4aa9-b96f-e0fc793b662c",[],"3ff0a1c1-7052-45ca-8258-e946bf5dd8fb",{"_2116":-5,"_52":53,"_54":4802,"_2118":-5,"_58":2668,"_2120":4803},{"_68":2682,"_70":2665,"_2132":2683,"_72":2579,"_74":2217,"_87":2684,"_2136":2555,"_89":2685},{"_2122":4804,"_2124":4805,"_2126":4806,"_2128":-5},{"_68":2679,"_70":2680,"_2132":2681,"_72":2151,"_74":2576,"_2136":2137},{"_68":2676,"_70":2677,"_2132":2678,"_72":2146,"_74":2572,"_2136":2137},{"_68":2673,"_70":2674,"_2132":2675,"_72":2141,"_74":2568,"_2136":2137},{"_347":4817,"_296":4818},{"_48":4809},{"_50":4810,"_52":53,"_54":4811,"_56":4812,"_58":2307},{"_91":2324,"_93":2324,"_72":2325,"_74":2325},{"_68":2320,"_70":2321,"_72":2180,"_74":2180,"_87":2322,"_89":2323},{"_60":4813,"_62":4814,"_64":4815,"_66":4816},{"_68":2318,"_70":2319,"_72":83,"_74":83},{"_68":2316,"_70":2317,"_72":80,"_74":80}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v6 Enterprise Migration — Preventing Data Leaks and Ensuring Multi-tenant Type Safety Migrating to Fastify v6 in large-scale enterprise architectures requires more than a simple version upgrade. The transition to…","Fastify v6エンタープライズ移行 — データ漏洩防止とマルチテナント型安全性の確保 Fastify v6への移行には、大規模なエンタープライズアーキテクチャにおいて単なるバージョンアップ以上の準備が必要です。パフォーマンス最適化のためにV8ネイティブのシリアル化へ切り替わったことで、スキーマに定義されていない内部属性が外部に漏洩するセキュリティリスクが高まりました。また、モノレポの長年の課題であったグローバルな型汚染を防ぐため、…","Fastify v6 엔터프라이즈 마이그레이션 — 데이터 누수 방지와 멀티테넌트 타입 안전성\n\nFastify v6 Enterprise Migration — Preventing Data Leaks and Ensuring Multi-tenant Type Safety\n\nMigrating to Fastify v6 in large-scale enterprise architectures requires more than a simple version upgrade. The transition to V8 native serialization for performance optimization has increased the security risk of internal properties—not defined in schemas—leaking externally. Furthermore, TypeScript declaration merging has been completely deprecated to prevent global type pollution, a chronic issue in monorepos. This article covers key changes and practical strategies that enterprise teams must address to prevent unexpected data exposure and build errors in production.\n\nThe Shift to V8 Native Serialization and Enterprise Security: Data Leak Risks\n\nAccording to official Fastify GitHub discussions, v6 removes the existing fast-json-stringify dependency and switches to a combination of Ajv validation and V8's native JSON.stringify. This change was made because the previous schema compiler approach caused cold start delays and compilation overhead in serverless environments due to dynamic function generation.\n\nWhile this transition significantly improves runtime performance, it introduces a critical data exposure risk for enterprise architectures. In previous versions, object properties not defined in the schema were automatically filtered out during serialization. However, starting with v6, because Ajv validates the response object before passing it to the V8 engine's native serialization, database hash values or internal data not explicitly defined in the schema may be exposed to the client.\n\nTo resolve this, you must explicitly enable the removeAdditional option in your response schema compiler settings to force the removal of additional properties. Alternatively, you should thoroughly rebuild your response object filtering strategy at the enterprise API design level to ensure sensitive information does not remain in memory before reaching the native serialization stage.\n\nSolving Global Type Pollution: The End of Declaration Merging and the Rise of Scope-based Typing\n\nFastify v6 completely discards the global TypeScript declaration merging method that has been a chronic issue for large-scale multi-tenant environments and monorepo architectures. According to discussions on the official Fastify GitHub, the previous global type extension method had the side effect of propagating decorator types to unrelated service areas as soon as a specific module was imported. This frequently caused \"false sense of security\" issues where the compiler judged code as safe, but runtime errors occurred when accessing undefined decorators.\n\nTo solve this, Fastify v6 has officially implemented a scope-based type system where registration boundaries are isolated. Now, decorator types are only valid in the sub-layers of the routing tree where the plugin is actually registered, and they do not affect other independent contexts.\n\nTo ensure type safety, you must utilize the new plugin creation tools provided by the fastify-plugin package or use local interfaces. By applying this in common packages, decorator types will be restricted to the scope where they are registered, fundamentally preventing issues where individual services in a monorepo would intrude upon each other's declarations.\n\nShared Plugin Design Patterns for Multi-tenant Monorepos\n\nIn multi-tenant monorepos, shared plugins handling database connections, authentication, or monitoring are the key focus of the Fastify v6 migration. Under the previous global type extension method, simply importing a shared library could pollute types in unrelated downstream services. v6 fundamentally restricts this global declaration merging and isolates types so that they only propagate within the scope where the plugin is registered.\n\nThe key design pattern for resolving this is to utilize the fastify-plugin helper provided by the createPlugin package. By using this helper, the types of decorators provided by a plugin can be restricted to only the sub-router tree where the plugin is explicitly registered and activated. For instance, by limiting the physical application range of database or OpenTelemetry tracer decorators to specific contexts, independent microservices within a monorepo no longer interfere with each other's type declarations.\n\nTherefore, shared utilities or middleware in common package repositories should remove global module augmentation code and be refactored into a scope-based type system. Introducing this pattern allows you to completely block errors related to accessing un-injected decorators at the compiler level during development, achieving true multi-tenant isolation.\n\nA Three-Point Checklist for a Safe Migration\n\nTo successfully complete the Fastify v6 migration, enterprise development teams must proactively address three key tasks. First, prevent data leak risks by adjusting Ajv settings to ensure properties outside of API response schemas are not leaked externally. Next, block global type pollution by transitioning shared plugins in your monorepo to the scope-based type system. Finally, it is recommended to proactively verify v6 compatibility of shared packages and establish a progressive deployment plan.\n\nReference Links\n\nfastify/fastify GitHub Repository — Removal of fast-json-stringify in Favor of Ajv + Native V8 Serialization\nFastify v6 Security & Observability Best Practices — Practical Scoped Type Propagation with fastify-plugin and createPlugin\nfastify/fastify GitHub Repository — Fastify v6 Milestone & Planning: Elimination of Declaration Merging","Fastify v6 엔터프라이즈 마이그레이션 — 데이터 누수 방지와 멀티테넌트 타입 안전성\n\nFastify v6エンタープライズ移行 — データ漏洩防止とマルチテナント型安全性の確保\n\nFastify v6への移行には、大規模なエンタープライズアーキテクチャにおいて単なるバージョンアップ以上の準備が必要です。パフォーマンス最適化のためにV8ネイティブのシリアル化へ切り替わったことで、スキーマに定義されていない内部属性が外部に漏洩するセキュリティリスクが高まりました。また、モノレポの長年の課題であったグローバルな型汚染を防ぐため、TypeScriptの宣言マージ方式が完全に廃止されました。プロダクション環境における予期せぬデータ流出やビルドエラーを防ぐため、エンタープライズチームが必ず押さえておくべき主要な変更点と実務上の対応戦略を紹介します。\n\nV8ネイティブのシリアル化への切り替えとエンタープライズセキュリティ：データ漏洩リスク\n\nFastifyの公式GitHubでの議論によると、v6では従来の fast-json-stringify 依存関係を排除し、AjvバリデーションとV8ネイティブの JSON.stringify を組み合わせる方式へ切り替わります。従来のスキーマコンパイラ方式では、動的な関数生成が原因でサーバーレス環境におけるコールドスタートの遅延やコンパイルのオーバーヘッドが発生していたためです。\n\nこの転換は実行パフォーマンスを大幅に向上させますが、エンタープライズアーキテクチャにとっては致命的なデータ流出リスクを引き起こす可能性があります。以前のバージョンでは、スキーマに定義されていないオブジェクト属性はシリアル化の過程で自動的にフィルタリングされていました。しかしv6からは、Ajvがレスポンスオブジェクトを検証した後にV8エンジンのネイティブシリアル化が実行されるため、スキーマに明示していないデータベースのハッシュ値や内部データがフィルタリングされずにクライアントに露出する恐れがあります。\n\nこの問題を解決するには、レスポンススキーマコンパイラの設定で追加属性を強制的に削除する removeAdditional オプションを明示的に有効にする必要があります。あるいは、エンタープライズAPI設計レベルでレスポンスオブジェクトのフィルタリング戦略を徹底的に再構築し、機密情報がメモリ上に残ったままネイティブシリアル化のステップに渡らないよう防止しなければなりません。\n\nグローバルな型汚染の解消：宣言マージの終焉とスコープベースの型システム\n\nFastify v6では、大規模なマルチテナント環境とモノレポアーキテクチャの長年の課題であったグローバルなTypeScript宣言マージ方式が完全に廃止されます。Fastifyの公式GitHubリポジトリの議論によると、従来のグローバルな型拡張方式には、特定のモジュールをインポートした瞬間に無関係な他のサービス領域までデコレータの型が伝播してしまう副作用がありました。これにより、コンパイラ上は安全に見えても、実際はランタイムで未定義のデコレータにアクセスしてエラーが発生するという「偽の安全性」問題が頻発していました。\n\nこの問題を解決するため、Fastify v6では登録範囲が隔離される「スコープベースの型システム」が公式に実装されました。今後は、デコレータの型は対象のプラグインが実際に登録されたルーティングツリーの下位階層でのみ有効となり、独立した他のコンテキストには一切影響を与えません。\n\n新しい型安全性を確保するには、fastify-pluginパッケージが提供する新しいプラグイン作成ツールやローカルインターフェースを活用する必要があります。共通パッケージでこれらを適用することで、デコレータの型が登録されたスコープ内部に限定して伝播されるようになり、モノレポ内の個々のサービス同士が互いの宣言部を侵害する問題を根本的に防止できます。\n\nマルチテナントモノレポのための共有プラグイン設計パターン\n\nマルチテナントモノレポにおいて、データベース接続や認証、監視などを処理する共有プラグインは、Fastify v6移行における重要なポイントです。従来のグローバルな型拡張方式では、共有ライブラリをインポートするだけで、関係のない下位サービスまで型が汚染される問題がありました。v6では、こうしたグローバルな宣言マージを制限し、プラグインが登録されたスコープ内でのみ型が伝播するように型を隔離します。\n\nこれを解決する主要な設計パターンは、fastify-plugin パッケージが提供する createPlugin ヘルパーを活用することです。このヘルパーを使用すれば、プラグインが提供するデコレータの型を、そのプラグインが直接登録・有効化された下位ルーターツリー内のみに制限して伝達できます。例えば、データベースやOpenTelemetryトレーサーのデコレータの物理的な適用範囲を明示的なコンテキスト内部に限定することで、モノレポ内の独立したマイクロサービス同士が互いの型宣言に干渉することがなくなります。\n\nしたがって、共通パッケージリポジトリにある共有ユーティリティやミドルウェアは、グローバルなモジュール補完コードを取り除き、スコープベースの型システムへとリファクタリングする必要があります。このパターンを導入すれば、開発段階で注入されていないデコレータに誤ってアクセスするミスをコンパイラレベルで完全に遮断でき、真の意味でのマルチテナント隔離を実現可能です。\n\n安全な移行のための3つのチェックリスト\n\nFastify v6への移行を成功させるため、エンタープライズ開発チームは3つの重要な課題に先制的に取り組む必要があります。まず、APIレスポンススキーマ以外の属性が外部に流出しないようAjv設定を調整し、データ漏洩リスクを遮断すること。次に、社内のモノレポにある共通プラグインをスコープベースの型システムに移行してグローバルな型汚染を阻止すること。最後に、共有パッケージのv6互換性を先行して検証し、段階的なリリース計画を策定することを推奨します。\n\n参考リンク\n\nfastify/fastify GitHub Repository — Removal of fast-json-stringify in Favor of Ajv + Native V8 Serialization\nFastify v6 Security & Observability Best Practices — Practical Scoped Type Propagation with fastify-plugin and createPlugin\nfastify/fastify GitHub Repository — Fastify v6 Milestone & Planning: Elimination of Declaration Merging","Fastify v6 엔터프라이즈 마이그레이션 — 데이터 누수 방지와 멀티테넌트 타입 안전성\n\nFastify v6 엔터프라이즈 마이그레이션 — 데이터 누수 방지와 멀티테넌트 타입 안전성\n\nFastify v6 마이그레이션은 대규모 엔터프라이즈 아키텍처에서 단순한 버전 업그레이드 이상의 준비가 필요합니다. 성능 최적화를 위해 V8 네이티브 직렬화로 전환되면서 스키마에 정의되지 않은 내부 속성이 외부에 누수될 보안 위험이 커졌고, 모노레포의 고질적인 문제였던 전역 타입 오염을 막기 위해 TypeScript 선언 병합 방식이 완전히 폐기되었습니다. 프로덕션 환경에서의 예기치 못한 데이터 유출과 빌드 에러를 방지하기 위해 엔터프라이즈 팀이 반드시 짚고 넘어가야 할 핵심 변화와 실무 대응 전략을 소개합니다.\n\nV8 네이티브 직렬화 전환과 엔터프라이즈 보안: 데이터 누수 위험\n\nFastify 공식 깃허브 논의에 따르면 v6는 기존의 fast-json-stringify 의존성을 제거하고 Ajv 유효성 검증과 V8의 네이티브 JSON.stringify 조합으로 전환합니다. 기존 스키마 컴파일러 방식은 다이내믹 함수 생성으로 인해 서버리스 환경에서 콜드 스타트 지연과 컴파일 오버헤드를 유발했기 때문입니다.\n\n이 전환은 실행 성능을 크게 개선하지만 엔터프라이즈 아키텍처에 치명적인 데이터 유출 위험을 발생시킬 수 있습니다. 이전 버전에서는 스키마에 정의되지 않은 객체 속성이 직렬화 과정에서 자동으로 필터링되었습니다. 그러나 v6부터는 Ajv가 응답 객체를 검증한 후 V8 엔진의 네이티브 직렬화를 실행하므로, 스키마에 명시하지 않은 데이터베이스 해시 값이나 내부 데이터가 여과 없이 클라이언트에 노출될 수 있습니다.\n\n이 문제를 해결하려면 응답 스키마 컴파일러 설정에서 추가 속성을 강제로 제거하도록 removeAdditional 옵션을 명시적으로 활성화해야 합니다. 혹은 엔터프라이즈 API 설계 수준에서 응답 객체 필터링 전략을 철저히 재구축하여 민감한 정보가 메모리상에 남은 채 네이티브 직렬화 단계로 넘어가지 않도록 방지해야 합니다.\n\n글로벌 타입 오염 해결: 선언 병합의 종말과 스코프 기반 타입 시스템\n\nFastify v6는 대규모 멀티테넌트 환경과 모노레포 아키텍처의 고질적인 문제였던 글로벌 TypeScript 선언 병합 방식을 완전히 폐기합니다. Fastify 공식 깃허브 저장소의 논의에 따르면, 기존 전역 타입 확장 방식은 특정 모듈을 임포트하는 즉시 무관한 다른 서비스 영역까지 데코레이터 타입이 전파되는 부작용이 있었습니다. 이로 인해 컴파일러는 안전하다고 판단하지만 실제 런타임에서는 정의되지 않은 데코레이터에 접근하여 에러가 발생하는 거짓 안전성 문제가 빈번하게 발생했습니다.\n\n이 문제를 해결하기 위해 Fastify v6는 등록 범위가 격리되는 스코프 기반 타입 시스템을 공식 구현했습니다. 이제 데코레이터 타입은 해당 플러그인이 실제로 등록된 라우팅 트리의 하위 계층에서만 유효하며, 독립적인 다른 컨텍스트에는 어떠한 영향도 주지 않습니다.\n\n새로운 타입 안전성을 확보하려면 fastify-plugin 패키지가 제공하는 새로운 플러그인 생성 도구나 로컬 인터페이스를 활용해야 합니다. 공통 패키지에서 이를 적용하면 데코레이터 타입이 등록된 스코프 내부로만 제한적으로 전파되어, 모노레포 내 개별 서비스들이 서로의 선언부를 침범하던 문제를 원천적으로 방지할 수 있습니다.\n\n멀티테넌트 모노레포를 위한 공유 플러그인 설계 패턴\n\n멀티테넌트 모노레포에서 데이터베이스 연결이나 인증, 모니터링을 처리하는 공유 플러그인은 Fastify v6 마이그레이션의 핵심 지점입니다. 기존의 전역 타입 확장 방식에서는 공유 라이브러리를 임포트하기만 해도 무관한 하위 서비스들까지 타입이 오염되는 문제가 있었습니다. v6는 이러한 전역 선언 병합을 원천적으로 제한하고, 플러그인이 등록된 스코프 안에서만 타입이 전파되도록 타입을 격리합니다.\n\n이를 해결하는 핵심 설계 패턴은 fastify-plugin 패키지가 제공하는 createPlugin 헬퍼를 활용하는 것입니다. 이 헬퍼를 사용하면 플러그인이 제공하는 데코레이터의 타입을 해당 플러그인이 직접 등록되어 활성화된 하위 라우터 트리로만 제한하여 전달할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터베이스나 오픈텔레메트리 트레이서 데코레이터의 물리적 적용 범위를 명시적 컨텍스트 내부로 국한함으로써 모노레포 내의 독립된 마이크로서비스들이 서로의 타입 선언에 간섭하지 않게 됩니다.\n\n따라서 공통 패키지 저장소에 있는 공유 유틸리티나 미들웨어는 전역 모듈 보강 코드를 걷어내고, 등록 스코프 기반의 타입 시스템으로 리팩토링해야 합니다. 이 패턴을 도입하면 개발 단계에서 실제 주입되지 않은 데코레이터에 잘못 접근하는 실수를 컴파일러 수준에서 완벽하게 차단할 수 있으며, 진정한 의미의 멀티테넌트 격리를 완성할 수 있습니다.\n\n안전한 마이그레이션을 위한 세 가지 체크리스트\n\nFastify v6 마이그레이션을 성공적으로 완료하려면 엔터프라이즈 개발 팀은 세 가지 핵심 과제를 선제적으로 해결해야 합니다. 가장 먼저 API 응답 스키마 외의 속성이 외부에 유출되지 않도록 Ajv 설정을 조정하여 데이터 누수 위험을 막아야 합니다. 그다음 사내 모노레포의 공통 플러그인을 스코프 기반 타입 시스템으로 전환하여 전역 타입 오염을 차단해야 합니다. 마지막으로 공유 패키지들의 v6 호환성을 선제적으로 검증하고 점진적인 배포 계획을 수립하는 것을 권장합니다.\n\n참고 링크\n\nfastify/fastify GitHub Repository — Removal of fast-json-stringify in Favor of Ajv + Native V8 Serialization\nFastify v6 Security & Observability Best Practices — Practical Scoped Type Propagation with fastify-plugin and createPlugin\nfastify/fastify GitHub Repository — Fastify v6 Milestone & Planning: Elimination of Declaration Merging",2305,{"_2186":4845,"_2188":92,"_2012":4846,"_2962":92},{"_2186":4843,"_2188":92,"_2012":4844,"_2962":92},0.20607375271149675,0.7939262472885033,475,1830,"cmqsoz1ze0000gwcgeso87kyz",{"_2026":2012,"_276":5347,"_2954":5348,"_2956":5349,"_2958":2959},{"_168":5339,"_2942":5340,"_2712":5341,"_2945":2070},"Gemini 3.7 Flash 출시와 Claude 가격 동결 — 에이전트 구축 비용이 내려간다","Gemini 3.7 Flash 출시와 Claude 가격 동결 — 에이전트 구축 비용이 내려간다 인공지능 모델의 성능 대결만큼이나 최근 물밑에서 치열하게 타오르는 전쟁터가 있습니다. 바로 AI 에이전트를 실제로 실행할 때 드는 '작업당 비용' 싸움입니다. 구글의 파격적인 가성비 모델 출시와 앤트로픽의 요금 동결 선언이 맞물리면서, 업계에서는 이제 정말 부담 없는 비용으로 자율 에이전트 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비용' 싸움입니다. 구글의 파격적인 가성비 모델 출시와 앤트로픽의 요금 동결 선언이 맞물리면서, 업계에서는 이제 정말 부담 없는 비용으로 자율 에이전트 네트워크를 구축할 수 있겠다는 기대감이 커지고 있습니다.\n\n## Gemini 3.7 Flash, 3주 만의 등장과 50% 요금 할인\n\n구글이 2026년 8월 13일에 깜짝 발표한 Gemini 3.7 Flash는 개발자들을 두 번 놀라게 했습니다. 전작이 나온 지 불과 3주 만에 등장한 초고속 출시 주기도 놀라웠지만, 진짜 핵심은 압도적인 가성비에 있습니다.\n\n이번 모델은 코딩과 에이전트 업무 자동화에 완벽히 초점을 맞췄습니다. 에이전트의 복잡한 작업 해결 능력을 측정하는 DeepSWE v1.1 벤치마크에서 기존 3.6 모델의 49%를 훌쩍 뛰어넘는 65.3%의 해결률을 보여주며 실전 역량을 증명했습니다.\n\n하지만 무엇보다 개발자들을 설레게 한 것은 파격적인 가격표입니다. 구글은 2026년 말까지 Gemini 3.7 Flash의 요금을 무려 50% 할인해 제공하기로 했습니다. 이 프로모션을 적용하면 100만 토큰당 입력은 단 0.75달러, 출력은 3.75달러에 불과합니다.\n\n에이전트는 목표를 달성할 때까지 끊임없이 생각하고 도구를 호출하는 특성상 API 비용이 기하급수적으로 늘어납니다. 구글의 이번 가격 파괴는 비용 문제로 골머리를 앓던 에이전트 빌더들의 숨통을 제대로 틔워주고 있습니다.\n\n## 인상 대신 가격 '동결'을 선언한 Claude Sonnet 5\n\n앤트로픽 역시 구글의 공세에 맞서 개발자들이 가장 반길 만한 카드를 꺼냈습니다. 원래 예고했던 가격 인상 계획을 전격 취소하고, 기존 요금을 그대로 묶어두는 '가격 동결'을 선언한 것입니다.\n\n원래 계획대로라면 클로드 소네트 5(Claude Sonnet 5)의 도입 프로모션 요금은 9월 1일부터 100만 토큰당 입력 3달러, 출력 15달러로 인상될 예정이었습니다. 하지만 앤트로픽은 이를 번복하고 기존 할인가였던 입력 2달러, 출력 10달러 선을 영구적인 표준 가격으로 못 박았습니다. 경쟁 모델들의 거센 가격 압박 속에서 내린 과감한 결정입니다.\n\n에이전트를 구축할 때 가장 무서운 것은 바로 '예측 불가능한 API 비용'입니다. 에이전트가 알아서 판단하고 도구를 호출하는 과정에서 루프가 길어지면 요금 예측이 불가능해지기 때문입니다. 이번 동결 결정 덕분에 개발자들은 예산 걱정 없이 안심하고 클로드 기반의 장기 워크플로우를 설계할 수 있게 되었습니다. 특히 최근 앤트로픽이 새롭게 공개한 '클로드 에이전트 SDK' 등을 활용해 자율 에이전트를 구축하려는 팀에게는 더할 나위 없이 든든한 예산 안전장치가 마련된 셈입니다.\n\n## 오픈소스가 더하는 비용 압박, DeepSeek V4 Pro의 정식 출시\n\n빅테크 기업들이 이처럼 마진을 낮추며 가격 경쟁을 벌이는 데는 그럴 만한 이유가 있습니다. 바로 등 뒤에서 무서운 기세로 쫓아오는 오픈소스 진영의 거센 압박 때문입니다.\n\n구글이 신형 가성비 모델을 선보인 것과 같은 날인 2026년 8월 13일, 딥시크의 DeepSeek V4 Pro가 정식 출시되며 시장에 강렬한 인상을 남겼습니다. 이 모델은 총 매개변수 1.6조 개 규모의 거대한 혼합 전문가 구조를 갖추고 있으면서도, 사용이 자유로운 MIT 라이선스로 공개되었습니다. 특히 글로벌 코딩 벤치마크인 라이브코드벤치에서 당당히 1위를 차지할 만큼 뛰어난 성능을 자랑합니다.\n\n이러한 강력한 대체재가 가속도 넘치게 등장하면서 구글이나 앤트로픽 같은 빅테크 기업들도 서비스 요금을 마음대로 올리기 어려운 구조가 형성되었습니다. 결과적으로 개발자들은 상용 API와 오픈소스라는 두 가지 강력한 카드 중에서 프로젝트의 수지타산에 맞는 최적의 선택지를 고를 수 있게 되었습니다.\n\n## 성능 경쟁에서 비용 효율성 경쟁으로\n\n이제 인공지능 시장은 단순히 '누가 더 똑똑한가'를 겨루는 경쟁을 넘어, '실제 에이전트를 실행할 때 비용이 얼마나 드는가'라는 지극히 현실적인 효율성 싸움으로 향하고 있습니다. 구글의 Gemini 3.7 Flash 요금 인하와 앤트로픽의 Claude Sonnet 5 가격 동결은 이를 보여주는 명확한 신호입니다.\n\n덕분에 그동안 비용 부담 때문에 망설였던 복잡한 다중 에이전트 시스템이나 촘촘한 모니터링 워크플로우를 마음껏 실험해 볼 수 있는 최적의 타이밍이 왔습니다. 앞으로는 무작정 큰 모델을 고집하기보다, 작업당 비용을 꼼꼼히 따져가며 똑똑하고 실속 있는 에이전트 네트워크를 설계하는 역량이 더욱 중요해질 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무엇보다 개발자들을 설레게 한 것은 파격적인 가격표입니다. 구글은 2026년 말까지 Gemini 3.7 Flash의 요금을 무려 50% 할인해 제공하기로 했습니다. 이 프로모션을 적용하면 100만 토큰당 입력은 단 0.75달러, 출력은 3.75달러에 불과합니다.",[4921],{"_2779":4922,"_2699":2779},"しかし、何よりも開発者を熱狂させたのは破格の価格設定です。Googleは2026年末まで、Gemini 3.7 Flashの料金を50%割引で提供すると発表しました。このプロモーションを適用すると、100万トークンあたりの入力はわずか0.75ドル、出力は3.75ドルに過ぎません。",[4924],{"_2779":4925,"_2699":2779},"But what excited developers most is the aggressive price tag. Google has decided to offer Gemini 3.7 Flash at a 50% discount until the end of 2026. With this promotion, the price is just $0.75 per million tokens for input and $3.75 for output.",{"_2186":4939,"_2188":4936,"_2012":4850},{"_2186":4928,"_2188":4929,"_2012":4930},{"_2774":4937,"_52":53,"_2776":4932},{"_2774":4934,"_52":53,"_2776":4932},{"_2774":4931,"_52":53,"_2776":4932},[4933],"8b0c5343f8c8e761eb395465219b7d6c0e3345ec790b23407cc9c452d8e5f9d5",{"_2779":4850,"_2699":2779},[4935],{"_2779":4936,"_2699":2779},"Gemini 3.7 FlashのリリースとClaudeの価格凍結 — エージェント構築コストが低下",[4938],{"_2779":4939,"_2699":2779},"Gemini 3.7 Flash Release and Claude Price Freeze — Lowering the Cost of Building Agents",{"_2186":4954,"_2188":4951,"_2012":4948},{"_2186":4942,"_2188":4943,"_2012":4944},{"_2774":4952,"_52":53,"_2776":4946},{"_2774":4949,"_52":53,"_2776":4946},{"_2774":4945,"_52":53,"_2776":4946},[4947],"05aefd5572f94458b9b7521e823b1ea4dc8ab4a790dec79220b5b2bdf010d243",{"_2779":4948,"_2699":2779},"인공지능 모델의 성능 대결만큼이나 최근 물밑에서 치열하게 타오르는 전쟁터가 있습니다. 바로 AI 에이전트를 실제로 실행할 때 드는 '작업당 비용' 싸움입니다. 구글의 파격적인 가성비 모델 출시와 앤트로픽의 요금 동결 선언이 맞물리면서, 업계에서는 이제 정말 부담 없는 비용으로 자율 에이전트 네트워크를 구축할 수 있겠다는 기대감이 커지고 있습니다.",[4950],{"_2779":4951,"_2699":2779},"AIモデルの性能競争に並んで、最近水面下で激しく燃え上がっている戦場があります。それは、AIエージェントを実際に稼働させる際に発生する「タスクあたりのコスト」を巡る戦いです。Googleの破格なコスパモデルの投入と、Anthropicの料金凍結宣言が重なり、業界ではいよいよ手軽なコストで自律エージェントネットワークを構築できるという期待が高まっています。",[4953],{"_2779":4954,"_2699":2779},"Beyond the battle for model performance, there is a fierce, less visible war taking place: the fight over the 'cost per task' when running AI agents. With Google's launch of a high-value model and Anthropic's announcement to freeze prices, expectations are rising in the industry that we can finally build autonomous agent networks at truly affordable costs.",{"_2186":4969,"_2188":4966,"_2012":4963},{"_2186":4957,"_2188":4958,"_2012":4959},{"_2774":4967,"_52":53,"_2776":4961},{"_2774":4964,"_52":53,"_2776":4961},{"_2774":4960,"_52":53,"_2776":4961},[4962],"46a0c226a2bf855074534587b302c24170b7c00a783368046b06879b9efc0288",{"_2779":4963,"_2699":2779},"성능 경쟁에서 비용 효율성 경쟁으로",[4965],{"_2779":4966,"_2699":2779},"性能競争からコスト効率競争へ",[4968],{"_2779":4969,"_2699":2779},"From a Performance Race to a Cost-Efficiency Race",{"_2186":4984,"_2188":4981,"_2012":4978},{"_2186":4972,"_2188":4973,"_2012":4974},{"_2774":4982,"_52":53,"_2776":4976},{"_2774":4979,"_52":53,"_2776":4976},{"_2774":4975,"_52":53,"_2776":4976},[4977],"c218875156565d151507589810cd5192ef4c8acbe4b0beacac8aa3b4b586fb36",{"_2779":4978,"_2699":2779},"이번 모델은 코딩과 에이전트 업무 자동화에 완벽히 초점을 맞췄습니다. 에이전트의 복잡한 작업 해결 능력을 측정하는 DeepSWE v1.1 벤치마크에서 기존 3.6 모델의 49%를 훌쩍 뛰어넘는 65.3%의 해결률을 보여주며 실전 역량을 증명했습니다.",[4980],{"_2779":4981,"_2699":2779},"今回のモデルは、コーディングとエージェントによる業務自動化に完全にフォーカスしています。エージェントの複雑なタスク解決能力を測定するベンチマーク「DeepSWE v1.1」において、既存の3.6モデルの49%を大きく上回る65.3%の解決率を記録し、実用面での能力を証明しました。",[4983],{"_2779":4984,"_2699":2779},"This model is perfectly focused on coding and automating agent tasks. It proved its real-world capability on the DeepSWE v1.1 benchmark, which measures an agent's ability to solve complex tasks, by achieving a 65.3% success rate—far surpassing the 49% rate of the previous 3.6 model.",{"_2186":4999,"_2188":4996,"_2012":4993},{"_2186":4987,"_2188":4988,"_2012":4989},{"_2774":4997,"_52":53,"_2776":4991},{"_2774":4994,"_52":53,"_2776":4991},{"_2774":4990,"_52":53,"_2776":4991},[4992],"c1ce1ec3d4517cc0c9cd2725093ca068ab9f98831c55bc03fb732233366d7f3f",{"_2779":4993,"_2699":2779},"앤트로픽 역시 구글의 공세에 맞서 개발자들이 가장 반길 만한 카드를 꺼냈습니다. 원래 예고했던 가격 인상 계획을 전격 취소하고, 기존 요금을 그대로 묶어두는 '가격 동결'을 선언한 것입니다.",[4995],{"_2779":4996,"_2699":2779},"AnthropicもまたGoogleの攻勢に対抗し、開発者が最も歓迎するカードを切りました。予定されていた価格引き上げ計画を撤回し、既存の料金を維持する「価格凍結」を宣言したのです。",[4998],{"_2779":4999,"_2699":2779},"In response to Google's move, Anthropic pulled a card that developers would welcome most: they scrapped their planned price increase and announced a 'price freeze,' keeping current rates in place.",{"_2186":5014,"_2188":5011,"_2012":5008},{"_2186":5002,"_2188":5003,"_2012":5004},{"_2774":5012,"_52":53,"_2776":5006},{"_2774":5009,"_52":53,"_2776":5006},{"_2774":5005,"_52":53,"_2776":5006},[5007],"ad7ff99c2c24b2ef0edd73a5ecdf372381647e49fdd1e0c0dfc953af5a684d7a",{"_2779":5008,"_2699":2779},"덕분에 그동안 비용 부담 때문에 망설였던 복잡한 다중 에이전트 시스템이나 촘촘한 모니터링 워크플로우를 마음껏 실험해 볼 수 있는 최적의 타이밍이 왔습니다. 앞으로는 무작정 큰 모델을 고집하기보다, 작업당 비용을 꼼꼼히 따져가며 똑똑하고 실속 있는 에이전트 네트워크를 설계하는 역량이 더욱 중요해질 것입니다.",[5010],{"_2779":5011,"_2699":2779},"おかげで、これまではコスト負担がネックとなって二の足を踏んでいた複雑なマルチエージェントシステムや、高密度なモニタリングワークフローを心ゆくまで実験できる最適なタイミングが訪れました。今後はやみくもに巨大なモデルに固執するのではなく、タスクあたりのコストを細かく計算しながら、賢く実用的なエージェントネットワークを設計する能力が、より一層重要になるでしょう。",[5013],{"_2779":5014,"_2699":2779},"This makes it the perfect time to experiment with complex multi-agent systems or tight monitoring workflows that may have been hesitant due to cost concerns. Moving forward, the skill of carefully calculating cost-per-task to design smart, efficient agent networks will become even more important than simply sticking to the largest available model.",{"_2186":5029,"_2188":5026,"_2012":5023},{"_2186":5017,"_2188":5018,"_2012":5019},{"_2774":5027,"_52":53,"_2776":5021},{"_2774":5024,"_52":53,"_2776":5021},{"_2774":5020,"_52":53,"_2776":5021},[5022],"7197448dd4d93f4511c593bcbf9bdca3f4e2a8b9ab027b8d35eecef8e7f1225d",{"_2779":5023,"_2699":2779},"오픈소스가 더하는 비용 압박, DeepSeek V4 Pro의 정식 출시",[5025],{"_2779":5026,"_2699":2779},"オープンソースによるコスト圧力、DeepSeek V4 Proの正式リリース",[5028],{"_2779":5029,"_2699":2779},"Cost Pressure from Open Source: Official Launch of DeepSeek V4 Pro",{"_2186":5044,"_2188":5041,"_2012":5038},{"_2186":5032,"_2188":5033,"_2012":5034},{"_2774":5042,"_52":53,"_2776":5036},{"_2774":5039,"_52":53,"_2776":5036},{"_2774":5035,"_52":53,"_2776":5036},[5037],"7b891eff0789f4891acbb474c9a835359d3a13caf5f07c11def83846dfcb55de",{"_2779":5038,"_2699":2779},"인상 대신 가격 '동결'을 선언한 Claude Sonnet 5",[5040],{"_2779":5041,"_2699":2779},"値上げではなく「価格凍結」を宣言したClaude Sonnet 5",[5043],{"_2779":5044,"_2699":2779},"Claude Sonnet 5: Declaring a Price 'Freeze' Instead of a Hike",{"_2186":5059,"_2188":5056,"_2012":5053},{"_2186":5047,"_2188":5048,"_2012":5049},{"_2774":5057,"_52":53,"_2776":5051},{"_2774":5054,"_52":53,"_2776":5051},{"_2774":5050,"_52":53,"_2776":5051},[5052],"013086b61f4ead2838bae4ac5f5c368ae7a72739783c99d8336e31ea94ec620c",{"_2779":5053,"_2699":2779},"이제 인공지능 시장은 단순히 '누가 더 똑똑한가'를 겨루는 경쟁을 넘어, '실제 에이전트를 실행할 때 비용이 얼마나 드는가'라는 지극히 현실적인 효율성 싸움으로 향하고 있습니다. 구글의 Gemini 3.7 Flash 요금 인하와 앤트로픽의 Claude Sonnet 5 가격 동결은 이를 보여주는 명확한 신호입니다.",[5055],{"_2779":5056,"_2699":2779},"現在のAI市場は、単に「誰がより賢いか」を競う段階を超え、「実際のエージェント実行時にどれだけのコストがかかるか」という極めて現実的な効率性の戦いへと向かっています。GoogleのGemini 3.7 Flashの値下げやAnthropicのClaude Sonnet 5の価格凍結は、それを象徴する明快なシグナルです。",[5058],{"_2779":5059,"_2699":2779},"The AI market is now moving beyond a simple contest of 'who is smarter' toward a very pragmatic fight for efficiency: 'how much does it actually cost to run an agent.' Google’s Gemini 3.7 Flash price cuts and Anthropic’s Claude Sonnet 5 price freeze are clear signals of this shift.",{"_2186":5074,"_2188":5071,"_2012":5068},{"_2186":5062,"_2188":5063,"_2012":5064},{"_2774":5072,"_52":53,"_2776":5066},{"_2774":5069,"_52":53,"_2776":5066},{"_2774":5065,"_52":53,"_2776":5066},[5067],"62eed155960bd595810b721ef74f2f2c35900ade73a2af10e12b40a7531e0e74",{"_2779":5068,"_2699":2779},"빅테크 기업들이 이처럼 마진을 낮추며 가격 경쟁을 벌이는 데는 그럴 만한 이유가 있습니다. 바로 등 뒤에서 무서운 기세로 쫓아오는 오픈소스 진영의 거센 압박 때문입니다.",[5070],{"_2779":5071,"_2699":2779},"ビッグテック企業がこのように利益率を下げてまで価格競争を行うのには理由があります。それは、背後から猛烈な勢いで追い上げるオープンソース陣営からの激しい圧力があるからです。",[5073],{"_2779":5074,"_2699":2779},"There is a reason big tech companies are lowering their margins to compete on price: the immense pressure from the open-source community, which is catching up at a frightening pace.",{"_2186":5089,"_2188":5086,"_2012":5083},{"_2186":5077,"_2188":5078,"_2012":5079},{"_2774":5087,"_52":53,"_2776":5081},{"_2774":5084,"_52":53,"_2776":5081},{"_2774":5080,"_52":53,"_2776":5081},[5082],"a9afcad4e9dc7454e8212d972a4c03e003474d526ad7f51ebbea3296f5a21d3e",{"_2779":5083,"_2699":2779},"구글이 2026년 8월 13일에 깜짝 발표한 Gemini 3.7 Flash는 개발자들을 두 번 놀라게 했습니다. 전작이 나온 지 불과 3주 만에 등장한 초고속 출시 주기도 놀라웠지만, 진짜 핵심은 압도적인 가성비에 있습니다.",[5085],{"_2779":5086,"_2699":2779},"Googleが2026年8月13日にサプライズ発表したGemini 3.7 Flashは、開発者を二度驚かせました。前モデルの登場からわずか3週間という超高速なリリースサイクルも驚異的でしたが、真の核心はその圧倒的なコストパフォーマンスにあります。",[5088],{"_2779":5089,"_2699":2779},"Google’s surprise announcement of Gemini 3.7 Flash on August 13, 2026, stunned developers twice. Not only was the high-speed release cycle surprising—appearing just three weeks after its predecessor—but the true core lies in its overwhelming cost-effectiveness.",{"_2186":5104,"_2188":5101,"_2012":5098},{"_2186":5092,"_2188":5093,"_2012":5094},{"_2774":5102,"_52":53,"_2776":5096},{"_2774":5099,"_52":53,"_2776":5096},{"_2774":5095,"_52":53,"_2776":5096},[5097],"c57e474f77553b8a38e59310fbae6bc033945d7a71be2ee0535a1ac13e08a745",{"_2779":5098,"_2699":2779},"원래 계획대로라면 클로드 소네트 5(Claude Sonnet 5)의 도입 프로모션 요금은 9월 1일부터 100만 토큰당 입력 3달러, 출력 15달러로 인상될 예정이었습니다. 하지만 앤트로픽은 이를 번복하고 기존 할인가였던 입력 2달러, 출력 10달러 선을 영구적인 표준 가격으로 못 박았습니다. 경쟁 모델들의 거센 가격 압박 속에서 내린 과감한 결정입니다.",[5100],{"_2779":5101,"_2699":2779},"当初の計画では、Claude Sonnet 5の導入プロモーション価格は9月1日から100万トークンあたり入力3ドル、出力15ドルに引き上げられる予定でした。しかしAnthropicはこれを撤回し、従来の割引価格であった入力2ドル、出力10ドルを恒久的な標準価格として固定しました。競合モデルによる激しい価格圧力の中で下された果敢な決断です。",[5103],{"_2779":5104,"_2699":2779},"Originally, the promotional launch price for Claude Sonnet 5 was set to increase on September 1 to $3 per million input tokens and $15 for output. Anthropic reversed this, locking in their previous discounted rates—$2 input and $10 output—as the permanent standard price. It is a bold decision made in the face of intense pricing pressure from competing models.",{"_2186":5119,"_2188":5116,"_2012":5113},{"_2186":5107,"_2188":5108,"_2012":5109},{"_2774":5117,"_52":53,"_2776":5111},{"_2774":5114,"_52":53,"_2776":5111},{"_2774":5110,"_52":53,"_2776":5111},[5112],"3a66c0ad3603d722adada1b212f7eebb38ac62ae12f5bf7fe4f0ea711e3a2f7b",{"_2779":5113,"_2699":2779},"에이전트는 목표를 달성할 때까지 끊임없이 생각하고 도구를 호출하는 특성상 API 비용이 기하급수적으로 늘어납니다. 구글의 이번 가격 파괴는 비용 문제로 골머리를 앓던 에이전트 빌더들의 숨통을 제대로 틔워주고 있습니다.",[5115],{"_2779":5116,"_2699":2779},"エージェントは目標を達成するまで絶え間なく考え、ツールを呼び出す性質上、APIコストが幾何級数的に増大します。Googleによる今回の破壊的な価格設定は、コスト問題に頭を悩ませていたエージェント開発者の大きな救いとなるでしょう。",[5118],{"_2779":5119,"_2699":2779},"Because agents constantly think and call tools until they reach their goal, API costs can skyrocket exponentially. Google’s price-disruption move is providing much-needed relief to agent builders who have been struggling with costs.",{"_2186":5134,"_2188":5131,"_2012":5128},{"_2186":5122,"_2188":5123,"_2012":5124},{"_2774":5132,"_52":53,"_2776":5126},{"_2774":5129,"_52":53,"_2776":5126},{"_2774":5125,"_52":53,"_2776":5126},[5127],"3fdadf06407685f317f02985d8022883372ac641adb509a067a42335065ccc33",{"_2779":5128,"_2699":2779},"이러한 강력한 대체재가 가속도 넘치게 등장하면서 구글이나 앤트로픽 같은 빅테크 기업들도 서비스 요금을 마음대로 올리기 어려운 구조가 형성되었습니다. 결과적으로 개발자들은 상용 API와 오픈소스라는 두 가지 강력한 카드 중에서 프로젝트의 수지타산에 맞는 최적의 선택지를 고를 수 있게 되었습니다.",[5130],{"_2779":5131,"_2699":2779},"こうした強力な代替手段が加速的に登場することで、GoogleやAnthropicのようなビッグテック企業も、サービス料金を勝手に引き上げにくい構造が形成されました。結果として開発者は、商用APIとオープンソースという2つの強力な選択肢の中から、プロジェクトの採算に合う最適な手段を選べるようになりました。",[5133],{"_2779":5134,"_2699":2779},"With powerful alternatives appearing at this velocity, it has become difficult for big tech firms like Google and Anthropic to raise service rates at will. Consequently, developers now have the ability to choose the optimal option that fits their project's bottom line between commercial APIs and open-source models.",{"_2186":5149,"_2188":5146,"_2012":5143},{"_2186":5137,"_2188":5138,"_2012":5139},{"_2774":5147,"_52":53,"_2776":5141},{"_2774":5144,"_52":53,"_2776":5141},{"_2774":5140,"_52":53,"_2776":5141},[5142],"aa068aed5894abaf19ad3e607633c23332acc78517175af50abb750a0d403532",{"_2779":5143,"_2699":2779},"에이전트를 구축할 때 가장 무서운 것은 바로 '예측 불가능한 API 비용'입니다. 에이전트가 알아서 판단하고 도구를 호출하는 과정에서 루프가 길어지면 요금 예측이 불가능해지기 때문입니다. 이번 동결 결정 덕분에 개발자들은 예산 걱정 없이 안심하고 클로드 기반의 장기 워크플로우를 설계할 수 있게 되었습니다. 특히 최근 앤트로픽이 새롭게 공개한 '클로드 에이전트 SDK' 등을 활용해 자율 에이전트를 구축하려는 팀에게는 더할 나위 없이 든든한 예산 안전장치가 마련된 셈입니다.",[5145],{"_2779":5146,"_2699":2779},"エージェント構築において最も懸念されるのは「予測不可能なAPIコスト」です。エージェントが自律的に判断してツールを呼び出す過程でループが長引くと、料金予測が困難になるためです。今回の凍結決定により、開発者は予算を過度に心配することなく、安心してClaudeベースの長期ワークフローを設計できるようになりました。特に最近Anthropicが公開した「Claude Agent SDK」などを活用して自律エージェントを構築しようとするチームにとって、これ以上ない強力な予算のセーフティネットが用意されたと言えるでしょう。",[5148],{"_2779":5149,"_2699":2779},"When building agents, the biggest fear is 'unpredictable API costs.' Since fees become impossible to forecast when an agent loops through reasoning and tool-calling, this freeze allows developers to confidently design long-term, Claude-based workflows without worrying about their budgets. For teams looking to build autonomous agents, especially using the recently unveiled 'Claude Agent SDK,' this serves as a rock-solid budget safety net.",{"_2186":5164,"_2188":5161,"_2012":5158},{"_2186":5152,"_2188":5153,"_2012":5154},{"_2774":5162,"_52":53,"_2776":5156},{"_2774":5159,"_52":53,"_2776":5156},{"_2774":5155,"_52":53,"_2776":5156},[5157],"4c38a246ba0a26155f766cff031de78cc7759916dc9173a759ae1e64f0086bed",{"_2779":5158,"_2699":2779},"구글이 신형 가성비 모델을 선보인 것과 같은 날인 2026년 8월 13일, 딥시크의 DeepSeek V4 Pro가 정식 출시되며 시장에 강렬한 인상을 남겼습니다. 이 모델은 총 매개변수 1.6조 개 규모의 거대한 혼합 전문가 구조를 갖추고 있으면서도, 사용이 자유로운 MIT 라이선스로 공개되었습니다. 특히 글로벌 코딩 벤치마크인 라이브코드벤치에서 당당히 1위를 차지할 만큼 뛰어난 성능을 자랑합니다.",[5160],{"_2779":5161,"_2699":2779},"Googleが新型のコスパモデルを発表したのと同じ日の2026年8月13日、DeepSeekの「DeepSeek V4 Pro」が正式リリースされ、市場に強いインパクトを与えました。このモデルは総パラメータ数1.6兆規模の巨大な混合エキスパート（MoE）構造を持ちながら、自由に利用可能なMITライセンスで公開されました。特に、グローバルなコーディングベンチマークである「LiveCodeBench」で堂々の1位を獲得するほどの優れた性能を誇ります。",[5163],{"_2779":5164,"_2699":2779},"On August 13, 2026—the same day Google introduced its new cost-effective model—DeepSeek officially launched DeepSeek V4 Pro, making a strong impression on the market. The model features a massive 1.6 trillion parameter mixture-of-experts architecture but is released under the permissive MIT license. It boasts remarkable performance, notably claiming the #1 spot on LiveCodeBench, a global coding benchmark.",{"_2186":5179,"_2188":5176,"_2012":5173},{"_2186":5167,"_2188":5168,"_2012":5169},{"_2774":5177,"_52":53,"_2776":5171},{"_2774":5174,"_52":53,"_2776":5171},{"_2774":5170,"_52":53,"_2776":5171},[5172],"84d3835c7763744db3a61c31c7ccbbe457e1e5f971f289bea2001a369effb7ac",{"_2779":5173,"_2699":2779},"Gemini 3.7 Flash, 3주 만의 등장과 50% 요금 할인",[5175],{"_2779":5176,"_2699":2779},"Gemini 3.7 Flash、3週間での登場と50%の料金割引",[5178],{"_2779":5179,"_2699":2779},"Gemini 3.7 Flash: Released in Just 3 Weeks with a 50% Price 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3.7 Flash Release and Claude Price Freeze — Lowering the Cost of Building Agents Beyond the battle for model performance, there is a fierce, less visible war taking place: the fight over the 'cost per task' when r…","Gemini 3.7 FlashのリリースとClaudeの価格凍結 — エージェント構築コストが低下 AIモデルの性能競争に並んで、最近水面下で激しく燃え上がっている戦場があります。それは、AIエージェントを実際に稼働させる際に発生する「タスクあたりのコスト」を巡る戦いです。Googleの破格なコスパモデルの投入と、Anthropicの料金凍結宣言が重なり、業界ではいよいよ手軽なコストで自律エージェントネットワークを構築できるという期待…","Gemini 3.7 Flash 출시와 Claude 가격 동결 — 에이전트 구축 비용이 내려간다\n\nGemini 3.7 Flash Release and Claude Price Freeze — Lowering the Cost of Building Agents\n\nBeyond the battle for model performance, there is a fierce, less visible war taking place: the fight over the 'cost per task' when running AI agents. With Google's launch of a high-value model and Anthropic's announcement to freeze prices, expectations are rising in the industry that we can finally build autonomous agent networks at truly affordable costs.\n\nGemini 3.7 Flash: Released in Just 3 Weeks with a 50% Price Cut\n\nGoogle’s surprise announcement of Gemini 3.7 Flash on August 13, 2026, stunned developers twice. Not only was the high-speed release cycle surprising—appearing just three weeks after its predecessor—but the true core lies in its overwhelming cost-effectiveness.\n\nThis model is perfectly focused on coding and automating agent tasks. It proved its real-world capability on the DeepSWE v1.1 benchmark, which measures an agent's ability to solve complex tasks, by achieving a 65.3% success rate—far surpassing the 49% rate of the previous 3.6 model.\n\nBut what excited developers most is the aggressive price tag. Google has decided to offer Gemini 3.7 Flash at a 50% discount until the end of 2026. With this promotion, the price is just $0.75 per million tokens for input and $3.75 for output.\n\nBecause agents constantly think and call tools until they reach their goal, API costs can skyrocket exponentially. Google’s price-disruption move is providing much-needed relief to agent builders who have been struggling with costs.\n\nClaude Sonnet 5: Declaring a Price 'Freeze' Instead of a Hike\n\nIn response to Google's move, Anthropic pulled a card that developers would welcome most: they scrapped their planned price increase and announced a 'price freeze,' keeping current rates in place.\n\nOriginally, the promotional launch price for Claude Sonnet 5 was set to increase on September 1 to $3 per million input tokens and $15 for output. Anthropic reversed this, locking in their previous discounted rates—$2 input and $10 output—as the permanent standard price. It is a bold decision made in the face of intense pricing pressure from competing models.\n\nWhen building agents, the biggest fear is 'unpredictable API costs.' Since fees become impossible to forecast when an agent loops through reasoning and tool-calling, this freeze allows developers to confidently design long-term, Claude-based workflows without worrying about their budgets. For teams looking to build autonomous agents, especially using the recently unveiled 'Claude Agent SDK,' this serves as a rock-solid budget safety net.\n\nCost Pressure from Open Source: Official Launch of DeepSeek V4 Pro\n\nThere is a reason big tech companies are lowering their margins to compete on price: the immense pressure from the open-source community, which is catching up at a frightening pace.\n\nOn August 13, 2026—the same day Google introduced its new cost-effective model—DeepSeek officially launched DeepSeek V4 Pro, making a strong impression on the market. The model features a massive 1.6 trillion parameter mixture-of-experts architecture but is released under the permissive MIT license. It boasts remarkable performance, notably claiming the #1 spot on LiveCodeBench, a global coding benchmark.\n\nWith powerful alternatives appearing at this velocity, it has become difficult for big tech firms like Google and Anthropic to raise service rates at will. Consequently, developers now have the ability to choose the optimal option that fits their project's bottom line between commercial APIs and open-source models.\n\nFrom a Performance Race to a Cost-Efficiency Race\n\nThe AI market is now moving beyond a simple contest of 'who is smarter' toward a very pragmatic fight for efficiency: 'how much does it actually cost to run an agent.' Google’s Gemini 3.7 Flash price cuts and Anthropic’s Claude Sonnet 5 price freeze are clear signals of this shift.\n\nThis makes it the perfect time to experiment with complex multi-agent systems or tight monitoring workflows that may have been hesitant due to cost concerns. Moving forward, the skill of carefully calculating cost-per-task to design smart, efficient agent networks will become even more important than simply sticking to the largest available model.","Gemini 3.7 Flash 출시와 Claude 가격 동결 — 에이전트 구축 비용이 내려간다\n\nGemini 3.7 FlashのリリースとClaudeの価格凍結 — エージェント構築コストが低下\n\nAIモデルの性能競争に並んで、最近水面下で激しく燃え上がっている戦場があります。それは、AIエージェントを実際に稼働させる際に発生する「タスクあたりのコスト」を巡る戦いです。Googleの破格なコスパモデルの投入と、Anthropicの料金凍結宣言が重なり、業界ではいよいよ手軽なコストで自律エージェントネットワークを構築できるという期待が高まっています。\n\nGemini 3.7 Flash、3週間での登場と50%の料金割引\n\nGoogleが2026年8月13日にサプライズ発表したGemini 3.7 Flashは、開発者を二度驚かせました。前モデルの登場からわずか3週間という超高速なリリースサイクルも驚異的でしたが、真の核心はその圧倒的なコストパフォーマンスにあります。\n\n今回のモデルは、コーディングとエージェントによる業務自動化に完全にフォーカスしています。エージェントの複雑なタスク解決能力を測定するベンチマーク「DeepSWE v1.1」において、既存の3.6モデルの49%を大きく上回る65.3%の解決率を記録し、実用面での能力を証明しました。\n\nしかし、何よりも開発者を熱狂させたのは破格の価格設定です。Googleは2026年末まで、Gemini 3.7 Flashの料金を50%割引で提供すると発表しました。このプロモーションを適用すると、100万トークンあたりの入力はわずか0.75ドル、出力は3.75ドルに過ぎません。\n\nエージェントは目標を達成するまで絶え間なく考え、ツールを呼び出す性質上、APIコストが幾何級数的に増大します。Googleによる今回の破壊的な価格設定は、コスト問題に頭を悩ませていたエージェント開発者の大きな救いとなるでしょう。\n\n値上げではなく「価格凍結」を宣言したClaude Sonnet 5\n\nAnthropicもまたGoogleの攻勢に対抗し、開発者が最も歓迎するカードを切りました。予定されていた価格引き上げ計画を撤回し、既存の料金を維持する「価格凍結」を宣言したのです。\n\n当初の計画では、Claude Sonnet 5の導入プロモーション価格は9月1日から100万トークンあたり入力3ドル、出力15ドルに引き上げられる予定でした。しかしAnthropicはこれを撤回し、従来の割引価格であった入力2ドル、出力10ドルを恒久的な標準価格として固定しました。競合モデルによる激しい価格圧力の中で下された果敢な決断です。\n\nエージェント構築において最も懸念されるのは「予測不可能なAPIコスト」です。エージェントが自律的に判断してツールを呼び出す過程でループが長引くと、料金予測が困難になるためです。今回の凍結決定により、開発者は予算を過度に心配することなく、安心してClaudeベースの長期ワークフローを設計できるようになりました。特に最近Anthropicが公開した「Claude Agent SDK」などを活用して自律エージェントを構築しようとするチームにとって、これ以上ない強力な予算のセーフティネットが用意されたと言えるでしょう。\n\nオープンソースによるコスト圧力、DeepSeek V4 Proの正式リリース\n\nビッグテック企業がこのように利益率を下げてまで価格競争を行うのには理由があります。それは、背後から猛烈な勢いで追い上げるオープンソース陣営からの激しい圧力があるからです。\n\nGoogleが新型のコスパモデルを発表したのと同じ日の2026年8月13日、DeepSeekの「DeepSeek V4 Pro」が正式リリースされ、市場に強いインパクトを与えました。このモデルは総パラメータ数1.6兆規模の巨大な混合エキスパート（MoE）構造を持ちながら、自由に利用可能なMITライセンスで公開されました。特に、グローバルなコーディングベンチマークである「LiveCodeBench」で堂々の1位を獲得するほどの優れた性能を誇ります。\n\nこうした強力な代替手段が加速的に登場することで、GoogleやAnthropicのようなビッグテック企業も、サービス料金を勝手に引き上げにくい構造が形成されました。結果として開発者は、商用APIとオープンソースという2つの強力な選択肢の中から、プロジェクトの採算に合う最適な手段を選べるようになりました。\n\n性能競争からコスト効率競争へ\n\n現在のAI市場は、単に「誰がより賢いか」を競う段階を超え、「実際のエージェント実行時にどれだけのコストがかかるか」という極めて現実的な効率性の戦いへと向かっています。GoogleのGemini 3.7 Flashの値下げやAnthropicのClaude Sonnet 5の価格凍結は、それを象徴する明快なシグナルです。\n\nおかげで、これまではコスト負担がネックとなって二の足を踏んでいた複雑なマルチエージェントシステムや、高密度なモニタリングワークフローを心ゆくまで実験できる最適なタイミングが訪れました。今後はやみくもに巨大なモデルに固執するのではなく、タスクあたりのコストを細かく計算しながら、賢く実用的なエージェントネットワークを設計する能力が、より一層重要になるでしょう。","Gemini 3.7 Flash 출시와 Claude 가격 동결 — 에이전트 구축 비용이 내려간다\n\nGemini 3.7 Flash 출시와 Claude 가격 동결 — 에이전트 구축 비용이 내려간다\n\n인공지능 모델의 성능 대결만큼이나 최근 물밑에서 치열하게 타오르는 전쟁터가 있습니다. 바로 AI 에이전트를 실제로 실행할 때 드는 '작업당 비용' 싸움입니다. 구글의 파격적인 가성비 모델 출시와 앤트로픽의 요금 동결 선언이 맞물리면서, 업계에서는 이제 정말 부담 없는 비용으로 자율 에이전트 네트워크를 구축할 수 있겠다는 기대감이 커지고 있습니다.\n\nGemini 3.7 Flash, 3주 만의 등장과 50% 요금 할인\n\n구글이 2026년 8월 13일에 깜짝 발표한 Gemini 3.7 Flash는 개발자들을 두 번 놀라게 했습니다. 전작이 나온 지 불과 3주 만에 등장한 초고속 출시 주기도 놀라웠지만, 진짜 핵심은 압도적인 가성비에 있습니다.\n\n이번 모델은 코딩과 에이전트 업무 자동화에 완벽히 초점을 맞췄습니다. 에이전트의 복잡한 작업 해결 능력을 측정하는 DeepSWE v1.1 벤치마크에서 기존 3.6 모델의 49%를 훌쩍 뛰어넘는 65.3%의 해결률을 보여주며 실전 역량을 증명했습니다.\n\n하지만 무엇보다 개발자들을 설레게 한 것은 파격적인 가격표입니다. 구글은 2026년 말까지 Gemini 3.7 Flash의 요금을 무려 50% 할인해 제공하기로 했습니다. 이 프로모션을 적용하면 100만 토큰당 입력은 단 0.75달러, 출력은 3.75달러에 불과합니다.\n\n에이전트는 목표를 달성할 때까지 끊임없이 생각하고 도구를 호출하는 특성상 API 비용이 기하급수적으로 늘어납니다. 구글의 이번 가격 파괴는 비용 문제로 골머리를 앓던 에이전트 빌더들의 숨통을 제대로 틔워주고 있습니다.\n\n인상 대신 가격 '동결'을 선언한 Claude Sonnet 5\n\n앤트로픽 역시 구글의 공세에 맞서 개발자들이 가장 반길 만한 카드를 꺼냈습니다. 원래 예고했던 가격 인상 계획을 전격 취소하고, 기존 요금을 그대로 묶어두는 '가격 동결'을 선언한 것입니다.\n\n원래 계획대로라면 클로드 소네트 5(Claude Sonnet 5)의 도입 프로모션 요금은 9월 1일부터 100만 토큰당 입력 3달러, 출력 15달러로 인상될 예정이었습니다. 하지만 앤트로픽은 이를 번복하고 기존 할인가였던 입력 2달러, 출력 10달러 선을 영구적인 표준 가격으로 못 박았습니다. 경쟁 모델들의 거센 가격 압박 속에서 내린 과감한 결정입니다.\n\n에이전트를 구축할 때 가장 무서운 것은 바로 '예측 불가능한 API 비용'입니다. 에이전트가 알아서 판단하고 도구를 호출하는 과정에서 루프가 길어지면 요금 예측이 불가능해지기 때문입니다. 이번 동결 결정 덕분에 개발자들은 예산 걱정 없이 안심하고 클로드 기반의 장기 워크플로우를 설계할 수 있게 되었습니다. 특히 최근 앤트로픽이 새롭게 공개한 '클로드 에이전트 SDK' 등을 활용해 자율 에이전트를 구축하려는 팀에게는 더할 나위 없이 든든한 예산 안전장치가 마련된 셈입니다.\n\n오픈소스가 더하는 비용 압박, DeepSeek V4 Pro의 정식 출시\n\n빅테크 기업들이 이처럼 마진을 낮추며 가격 경쟁을 벌이는 데는 그럴 만한 이유가 있습니다. 바로 등 뒤에서 무서운 기세로 쫓아오는 오픈소스 진영의 거센 압박 때문입니다.\n\n구글이 신형 가성비 모델을 선보인 것과 같은 날인 2026년 8월 13일, 딥시크의 DeepSeek V4 Pro가 정식 출시되며 시장에 강렬한 인상을 남겼습니다. 이 모델은 총 매개변수 1.6조 개 규모의 거대한 혼합 전문가 구조를 갖추고 있으면서도, 사용이 자유로운 MIT 라이선스로 공개되었습니다. 특히 글로벌 코딩 벤치마크인 라이브코드벤치에서 당당히 1위를 차지할 만큼 뛰어난 성능을 자랑합니다.\n\n이러한 강력한 대체재가 가속도 넘치게 등장하면서 구글이나 앤트로픽 같은 빅테크 기업들도 서비스 요금을 마음대로 올리기 어려운 구조가 형성되었습니다. 결과적으로 개발자들은 상용 API와 오픈소스라는 두 가지 강력한 카드 중에서 프로젝트의 수지타산에 맞는 최적의 선택지를 고를 수 있게 되었습니다.\n\n성능 경쟁에서 비용 효율성 경쟁으로\n\n이제 인공지능 시장은 단순히 '누가 더 똑똑한가'를 겨루는 경쟁을 넘어, '실제 에이전트를 실행할 때 비용이 얼마나 드는가'라는 지극히 현실적인 효율성 싸움으로 향하고 있습니다. 구글의 Gemini 3.7 Flash 요금 인하와 앤트로픽의 Claude Sonnet 5 가격 동결은 이를 보여주는 명확한 신호입니다.\n\n덕분에 그동안 비용 부담 때문에 망설였던 복잡한 다중 에이전트 시스템이나 촘촘한 모니터링 워크플로우를 마음껏 실험해 볼 수 있는 최적의 타이밍이 왔습니다. 앞으로는 무작정 큰 모델을 고집하기보다, 작업당 비용을 꼼꼼히 따져가며 똑똑하고 실속 있는 에이전트 네트워크를 설계하는 역량이 더욱 중요해질 것입니다.",1685,{"_2186":5352,"_2188":92,"_2012":5353,"_2962":92},{"_2186":5350,"_2188":92,"_2012":5351,"_2962":92},0.09673590504451039,0.9032640949554896,163,1522,{"_2026":2012,"_276":5886,"_2954":5887,"_2956":5888,"_2958":2959},{"_168":5878,"_2942":5879,"_2712":5880,"_2945":2070},"Fastify v6 마이그레이션 — monorepo 타입 오염과 데이터 누수 막는 법","Fastify v6 마이그레이션 — monorepo 타입 오염과 데이터 누수 막는 법 Fastify v6의 정식 출시가 다가오면서 성능 향상에 대한 기대가 커지고 있지만, 대규모 엔터프라이즈 모노레포 환경에서 마이그레이션을 성공시키기 위해 해결해야 할 진짜 과제는 따로 있습니다. 특히 전역 타입 오염을 막기 위한 타입스크립트 아키텍처의 변화와, 내장 직렬화 전환 과정에서 발생할 수 있는 잠재…",[4831],[3946,3710,4830,5877,2938,4828],[],["D",1788090558697],["D",1788041400877],["D",1788142439797],["D",1788090604452],{"_34":2965,"_36":37,"_38":-5,"_39":3682,"_13":3683,"_42":5868},{"_34":2265,"_2056":2266,"_347":2267,"_2026":2065,"_2066":5856,"_2061":188,"_196":240,"_42":5857},{"_48":5850},{"_34":5373,"_2744":2513,"_2745":5374,"_2747":5375,"_2749":5376,"_2751":5377,"_2753":4220,"_2755":92,"_2077":5378,"_2726":5379,"_2758":-5},[],[5371],{"_3985":4847,"_36":5372},"CHECKED","cmtexomr606tx10m6r0if6tpi",{"_1128":5715,"_52":53},{"_5380":5381,"_5382":5383,"_5384":5385,"_5386":5387,"_5388":5389,"_5390":5391,"_5392":5393,"_5394":5395,"_5396":5397,"_5398":5399,"_5400":5401,"_5402":5403,"_5404":5405,"_5406":5407,"_5408":5409,"_5410":5411},"![Fastify v6 마이그레이션 — monorepo 타입 오염과 데이터 누수 막는 법](file:cmtf02vz406vl10m6tzpnfhly)\n\n# Fastify v6 마이그레이션 — monorepo 타입 오염과 데이터 누수 막는 법\n\nFastify v6의 정식 출시가 다가오면서 성능 향상에 대한 기대가 커지고 있지만, 대규모 엔터프라이즈 모노레포 환경에서 마이그레이션을 성공시키기 위해 해결해야 할 진짜 과제는 따로 있습니다. 특히 전역 타입 오염을 막기 위한 타입스크립트 아키텍처의 변화와, 내장 직렬화 전환 과정에서 발생할 수 있는 잠재적인 데이터 누수 리스크를 파악하는 것이 중요합니다. 이번 글에서는 이 두 가지 핵심 허들을 안전하게 넘기 위한 실전 대응 방안을 다룹니다.\n\n## 전역 타입 오염과의 결별: registration-scoped 데코레이터 타입 도입\n\n기존 Fastify v5까지는 플러그인에서 `fastify.decorate`를 통해 인스턴스를 확장할 때 타입스크립트의 전역 선언 병합에 의존해야 했습니다. 이 방식은 단일 애플리케이션 프로젝트에서는 직관적이지만, 여러 서비스와 독립된 라이브러리가 공존하는 대규모 모노레포 환경에서는 예기치 못한 부작용을 낳습니다. 특정 패키지에서 선언한 데코레이터 타입이 전역 네임스페이스를 통해 프로젝트 전체로 유출되는 타입 오염이 발생하기 때문입니다.\n\n이로 인해 해당 플러그인을 실제로 등록하지 않은 독립된 하위 라우터나 다른 서비스 모듈에서도 자동 완성에 데코레이터가 노출되고 타입 검사를 통과하는 현상이 일어납니다. 컴파일 시점에는 아무런 경고가 없다가 런타임에 막상 데코레이터가 존재하지 않아 서비스가 크래시되는 등의 치명적인 런타임 버그의 원인이 되곤 했습니다.\n\nFastify v6는 이러한 한계를 극복하기 위해 전역 타입 선언을 완전히 걷어내고 등록 범위 안에서만 유효한 스코프 기반 데코레이터 타입을 도입합니다. 이제 개발자는 전역 네임스페이스를 더럽히지 않고, 플러그인이 실제로 로드되어 동작하는 해당 스코프 내부에서만 확장된 타입을 정교하게 제어할 수 있습니다.\n\n```typescript\n// Fastify v5 이전: 전역 선언 병합으로 인해 프로젝트 전체에 타입 오염 발생\nimport { FastifyInstance } from 'fastify';\n\ndeclare module 'fastify' {\n interface FastifyInstance {\n customField: string;\n }\n}\n\n// Fastify v6 이후: 플러그인 로컬 스코프 기반 믹스인 적용\nimport fp from 'fastify-plugin';\nimport { FastifyInstance } from 'fastify';\n\nexport interface MyPluginMixin {\n customField: string;\n}\n\nexport default fp(async function (fastify: FastifyInstance & MyPluginMixin) {\n fastify.decorate('customField', 'hello');\n});\n```\n\n이 변화 덕분에 모노레포 내부의 개별 서비스들은 자신과 무관한 플러그인 타입으로부터 완전히 격리됩니다. 무분별한 전역 오염 없이 안전하게 독립적인 패키지 확장을 구현할 수 있어 대규모 엔터프라이즈 아키텍처의 형식 안정성을 크게 높여줍니다.\n\n## fast-json-stringify 제거와 데이터 누수 대응\n\nFastify v6의 가장 큰 기술적 변화는 기존의 핵심 엔진이었던 스키마 기반 직렬화 라이브러리인 fast-json-stringify의 제거입니다. Node.js 25 이상 버전에 탑재된 V8 엔진의 네이티브 JSON 직렬화 성능이 향상되면서, 굳이 런타임에 리소스를 많이 소모하는 스키마 컴파일을 거칠 필요가 없어졌기 때문입니다. 이 덕분에 서버리스 인프라 등에서 큰 고충이었던 초기 부팅 시점의 콜드 스타트 지연과 불필요한 메모리 사용량이 극적으로 해소되었습니다.\n\n하지만 이 아키텍처 변화는 엔터프라이즈 환경에서 뜻하지 않은 보안 사각지대를 초래할 수 있습니다. 기존의 fast-json-stringify 엔진은 출력 스키마를 기준으로 정의되지 않은 객체의 속성을 직렬화 과정에서 자동으로 걸러내는 보안 필터 역할을 조용히 수행해왔습니다. 반면 V8 엔진의 내장 직렬화 함수는 메모리에 올라온 객체의 모든 필드를 가감 없이 문자열로 인코딩합니다. 이로 인해 데이터베이스에서 조회한 사용자 정보 객체를 걸러내지 않고 그대로 전달하는 경우, 스키마에 정의하지 않았더라도 비밀번호 해시나 내부 트랜잭션 플래그 같은 민감한 데이터가 그대로 유출되는 위험이 생깁니다.\n\n데이터 누수 사고를 원천 차단하기 위해서는 Fastify v6가 제공하는 Ajv 기반의 응답 스키마 유효성 검증과 속성 필터링 옵션을 직접 연동해야 합니다. Fastify 전역 인스턴스를 생성할 때 Ajv 옵션 설정을 추가하고 개별 라우터 스키마에서 추가적인 필드를 제한하면 데이터 정제 기능을 그대로 유지할 수 있습니다.\n\n```typescript\nimport Fastify from 'fastify';\n\nconst fastify = Fastify({\n ajv: {\n customOptions: {\n removeAdditional: 'all'\n }\n }\n});\n\nfastify.get('/profile', {\n schema: {\n response: {\n 200: {\n type: 'object',\n properties: {\n id: { type: 'number' },\n email: { type: 'string' }\n },\n additionalProperties: false\n }\n }\n }\n}, async () => {\n return {\n id: 42,\n email: 'dev@example.com',\n passwordHash: 'argon2_hashed_secret_string'\n };\n});\n```\n\n이렇게 세팅해두면 응답을 클라이언트로 발송하기 직전에 Ajv 검증기가 스키마에 명시되지 않은 필드를 메모리상에서 자동으로 소거합니다. 정제된 온전한 데이터 모델만 V8의 내장 직렬화 함수로 전송되므로 속도 향상이라는 구조적 이점과 기업의 데이터 보안을 안정적으로 양립시킬 수 있습니다.\n\n## 성공적인 Fastify v6 전환을 위한 체크리스트\n\nFastify v6는 Node.js 24 이상을 요구하며, 모노레포의 타입 안전성과 직렬화 성능을 동시에 개선하는 아키텍처 변화를 보여줍니다. 안전한 마이그레이션을 마무리지으려면 컴파일 단계에서는 로컬 등록 스코프 기반의 타입 시스템으로 코드를 전환하고, 런타임 단계에서는 민감 정보가 누수되지 않도록 Ajv 설정의 추가 속성 제거 옵션을 반드시 점검해야 합니다. 이 두 가지 핵심 영역을 선제적으로 검토하고 테스트 환경을 구축한다면 대규모 엔터프라이즈 환경에서도 최신 Node.js 런타임의 최적화 혜택을 안전하게 누릴 수 있습니다.\n\n---\n\n**참고 링크**\n\n- [fastify/fastify GitHub Issues — Removal of fast-json-stringify and Native V8 JSON Serialization](https://github.com/fastify/fastify/issues/6507)\n- [fastify/fastify-static GitHub PRs — Ecosystem Migration to Registration-Scoped Decorator Typing](https://github.com/fastify/fastify-static/pull/565)\n- [fastify/fastify GitHub Issues — Removal of TypeScript Declaration Merging in Fastify v6](https://github.com/fastify/fastify/issues/5061)","b4b32e89b801f49ff2f2aa99b8bb9af8815b840c25062ced7503d7c44325f3ed",["D",1788041400882],["D",1788090604486],"033c408f-e201-4f8f-a0ec-d5cc741a3368",{"_2767":5700,"_2769":5701},"24b1e70d-7fd9-46e1-84e6-05d7b35ca27e",{"_2767":5685,"_2769":5686},"28cf0563-dd7f-4108-9b77-646730b157f8",{"_2767":5654,"_2769":5655},"296ec58a-c55b-4427-965b-8d69842a8783",{"_5590":5591,"_5592":5593,"_5594":5595,"_5596":5597,"_5598":5599,"_5600":5601},"35549f11-b95d-46e1-8f76-d56357d119b8",{"_2767":5575,"_2769":5576},"36460529-5cd2-4a01-9e2c-7b375bb54e50",{"_2767":5560,"_2769":5561},"44d92168-60c1-4b04-9ace-a7e8e0a62a8e",{"_2767":5545,"_2769":5546},"4694ca7f-1773-4786-84cd-f504d494e40f",{"_2767":5530,"_2769":5531},"5d009a18-567b-44cf-993f-a27b467fcc53",{"_2767":5515,"_2769":5516},"654e94a0-0ec7-423e-b013-a13e38b0a64b",{"_2767":5500,"_2769":5501},"770d0883-a533-46e0-b650-ecea506e001a",{"_2767":5485,"_2769":5486},"7cdec837-704b-4f1e-ba28-cec40004f33a",{"_2767":5470,"_2769":5471},"a4745c58-58c4-4618-b41a-86bd061d3325",{"_2767":5455,"_2769":5456},"b051b1fa-062b-4387-ab66-09f8fe1b2b80",{"_2767":5441,"_2769":5442},"c9db9ae3-77aa-4d89-a122-3c7202dd2086",{"_2767":5426,"_2769":5427},"e14a2b14-3be2-4e11-aa48-ffb0758f0644",{"_2767":5412,"_2769":5413},{"_2186":5425,"_2188":5422,"_2012":5356},{"_2186":5414,"_2188":5415,"_2012":5416},{"_2774":5423,"_52":53,"_2776":5418},{"_2774":5420,"_52":53,"_2776":5418},{"_2774":5417,"_52":53,"_2776":5418},[5419],"6c06d4a5b20e64a8b76a7461e337054332b38a82d87d6ba4326cf67b4d16a398",{"_2779":5356,"_2699":2779},[5421],{"_2779":5422,"_2699":2779},"Fastify v6への移行 — モノレポにおける型汚染とデータ漏洩を防ぐ方法",[5424],{"_2779":5425,"_2699":2779},"Fastify v6 Migration — Preventing Monorepo Type Pollution and Data Leaks",{"_2186":5440,"_2188":5437,"_2012":5434},{"_2186":5428,"_2188":5429,"_2012":5430},{"_2774":5438,"_52":53,"_2776":5432},{"_2774":5435,"_52":53,"_2776":5432},{"_2774":5431,"_52":53,"_2776":5432},[5433],"ed49ff759f58d3ea0cacfcc3a4edde4c0c7f9a1735a470f856f09434384c3f47",{"_2779":5434,"_2699":2779},"데이터 누수 사고를 원천 차단하기 위해서는 Fastify v6가 제공하는 Ajv 기반의 응답 스키마 유효성 검증과 속성 필터링 옵션을 직접 연동해야 합니다. Fastify 전역 인스턴스를 생성할 때 Ajv 옵션 설정을 추가하고 개별 라우터 스키마에서 추가적인 필드를 제한하면 데이터 정제 기능을 그대로 유지할 수 있습니다.",[5436],{"_2779":5437,"_2699":2779},"データ漏洩を根本的に遮断するには、Fastify v6が提供するAjvベースのレスポンススキーマ検証とプロパティフィルタリングオプションを直接連携させる必要があります。Fastifyグローバルインスタンスの作成時にAjvオプション設定を追加し、個別のルーターで追加フィールドを制限することで、データクレンジング機能を維持できます。",[5439],{"_2779":5440,"_2699":2779},"To fundamentally prevent data leak accidents, you must directly integrate the Ajv-based response schema validation and property filtering options provided by Fastify v6. By configuring Ajv options when creating the global Fastify instance and restricting additional fields in individual router schemas, you can maintain data sanitization functionality.",{"_2186":3242,"_2188":3238,"_2012":3234},{"_2186":5443,"_2188":5444,"_2012":5445},{"_2774":5452,"_52":53,"_2776":3232},{"_2774":5449,"_52":53,"_2776":3232},{"_2774":5446,"_52":53,"_2776":3232},[5447],{"_2779":3234,"_2699":2779,"_2858":5448},{"_2860":2861},[5450],{"_2779":3238,"_2699":2779,"_2858":5451},{"_2860":2861},[5453],{"_2779":3242,"_2699":2779,"_2858":5454},{"_2860":2861},{"_2186":5469,"_2188":5466,"_2012":5463},{"_2186":5457,"_2188":5458,"_2012":5459},{"_2774":5467,"_52":53,"_2776":5461},{"_2774":5464,"_52":53,"_2776":5461},{"_2774":5460,"_52":53,"_2776":5461},[5462],"9e3aa84879993d4d4dd7c5e56bc3bad6a31c72d96cde32cf41326ea688d80b56",{"_2779":5463,"_2699":2779},"이렇게 세팅해두면 응답을 클라이언트로 발송하기 직전에 Ajv 검증기가 스키마에 명시되지 않은 필드를 메모리상에서 자동으로 소거합니다. 정제된 온전한 데이터 모델만 V8의 내장 직렬화 함수로 전송되므로 속도 향상이라는 구조적 이점과 기업의 데이터 보안을 안정적으로 양립시킬 수 있습니다.",[5465],{"_2779":5466,"_2699":2779},"このように設定しておけば、レスポンスをクライアントに送信する直前にAjvバリデーターがスキーマに明示されていないフィールドをメモリ上で自動的に除去します。クレンジングされた完全なデータモデルのみがV8の組み込みシリアライズ関数へ渡されるため、速度向上という構造的メリットと、企業におけるデータセキュリティを安定して両立させることが可能です。",[5468],{"_2779":5469,"_2699":2779},"With this setup, the Ajv validator automatically purges fields not specified in the schema from memory just before the response is sent to the client. Since only the sanitized, complete data model is sent to V8's native serialization function, you can stably balance the structural benefit of performance improvements with enterprise data security.",{"_2186":5484,"_2188":5481,"_2012":5478},{"_2186":5472,"_2188":5473,"_2012":5474},{"_2774":5482,"_52":53,"_2776":5476},{"_2774":5479,"_52":53,"_2776":5476},{"_2774":5475,"_52":53,"_2776":5476},[5477],"4b1846cbecedbc1ea66ed3a8a4b67f81d84e1601fe9733a3f0232eb97696777b",{"_2779":5478,"_2699":2779},"이 변화 덕분에 모노레포 내부의 개별 서비스들은 자신과 무관한 플러그인 타입으로부터 완전히 격리됩니다. 무분별한 전역 오염 없이 안전하게 독립적인 패키지 확장을 구현할 수 있어 대규모 엔터프라이즈 아키텍처의 형식 안정성을 크게 높여줍니다.",[5480],{"_2779":5481,"_2699":2779},"この変更により、モノレポ内の個々のサービスは、自分とは無関係なプラグインの型から完全に隔離されます。無分別なグローバル汚染なしに独立したパッケージ拡張を安全に実装できるため、大規模エンタープライズアーキテクチャの型安全性を大幅に向上させます。",[5483],{"_2779":5484,"_2699":2779},"Thanks to this change, individual services within a monorepo are fully isolated from plugin types that are irrelevant to them. This allows for safe implementation of independent package extensions without indiscriminate global pollution, significantly increasing the type stability of large-scale enterprise architectures.",{"_2186":5499,"_2188":5496,"_2012":5493},{"_2186":5487,"_2188":5488,"_2012":5489},{"_2774":5497,"_52":53,"_2776":5491},{"_2774":5494,"_52":53,"_2776":5491},{"_2774":5490,"_52":53,"_2776":5491},[5492],"ae59fcb9d1a3f78eed1ab3775d77b30db64eebb3d143831af71eb8d09314efe3",{"_2779":5493,"_2699":2779},"Fastify v6의 정식 출시가 다가오면서 성능 향상에 대한 기대가 커지고 있지만, 대규모 엔터프라이즈 모노레포 환경에서 마이그레이션을 성공시키기 위해 해결해야 할 진짜 과제는 따로 있습니다. 특히 전역 타입 오염을 막기 위한 타입스크립트 아키텍처의 변화와, 내장 직렬화 전환 과정에서 발생할 수 있는 잠재적인 데이터 누수 리스크를 파악하는 것이 중요합니다. 이번 글에서는 이 두 가지 핵심 허들을 안전하게 넘기 위한 실전 대응 방안을 다룹니다.",[5495],{"_2779":5496,"_2699":2779},"Fastify v6の正式リリースが近づき、パフォーマンス向上への期待が高まっていますが、大規模なエンタープライズ向けモノレポ環境で移行を成功させるためには解決すべき真の課題があります。特に、グローバルな型汚染を防ぐためのTypeScriptアーキテクチャの刷新と、組み込みシリアライズへの転換過程で生じ得る潜在的なデータ漏洩リスクを把握することが重要です。本記事では、これら2つの重要なハードルを安全に乗り越えるための実践的な対応策を解説します。",[5498],{"_2779":5499,"_2699":2779},"As the official release of Fastify v6 approaches, expectations for performance improvements are high, but there are specific challenges that must be addressed to ensure a successful migration in large-scale enterprise monorepo environments. In particular, it is crucial to understand the shifts in TypeScript architecture needed to prevent global type pollution and the potential risks of data leakage during the transition to native serialization. This article covers practical strategies to safely navigate these two key hurdles.",{"_2186":5514,"_2188":5511,"_2012":5508},{"_2186":5502,"_2188":5503,"_2012":5504},{"_2774":5512,"_52":53,"_2776":5506},{"_2774":5509,"_52":53,"_2776":5506},{"_2774":5505,"_52":53,"_2776":5506},[5507],"c6c9652a037dcf4fe17bf9208ab5ba8c618765a2958410607132a202da8400a7",{"_2779":5508,"_2699":2779},"이로 인해 해당 플러그인을 실제로 등록하지 않은 독립된 하위 라우터나 다른 서비스 모듈에서도 자동 완성에 데코레이터가 노출되고 타입 검사를 통과하는 현상이 일어납니다. 컴파일 시점에는 아무런 경고가 없다가 런타임에 막상 데코레이터가 존재하지 않아 서비스가 크래시되는 등의 치명적인 런타임 버그의 원인이 되곤 했습니다.",[5510],{"_2779":5511,"_2699":2779},"その結果、該当プラグインを実際に登録していない独立したサブルーターや他のサービスモジュールでも、自動補完でデコレータが表示されたり、型チェックを通過したりする現象が起こります。コンパイル時点では警告が出ないにもかかわらず、ランタイムで実際にはデコレータが存在せずサービスがクラッシュするといった、致命的なバグの原因となっていました。",[5513],{"_2779":5514,"_2699":2779},"As a result, decorators can appear in autocomplete and pass type checks even in independent sub-routers or other service modules that have not actually registered those plugins. This often leads to critical runtime bugs, such as services crashing because the decorator does not exist at runtime, despite having no warnings during compilation.",{"_2186":5529,"_2188":5526,"_2012":5523},{"_2186":5517,"_2188":5518,"_2012":5519},{"_2774":5527,"_52":53,"_2776":5521},{"_2774":5524,"_52":53,"_2776":5521},{"_2774":5520,"_52":53,"_2776":5521},[5522],"0f2d4597c0ebaa101a1c4cccee52e137495491322cc691f86eab8ea9c62d5ed9",{"_2779":5523,"_2699":2779},"Fastify v6는 Node.js 24 이상을 요구하며, 모노레포의 타입 안전성과 직렬화 성능을 동시에 개선하는 아키텍처 변화를 보여줍니다. 안전한 마이그레이션을 마무리지으려면 컴파일 단계에서는 로컬 등록 스코프 기반의 타입 시스템으로 코드를 전환하고, 런타임 단계에서는 민감 정보가 누수되지 않도록 Ajv 설정의 추가 속성 제거 옵션을 반드시 점검해야 합니다. 이 두 가지 핵심 영역을 선제적으로 검토하고 테스트 환경을 구축한다면 대규모 엔터프라이즈 환경에서도 최신 Node.js 런타임의 최적화 혜택을 안전하게 누릴 수 있습니다.",[5525],{"_2779":5526,"_2699":2779},"Fastify v6はNode.js 24以上を要求し、モノレポの型安全性とシリアライズ性能を同時に向上させるアーキテクチャの進化を体現しています。安全に移行を完了させるには、コンパイル段階ではローカル登録スコープベースの型システムへコードを移行し、ランタイム段階では機密情報が漏洩しないようAjvの追加プロパティ除去オプションを必ず確認してください。これら2つの核心領域を先制的に検討しテスト環境を構築すれば、大規模エンタープライズ環境でも最新のNode.jsランタイムによる最適化の恩恵を安全に享受できるでしょう。",[5528],{"_2779":5529,"_2699":2779},"Fastify v6 requires Node.js 24 or higher and represents an architectural shift that improves both monorepo type safety and serialization performance. To complete a safe migration, ensure you switch your code to the local registration scope-based type system at compile time, and verify the 'remove additional properties' option in your Ajv settings at runtime to prevent sensitive data leaks. By proactively reviewing these two core areas and building a testing environment, you can safely enjoy the optimization benefits of the latest Node.js runtime even in large-scale enterprise environments.",{"_2186":5544,"_2188":5541,"_2012":5538},{"_2186":5532,"_2188":5533,"_2012":5534},{"_2774":5542,"_52":53,"_2776":5536},{"_2774":5539,"_52":53,"_2776":5536},{"_2774":5535,"_52":53,"_2776":5536},[5537],"b5b19ea810b81cb9371f6d7cf183b892b8721259601c32b2eeb66ac4b15add99",{"_2779":5538,"_2699":2779},"전역 타입 오염과의 결별: registration-scoped 데코레이터 타입 도입",[5540],{"_2779":5541,"_2699":2779},"グローバル型汚染との決別：registration-scopedデコレータ型の導入",[5543],{"_2779":5544,"_2699":2779},"Breaking Free from Global Type Pollution: Introducing Registration-Scoped Decorator Types",{"_2186":5559,"_2188":5556,"_2012":5553},{"_2186":5547,"_2188":5548,"_2012":5549},{"_2774":5557,"_52":53,"_2776":5551},{"_2774":5554,"_52":53,"_2776":5551},{"_2774":5550,"_52":53,"_2776":5551},[5552],"d4e83eeedfbfc27c41f278baa63f6d1cd49c7d2dbdff2fd36ba4df90ca01c3fb",{"_2779":5553,"_2699":2779},"성공적인 Fastify v6 전환을 위한 체크리스트",[5555],{"_2779":5556,"_2699":2779},"成功のためのFastify v6移行チェックリスト",[5558],{"_2779":5559,"_2699":2779},"Checklist for a Successful Fastify v6 Transition",{"_2186":5574,"_2188":5571,"_2012":5568},{"_2186":5562,"_2188":5563,"_2012":5564},{"_2774":5572,"_52":53,"_2776":5566},{"_2774":5569,"_52":53,"_2776":5566},{"_2774":5565,"_52":53,"_2776":5566},[5567],"a7b26b252c9d26bd20c4c4d32a039cf2d036601096cf8e585ddd26bc16c26509",{"_2779":5568,"_2699":2779},"Fastify v6의 가장 큰 기술적 변화는 기존의 핵심 엔진이었던 스키마 기반 직렬화 라이브러리인 fast-json-stringify의 제거입니다. Node.js 25 이상 버전에 탑재된 V8 엔진의 네이티브 JSON 직렬화 성능이 향상되면서, 굳이 런타임에 리소스를 많이 소모하는 스키마 컴파일을 거칠 필요가 없어졌기 때문입니다. 이 덕분에 서버리스 인프라 등에서 큰 고충이었던 초기 부팅 시점의 콜드 스타트 지연과 불필요한 메모리 사용량이 극적으로 해소되었습니다.",[5570],{"_2779":5571,"_2699":2779},"Fastify v6における最大の技術的変更は、従来のコアエンジンであったスキーマベースのシリアライズライブラリ「fast-json-stringify」の削除です。Node.js 25以上に搭載されたV8エンジンのネイティブJSONシリアライズ性能が向上したため、実行時にリソースを消費するスキーマコンパイルが不要になったからです。これにより、サーバーレスインフラ等で課題となっていた初期ブート時のコールドスタート遅延や、不要なメモリ使用量が劇的に改善されました。",[5573],{"_2779":5574,"_2699":2779},"The most significant technical change in Fastify v6 is the removal of fast-json-stringify, the schema-based serialization library that was previously the core engine. As the native JSON serialization performance of the V8 engine in Node.js 25+ has improved, the need for resource-intensive runtime schema compilation has vanished. This dramatically reduces cold start delays and unnecessary memory usage, which were major pain points in serverless infrastructures.",{"_2186":5589,"_2188":5586,"_2012":5583},{"_2186":5577,"_2188":5578,"_2012":5579},{"_2774":5587,"_52":53,"_2776":5581},{"_2774":5584,"_52":53,"_2776":5581},{"_2774":5580,"_52":53,"_2776":5581},[5582],"c8c2fd31c294d099d618c7d7d6f4f64c0ef3b3126357634c85ca3bfd47bed1fd",{"_2779":5583,"_2699":2779},"fast-json-stringify 제거와 데이터 누수 대응",[5585],{"_2779":5586,"_2699":2779},"fast-json-stringifyの削除とデータ漏洩への対応",[5588],{"_2779":5589,"_2699":2779},"Removing fast-json-stringify and Addressing Data Leaks","item:17480535-03bf-409e-a09a-a0f0bf9f65ba",{"_2186":5645,"_2188":5645,"_2012":5645},"item:c002c287-dbda-48e5-98e1-0c8899616a69",{"_2186":5628,"_2188":5628,"_2012":5628},"item:dfef2400-eb35-45c2-8e54-e4f8b067fa3c",{"_2186":5610,"_2188":5610,"_2012":5610},"$inline:item:17480535-03bf-409e-a09a-a0f0bf9f65ba",{"_2186":5637,"_2188":5638,"_2012":5639},"$inline:item:c002c287-dbda-48e5-98e1-0c8899616a69",{"_2186":5619,"_2188":5620,"_2012":5621},"$inline:item:dfef2400-eb35-45c2-8e54-e4f8b067fa3c",{"_2186":5602,"_2188":5603,"_2012":5604},{"_2774":5615,"_52":53,"_2776":5606},{"_2774":5611,"_52":53,"_2776":5606},{"_2774":5605,"_52":53,"_2776":5606},[5607],"09371ceefe8bedb102d2ebf065df7285a341ab90baa248fc2a515c5aec948766",{"_2801":4292,"_2699":2803,"_2804":5608},[5609],{"_2779":5610,"_2699":2779},"fastify/fastify GitHub Issues — Removal of TypeScript Declaration Merging in Fastify v6",[5612],{"_2801":4292,"_2699":2803,"_2804":5613},[5614],{"_2779":5610,"_2699":2779},[5616],{"_2801":4292,"_2699":2803,"_2804":5617},[5618],{"_2779":5610,"_2699":2779},{"_2774":5633,"_52":53,"_2776":5623},{"_2774":5629,"_52":53,"_2776":5623},{"_2774":5622,"_52":53,"_2776":5623},[5624],"7da0d63f0453847ecae007e1571f8c8cb74b854d6d0388accd2e7b07dc3f97d1",{"_2801":5625,"_2699":2803,"_2804":5626},"https://github.com/fastify/fastify-static/pull/565",[5627],{"_2779":5628,"_2699":2779},"fastify/fastify-static GitHub PRs — Ecosystem Migration to Registration-Scoped Decorator Typing",[5630],{"_2801":5625,"_2699":2803,"_2804":5631},[5632],{"_2779":5628,"_2699":2779},[5634],{"_2801":5625,"_2699":2803,"_2804":5635},[5636],{"_2779":5628,"_2699":2779},{"_2774":5650,"_52":53,"_2776":5641},{"_2774":5646,"_52":53,"_2776":5641},{"_2774":5640,"_52":53,"_2776":5641},[5642],"0647f4c2c7ac30e63723f599b5424082f3d977764840dc98010f79630c76c3d2",{"_2801":4328,"_2699":2803,"_2804":5643},[5644],{"_2779":5645,"_2699":2779},"fastify/fastify GitHub Issues — Removal of fast-json-stringify and Native V8 JSON Serialization",[5647],{"_2801":4328,"_2699":2803,"_2804":5648},[5649],{"_2779":5645,"_2699":2779},[5651],{"_2801":4328,"_2699":2803,"_2804":5652},[5653],{"_2779":5645,"_2699":2779},{"_2186":5682,"_2188":5683,"_2012":5684},{"_2186":5656,"_2188":5657,"_2012":5658},{"_2774":5675,"_52":53,"_2776":5660},{"_2774":5668,"_52":53,"_2776":5660},{"_2774":5659,"_52":53,"_2776":5660},[5661,5662,5663],"44d2837a443f6876f10cc1ba9059d5d2a2df91f4948ce0ff28ab8713542f296c",{"_2779":5667,"_2699":2779},{"_2779":5665,"_2699":2779,"_2858":5666},{"_2779":5664,"_2699":2779},"를 통해 인스턴스를 확장할 때 타입스크립트의 전역 선언 병합에 의존해야 했습니다. 이 방식은 단일 애플리케이션 프로젝트에서는 직관적이지만, 여러 서비스와 독립된 라이브러리가 공존하는 대규모 모노레포 환경에서는 예기치 못한 부작용을 낳습니다. 특정 패키지에서 선언한 데코레이터 타입이 전역 네임스페이스를 통해 프로젝트 전체로 유출되는 타입 오염이 발생하기 때문입니다.","fastify.decorate",{"_3055":2861},"기존 Fastify v5까지는 플러그인에서 ",[5669,5670,5671],{"_2779":5674,"_2699":2779},{"_2779":5665,"_2699":2779,"_2858":5673},{"_2779":5672,"_2699":2779}," を通じてインスタンスを拡張する際、TypeScriptのグローバル宣言マージに依存する必要がありました。この方式は単一のアプリケーションプロジェクトでは直感的ですが、複数のサービスや独立したライブラリが共存する大規模なモノレポ環境では予期せぬ副作用を生みます。特定のパッケージで宣言したデコレータ型が、グローバル名前空間を通じてプロジェクト全体に流出し、型汚染が発生してしまうためです。",{"_3055":2861},"Fastify v5までは、プラグインで ",[5676,5677,5678],{"_2779":5681,"_2699":2779},{"_2779":5665,"_2699":2779,"_2858":5680},{"_2779":5679,"_2699":2779}," relied on TypeScript's global declaration merging. While this approach is intuitive for single-application projects, it creates unexpected side effects in large-scale monorepo environments where multiple services and independent libraries coexist. This is because decorator types declared in a specific package leak into the global namespace, leading to type pollution throughout the entire project.",{"_3055":2861},"Up until Fastify v5, extending instances via ","Up until Fastify v5, extending instances via fastify.decorate relied on TypeScript's global declaration merging. While this approach is intuitive for single-application projects, it creates unexpected side effects in large-scale monorepo environments where multiple services and independent libraries coexist. This is because decorator types declared in a specific package leak into the global namespace, leading to type pollution throughout the entire project.","Fastify v5までは、プラグインで fastify.decorate を通じてインスタンスを拡張する際、TypeScriptのグローバル宣言マージに依存する必要がありました。この方式は単一のアプリケーションプロジェクトでは直感的ですが、複数のサービスや独立したライブラリが共存する大規模なモノレポ環境では予期せぬ副作用を生みます。特定のパッケージで宣言したデコレータ型が、グローバル名前空間を通じてプロジェクト全体に流出し、型汚染が発生してしまうためです。","기존 Fastify v5까지는 플러그인에서 fastify.decorate를 통해 인스턴스를 확장할 때 타입스크립트의 전역 선언 병합에 의존해야 했습니다. 이 방식은 단일 애플리케이션 프로젝트에서는 직관적이지만, 여러 서비스와 독립된 라이브러리가 공존하는 대규모 모노레포 환경에서는 예기치 못한 부작용을 낳습니다. 특정 패키지에서 선언한 데코레이터 타입이 전역 네임스페이스를 통해 프로젝트 전체로 유출되는 타입 오염이 발생하기 때문입니다.",{"_2186":5699,"_2188":5696,"_2012":5693},{"_2186":5687,"_2188":5688,"_2012":5689},{"_2774":5697,"_52":53,"_2776":5691},{"_2774":5694,"_52":53,"_2776":5691},{"_2774":5690,"_52":53,"_2776":5691},[5692],"cd4a3f353563e364bc42a2ffc523680e3b43fecfd21a70dd7e4ca72900ffc69c",{"_2779":5693,"_2699":2779},"하지만 이 아키텍처 변화는 엔터프라이즈 환경에서 뜻하지 않은 보안 사각지대를 초래할 수 있습니다. 기존의 fast-json-stringify 엔진은 출력 스키마를 기준으로 정의되지 않은 객체의 속성을 직렬화 과정에서 자동으로 걸러내는 보안 필터 역할을 조용히 수행해왔습니다. 반면 V8 엔진의 내장 직렬화 함수는 메모리에 올라온 객체의 모든 필드를 가감 없이 문자열로 인코딩합니다. 이로 인해 데이터베이스에서 조회한 사용자 정보 객체를 걸러내지 않고 그대로 전달하는 경우, 스키마에 정의하지 않았더라도 비밀번호 해시나 내부 트랜잭션 플래그 같은 민감한 데이터가 그대로 유출되는 위험이 생깁니다.",[5695],{"_2779":5696,"_2699":2779},"しかし、このアーキテクチャの変更はエンタープライズ環境で意図しないセキュリティ上の死角を生む可能性があります。従来のfast-json-stringifyエンジンは、出力スキーマに基づき、定義されていないオブジェクトのプロパティをシリアライズ過程で自動的に除去するセキュリティフィルターの役割を担っていました。一方、V8エンジンの組み込みシリアライズ関数は、メモリ上に存在するオブジェクトの全フィールドをそのまま文字列化します。このため、データベースから取得したユーザー情報オブジェクトをそのまま渡してしまうと、スキーマで定義していなくてもパスワードハッシュや内部トランザクションフラグといった機密データが漏洩するリスクが生じます。",[5698],{"_2779":5699,"_2699":2779},"However, this architectural shift can introduce unexpected security blind spots in enterprise environments. The previous fast-json-stringify engine acted as a silent security filter, automatically stripping out object properties not defined in the output schema during serialization. In contrast, the V8 engine's built-in serialization function encodes all fields of an object in memory without modification. Consequently, if a user information object retrieved from a database is passed through without filtering, sensitive data—such as password hashes or internal transaction flags—may be leaked even if not defined in the schema.",{"_2186":5714,"_2188":5711,"_2012":5708},{"_2186":5702,"_2188":5703,"_2012":5704},{"_2774":5712,"_52":53,"_2776":5706},{"_2774":5709,"_52":53,"_2776":5706},{"_2774":5705,"_52":53,"_2776":5706},[5707],"ebdb7f7108d9a9437d44031648dab813c583652fb29fb26328e56835acaaf4ff",{"_2779":5708,"_2699":2779},"Fastify v6는 이러한 한계를 극복하기 위해 전역 타입 선언을 완전히 걷어내고 등록 범위 안에서만 유효한 스코프 기반 데코레이터 타입을 도입합니다. 이제 개발자는 전역 네임스페이스를 더럽히지 않고, 플러그인이 실제로 로드되어 동작하는 해당 스코프 내부에서만 확장된 타입을 정교하게 제어할 수 있습니다.",[5710],{"_2779":5711,"_2699":2779},"Fastify v6はこうした限界を克服するため、グローバルな型宣言を完全に排除し、登録範囲内でのみ有効なスコープベースのデコレータ型を導入します。これにより、グローバル名前空間を汚染することなく、プラグインが実際にロードされて動作するスコープ内でのみ、拡張された型を厳密に制御できるようになりました。",[5713],{"_2779":5714,"_2699":2779},"To overcome these limitations, Fastify v6 completely removes global type declarations and introduces scope-based decorator types that are valid only within their registration context. Developers can now precisely control extended types within the specific scope where a plugin is actually loaded and active, without polluting the global 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Fastify from 'fastify';\n\nconst fastify = Fastify({\n ajv: {\n customOptions: {\n removeAdditional: 'all'\n }\n }\n});\n\nfastify.get('/profile', {\n schema: {\n response: {\n 200: {\n type: 'object',\n properties: {\n id: { type: 'number' },\n email: { type: 'string' }\n },\n additionalProperties: false\n }\n }\n }\n}, async () => {\n return {\n id: 42,\n email: 'dev@example.com',\n passwordHash: 'argon2_hashed_secret_string'\n };\n});","194109cf-2947-44df-a62b-684a29a2d2cc",[],[5800],{"_2779":5434,"_2699":2779},"60f7d177-793c-4caf-b32d-032e29067e91",[],[5804],{"_2779":5693,"_2699":2779},"c0c83d4e-9c66-4406-a7e5-4d73124c7cfc",[],[5808],{"_2779":5568,"_2699":2779},"c60a795d-3e85-4fc2-959b-e5a73e280101",[],[5812],{"_2779":5583,"_2699":2779},"62c85456-8dbc-434b-a901-db1bc72c0b0a",[],[5816],{"_2779":5478,"_2699":2779},"f804abcf-9cb2-4185-b049-148577e5ca58",[],"// Fastify v5 이전: 전역 선언 병합으로 인해 프로젝트 전체에 타입 오염 발생\nimport { FastifyInstance } from 'fastify';\n\ndeclare module 'fastify' {\n interface FastifyInstance {\n customField: string;\n }\n}\n\n// Fastify v6 이후: 플러그인 로컬 스코프 기반 믹스인 적용\nimport fp from 'fastify-plugin';\nimport { FastifyInstance } from 'fastify';\n\nexport interface MyPluginMixin {\n customField: string;\n}\n\nexport default fp(async function (fastify: FastifyInstance & MyPluginMixin) {\n fastify.decorate('customField', 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v6 Migration — Preventing Monorepo Type Pollution and Data Leaks As the official release of Fastify v6 approaches, expectations for performance improvements are high, but there are specific challenges that must b…","Fastify v6への移行 — モノレポにおける型汚染とデータ漏洩を防ぐ方法 Fastify v6の正式リリースが近づき、パフォーマンス向上への期待が高まっていますが、大規模なエンタープライズ向けモノレポ環境で移行を成功させるためには解決すべき真の課題があります。特に、グローバルな型汚染を防ぐためのTypeScriptアーキテクチャの刷新と、組み込みシリアライズへの転換過程で生じ得る潜在的なデータ漏洩リスクを把握することが重要です。本…","Fastify v6 마이그레이션 — monorepo 타입 오염과 데이터 누수 막는 법\n\nFastify v6 Migration — Preventing Monorepo Type Pollution and Data Leaks\n\nAs the official release of Fastify v6 approaches, expectations for performance improvements are high, but there are specific challenges that must be addressed to ensure a successful migration in large-scale enterprise monorepo environments. In particular, it is crucial to understand the shifts in TypeScript architecture needed to prevent global type pollution and the potential risks of data leakage during the transition to native serialization. This article covers practical strategies to safely navigate these two key hurdles.\n\nBreaking Free from Global Type Pollution: Introducing Registration-Scoped Decorator Types\n\nUp until Fastify v5, extending instances via fastify.decorate relied on TypeScript's global declaration merging. While this approach is intuitive for single-application projects, it creates unexpected side effects in large-scale monorepo environments where multiple services and independent libraries coexist. This is because decorator types declared in a specific package leak into the global namespace, leading to type pollution throughout the entire project.\n\nAs a result, decorators can appear in autocomplete and pass type checks even in independent sub-routers or other service modules that have not actually registered those plugins. This often leads to critical runtime bugs, such as services crashing because the decorator does not exist at runtime, despite having no warnings during compilation.\n\nTo overcome these limitations, Fastify v6 completely removes global type declarations and introduces scope-based decorator types that are valid only within their registration context. Developers can now precisely control extended types within the specific scope where a plugin is actually loaded and active, without polluting the global namespace.\n\n// Fastify v5 이전: 전역 선언 병합으로 인해 프로젝트 전체에 타입 오염 발생\nimport { FastifyInstance } from 'fastify';\n\ndeclare module 'fastify' {\n interface FastifyInstance {\n customField: string;\n }\n}\n\n// Fastify v6 이후: 플러그인 로컬 스코프 기반 믹스인 적용\nimport fp from 'fastify-plugin';\nimport { FastifyInstance } from 'fastify';\n\nexport interface MyPluginMixin {\n customField: string;\n}\n\nexport default fp(async function (fastify: FastifyInstance & MyPluginMixin) {\n fastify.decorate('customField', 'hello');\n});\n\nThanks to this change, individual services within a monorepo are fully isolated from plugin types that are irrelevant to them. This allows for safe implementation of independent package extensions without indiscriminate global pollution, significantly increasing the type stability of large-scale enterprise architectures.\n\nRemoving fast-json-stringify and Addressing Data Leaks\n\nThe most significant technical change in Fastify v6 is the removal of fast-json-stringify, the schema-based serialization library that was previously the core engine. As the native JSON serialization performance of the V8 engine in Node.js 25+ has improved, the need for resource-intensive runtime schema compilation has vanished. This dramatically reduces cold start delays and unnecessary memory usage, which were major pain points in serverless infrastructures.\n\nHowever, this architectural shift can introduce unexpected security blind spots in enterprise environments. The previous fast-json-stringify engine acted as a silent security filter, automatically stripping out object properties not defined in the output schema during serialization. In contrast, the V8 engine's built-in serialization function encodes all fields of an object in memory without modification. Consequently, if a user information object retrieved from a database is passed through without filtering, sensitive data—such as password hashes or internal transaction flags—may be leaked even if not defined in the schema.\n\nTo fundamentally prevent data leak accidents, you must directly integrate the Ajv-based response schema validation and property filtering options provided by Fastify v6. By configuring Ajv options when creating the global Fastify instance and restricting additional fields in individual router schemas, you can maintain data sanitization functionality.\n\nimport Fastify from 'fastify';\n\nconst fastify = Fastify({\n ajv: {\n customOptions: {\n removeAdditional: 'all'\n }\n }\n});\n\nfastify.get('/profile', {\n schema: {\n response: {\n 200: {\n type: 'object',\n properties: {\n id: { type: 'number' },\n email: { type: 'string' }\n },\n additionalProperties: false\n }\n }\n }\n}, async () => {\n return {\n id: 42,\n email: 'dev@example.com',\n passwordHash: 'argon2_hashed_secret_string'\n };\n});\n\nWith this setup, the Ajv validator automatically purges fields not specified in the schema from memory just before the response is sent to the client. Since only the sanitized, complete data model is sent to V8's native serialization function, you can stably balance the structural benefit of performance improvements with enterprise data security.\n\nChecklist for a Successful Fastify v6 Transition\n\nFastify v6 requires Node.js 24 or higher and represents an architectural shift that improves both monorepo type safety and serialization performance. To complete a safe migration, ensure you switch your code to the local registration scope-based type system at compile time, and verify the 'remove additional properties' option in your Ajv settings at runtime to prevent sensitive data leaks. By proactively reviewing these two core areas and building a testing environment, you can safely enjoy the optimization benefits of the latest Node.js runtime even in large-scale enterprise environments.\n\nReference Links\n\nfastify/fastify GitHub Issues — Removal of fast-json-stringify and Native V8 JSON Serialization\nfastify/fastify-static GitHub PRs — Ecosystem Migration to Registration-Scoped Decorator Typing\nfastify/fastify GitHub Issues — Removal of TypeScript Declaration Merging in Fastify v6","Fastify v6 마이그레이션 — monorepo 타입 오염과 데이터 누수 막는 법\n\nFastify v6への移行 — モノレポにおける型汚染とデータ漏洩を防ぐ方法\n\nFastify v6の正式リリースが近づき、パフォーマンス向上への期待が高まっていますが、大規模なエンタープライズ向けモノレポ環境で移行を成功させるためには解決すべき真の課題があります。特に、グローバルな型汚染を防ぐためのTypeScriptアーキテクチャの刷新と、組み込みシリアライズへの転換過程で生じ得る潜在的なデータ漏洩リスクを把握することが重要です。本記事では、これら2つの重要なハードルを安全に乗り越えるための実践的な対応策を解説します。\n\nグローバル型汚染との決別：registration-scopedデコレータ型の導入\n\nFastify v5までは、プラグインで fastify.decorate を通じてインスタンスを拡張する際、TypeScriptのグローバル宣言マージに依存する必要がありました。この方式は単一のアプリケーションプロジェクトでは直感的ですが、複数のサービスや独立したライブラリが共存する大規模なモノレポ環境では予期せぬ副作用を生みます。特定のパッケージで宣言したデコレータ型が、グローバル名前空間を通じてプロジェクト全体に流出し、型汚染が発生してしまうためです。\n\nその結果、該当プラグインを実際に登録していない独立したサブルーターや他のサービスモジュールでも、自動補完でデコレータが表示されたり、型チェックを通過したりする現象が起こります。コンパイル時点では警告が出ないにもかかわらず、ランタイムで実際にはデコレータが存在せずサービスがクラッシュするといった、致命的なバグの原因となっていました。\n\nFastify v6はこうした限界を克服するため、グローバルな型宣言を完全に排除し、登録範囲内でのみ有効なスコープベースのデコレータ型を導入します。これにより、グローバル名前空間を汚染することなく、プラグインが実際にロードされて動作するスコープ内でのみ、拡張された型を厳密に制御できるようになりました。\n\n// Fastify v5 이전: 전역 선언 병합으로 인해 프로젝트 전체에 타입 오염 발생\nimport { FastifyInstance } from 'fastify';\n\ndeclare module 'fastify' {\n interface FastifyInstance {\n customField: string;\n }\n}\n\n// Fastify v6 이후: 플러그인 로컬 스코프 기반 믹스인 적용\nimport fp from 'fastify-plugin';\nimport { FastifyInstance } from 'fastify';\n\nexport interface MyPluginMixin {\n customField: string;\n}\n\nexport default fp(async function (fastify: FastifyInstance & MyPluginMixin) {\n fastify.decorate('customField', 'hello');\n});\n\nこの変更により、モノレポ内の個々のサービスは、自分とは無関係なプラグインの型から完全に隔離されます。無分別なグローバル汚染なしに独立したパッケージ拡張を安全に実装できるため、大規模エンタープライズアーキテクチャの型安全性を大幅に向上させます。\n\nfast-json-stringifyの削除とデータ漏洩への対応\n\nFastify v6における最大の技術的変更は、従来のコアエンジンであったスキーマベースのシリアライズライブラリ「fast-json-stringify」の削除です。Node.js 25以上に搭載されたV8エンジンのネイティブJSONシリアライズ性能が向上したため、実行時にリソースを消費するスキーマコンパイルが不要になったからです。これにより、サーバーレスインフラ等で課題となっていた初期ブート時のコールドスタート遅延や、不要なメモリ使用量が劇的に改善されました。\n\nしかし、このアーキテクチャの変更はエンタープライズ環境で意図しないセキュリティ上の死角を生む可能性があります。従来のfast-json-stringifyエンジンは、出力スキーマに基づき、定義されていないオブジェクトのプロパティをシリアライズ過程で自動的に除去するセキュリティフィルターの役割を担っていました。一方、V8エンジンの組み込みシリアライズ関数は、メモリ上に存在するオブジェクトの全フィールドをそのまま文字列化します。このため、データベースから取得したユーザー情報オブジェクトをそのまま渡してしまうと、スキーマで定義していなくてもパスワードハッシュや内部トランザクションフラグといった機密データが漏洩するリスクが生じます。\n\nデータ漏洩を根本的に遮断するには、Fastify v6が提供するAjvベースのレスポンススキーマ検証とプロパティフィルタリングオプションを直接連携させる必要があります。Fastifyグローバルインスタンスの作成時にAjvオプション設定を追加し、個別のルーターで追加フィールドを制限することで、データクレンジング機能を維持できます。\n\nimport Fastify from 'fastify';\n\nconst fastify = Fastify({\n ajv: {\n customOptions: {\n removeAdditional: 'all'\n }\n }\n});\n\nfastify.get('/profile', {\n schema: {\n response: {\n 200: {\n type: 'object',\n properties: {\n id: { type: 'number' },\n email: { type: 'string' }\n },\n additionalProperties: false\n }\n }\n }\n}, async () => {\n return {\n id: 42,\n email: 'dev@example.com',\n passwordHash: 'argon2_hashed_secret_string'\n };\n});\n\nこのように設定しておけば、レスポンスをクライアントに送信する直前にAjvバリデーターがスキーマに明示されていないフィールドをメモリ上で自動的に除去します。クレンジングされた完全なデータモデルのみがV8の組み込みシリアライズ関数へ渡されるため、速度向上という構造的メリットと、企業におけるデータセキュリティを安定して両立させることが可能です。\n\n成功のためのFastify v6移行チェックリスト\n\nFastify v6はNode.js 24以上を要求し、モノレポの型安全性とシリアライズ性能を同時に向上させるアーキテクチャの進化を体現しています。安全に移行を完了させるには、コンパイル段階ではローカル登録スコープベースの型システムへコードを移行し、ランタイム段階では機密情報が漏洩しないようAjvの追加プロパティ除去オプションを必ず確認してください。これら2つの核心領域を先制的に検討しテスト環境を構築すれば、大規模エンタープライズ環境でも最新のNode.jsランタイムによる最適化の恩恵を安全に享受できるでしょう。\n\n参考リンク\n\nfastify/fastify GitHub Issues — Removal of fast-json-stringify and Native V8 JSON Serialization\nfastify/fastify-static GitHub PRs — Ecosystem Migration to Registration-Scoped Decorator Typing\nfastify/fastify GitHub Issues — Removal of TypeScript Declaration Merging in Fastify v6","Fastify v6 마이그레이션 — monorepo 타입 오염과 데이터 누수 막는 법\n\nFastify v6 마이그레이션 — monorepo 타입 오염과 데이터 누수 막는 법\n\nFastify v6의 정식 출시가 다가오면서 성능 향상에 대한 기대가 커지고 있지만, 대규모 엔터프라이즈 모노레포 환경에서 마이그레이션을 성공시키기 위해 해결해야 할 진짜 과제는 따로 있습니다. 특히 전역 타입 오염을 막기 위한 타입스크립트 아키텍처의 변화와, 내장 직렬화 전환 과정에서 발생할 수 있는 잠재적인 데이터 누수 리스크를 파악하는 것이 중요합니다. 이번 글에서는 이 두 가지 핵심 허들을 안전하게 넘기 위한 실전 대응 방안을 다룹니다.\n\n전역 타입 오염과의 결별: registration-scoped 데코레이터 타입 도입\n\n기존 Fastify v5까지는 플러그인에서 fastify.decorate를 통해 인스턴스를 확장할 때 타입스크립트의 전역 선언 병합에 의존해야 했습니다. 이 방식은 단일 애플리케이션 프로젝트에서는 직관적이지만, 여러 서비스와 독립된 라이브러리가 공존하는 대규모 모노레포 환경에서는 예기치 못한 부작용을 낳습니다. 특정 패키지에서 선언한 데코레이터 타입이 전역 네임스페이스를 통해 프로젝트 전체로 유출되는 타입 오염이 발생하기 때문입니다.\n\n이로 인해 해당 플러그인을 실제로 등록하지 않은 독립된 하위 라우터나 다른 서비스 모듈에서도 자동 완성에 데코레이터가 노출되고 타입 검사를 통과하는 현상이 일어납니다. 컴파일 시점에는 아무런 경고가 없다가 런타임에 막상 데코레이터가 존재하지 않아 서비스가 크래시되는 등의 치명적인 런타임 버그의 원인이 되곤 했습니다.\n\nFastify v6는 이러한 한계를 극복하기 위해 전역 타입 선언을 완전히 걷어내고 등록 범위 안에서만 유효한 스코프 기반 데코레이터 타입을 도입합니다. 이제 개발자는 전역 네임스페이스를 더럽히지 않고, 플러그인이 실제로 로드되어 동작하는 해당 스코프 내부에서만 확장된 타입을 정교하게 제어할 수 있습니다.\n\n// Fastify v5 이전: 전역 선언 병합으로 인해 프로젝트 전체에 타입 오염 발생\nimport { FastifyInstance } from 'fastify';\n\ndeclare module 'fastify' {\n interface FastifyInstance {\n customField: string;\n }\n}\n\n// Fastify v6 이후: 플러그인 로컬 스코프 기반 믹스인 적용\nimport fp from 'fastify-plugin';\nimport { FastifyInstance } from 'fastify';\n\nexport interface MyPluginMixin {\n customField: string;\n}\n\nexport default fp(async function (fastify: FastifyInstance & MyPluginMixin) {\n fastify.decorate('customField', 'hello');\n});\n\n이 변화 덕분에 모노레포 내부의 개별 서비스들은 자신과 무관한 플러그인 타입으로부터 완전히 격리됩니다. 무분별한 전역 오염 없이 안전하게 독립적인 패키지 확장을 구현할 수 있어 대규모 엔터프라이즈 아키텍처의 형식 안정성을 크게 높여줍니다.\n\nfast-json-stringify 제거와 데이터 누수 대응\n\nFastify v6의 가장 큰 기술적 변화는 기존의 핵심 엔진이었던 스키마 기반 직렬화 라이브러리인 fast-json-stringify의 제거입니다. Node.js 25 이상 버전에 탑재된 V8 엔진의 네이티브 JSON 직렬화 성능이 향상되면서, 굳이 런타임에 리소스를 많이 소모하는 스키마 컴파일을 거칠 필요가 없어졌기 때문입니다. 이 덕분에 서버리스 인프라 등에서 큰 고충이었던 초기 부팅 시점의 콜드 스타트 지연과 불필요한 메모리 사용량이 극적으로 해소되었습니다.\n\n하지만 이 아키텍처 변화는 엔터프라이즈 환경에서 뜻하지 않은 보안 사각지대를 초래할 수 있습니다. 기존의 fast-json-stringify 엔진은 출력 스키마를 기준으로 정의되지 않은 객체의 속성을 직렬화 과정에서 자동으로 걸러내는 보안 필터 역할을 조용히 수행해왔습니다. 반면 V8 엔진의 내장 직렬화 함수는 메모리에 올라온 객체의 모든 필드를 가감 없이 문자열로 인코딩합니다. 이로 인해 데이터베이스에서 조회한 사용자 정보 객체를 걸러내지 않고 그대로 전달하는 경우, 스키마에 정의하지 않았더라도 비밀번호 해시나 내부 트랜잭션 플래그 같은 민감한 데이터가 그대로 유출되는 위험이 생깁니다.\n\n데이터 누수 사고를 원천 차단하기 위해서는 Fastify v6가 제공하는 Ajv 기반의 응답 스키마 유효성 검증과 속성 필터링 옵션을 직접 연동해야 합니다. Fastify 전역 인스턴스를 생성할 때 Ajv 옵션 설정을 추가하고 개별 라우터 스키마에서 추가적인 필드를 제한하면 데이터 정제 기능을 그대로 유지할 수 있습니다.\n\nimport Fastify from 'fastify';\n\nconst fastify = Fastify({\n ajv: {\n customOptions: {\n removeAdditional: 'all'\n }\n }\n});\n\nfastify.get('/profile', {\n schema: {\n response: {\n 200: {\n type: 'object',\n properties: {\n id: { type: 'number' },\n email: { type: 'string' }\n },\n additionalProperties: false\n }\n }\n }\n}, async () => {\n return {\n id: 42,\n email: 'dev@example.com',\n passwordHash: 'argon2_hashed_secret_string'\n };\n});\n\n이렇게 세팅해두면 응답을 클라이언트로 발송하기 직전에 Ajv 검증기가 스키마에 명시되지 않은 필드를 메모리상에서 자동으로 소거합니다. 정제된 온전한 데이터 모델만 V8의 내장 직렬화 함수로 전송되므로 속도 향상이라는 구조적 이점과 기업의 데이터 보안을 안정적으로 양립시킬 수 있습니다.\n\n성공적인 Fastify v6 전환을 위한 체크리스트\n\nFastify v6는 Node.js 24 이상을 요구하며, 모노레포의 타입 안전성과 직렬화 성능을 동시에 개선하는 아키텍처 변화를 보여줍니다. 안전한 마이그레이션을 마무리지으려면 컴파일 단계에서는 로컬 등록 스코프 기반의 타입 시스템으로 코드를 전환하고, 런타임 단계에서는 민감 정보가 누수되지 않도록 Ajv 설정의 추가 속성 제거 옵션을 반드시 점검해야 합니다. 이 두 가지 핵심 영역을 선제적으로 검토하고 테스트 환경을 구축한다면 대규모 엔터프라이즈 환경에서도 최신 Node.js 런타임의 최적화 혜택을 안전하게 누릴 수 있습니다.\n\n참고 링크\n\nfastify/fastify GitHub Issues — Removal of fast-json-stringify and Native V8 JSON Serialization\nfastify/fastify-static GitHub PRs — Ecosystem Migration to Registration-Scoped Decorator Typing\nfastify/fastify GitHub Issues — Removal of TypeScript Declaration Merging in Fastify v6",2657,{"_2186":5891,"_2188":92,"_2012":5892,"_2962":92},{"_2186":5889,"_2188":92,"_2012":5890,"_2962":92},0.377117049303726,0.622882950696274,1002,1655,{"_2026":2012,"_276":6089,"_2954":6090,"_2956":6091,"_2958":2959},{"_168":6079,"_2942":6080,"_2712":6081,"_2945":2070},"Switchboard, 침입 정황에 Aptos·Sui 서비스 일시 중단","오라클 프로토콜 Switchboard가 네트워크 침입 정황을 발견하고 Aptos, Sui, Iota, Movement 네트워크용 서비스를 일시 중단했습니다. Binance News에 따르면 이번 조치는 추가 피해를 막기 위한 선제적인 대응인데요. 다행히 Solana 서비스는 영향 없이 정상 작동 중이지만, 재단 측은 조사 기간 동안 일시적으로 다른 대안으로 마이그레이션할 것을 권고하고 있습니…",[2939,4178],[6076,6077,1235,1229,6078],[6074,6075],["D",1788113530894],["D",1788113530526],["D",1788142439833],["D",1788113553008],{"_34":35,"_36":37,"_38":-5,"_39":40,"_13":14,"_42":6065},{"_34":2430,"_2056":2431,"_347":2432,"_2026":2065,"_2066":6053,"_2061":188,"_196":244,"_42":6054},{"_34":5911,"_2744":2511,"_2745":5912,"_2747":5913,"_2749":5914,"_2751":5915,"_2753":2754,"_2755":92,"_2077":5916,"_2726":5917,"_2758":-5},[],[5909],{"_3985":4847,"_36":5910},"EYES","cmtg4mmck080310m69aph9d85",{"_1128":6014,"_52":53},{"_5918":5919,"_5920":5921,"_5922":5923,"_5924":5925},"오라클 프로토콜 Switchboard가 네트워크 침입 정황을 발견하고 Aptos, Sui, Iota, Movement 네트워크용 서비스를 일시 중단했습니다. Binance News에 따르면 이번 조치는 추가 피해를 막기 위한 선제적인 대응인데요. 다행히 Solana 서비스는 영향 없이 정상 작동 중이지만, 재단 측은 조사 기간 동안 일시적으로 다른 대안으로 마이그레이션할 것을 권고하고 있습니다.\n\n오라클은 디파이의 뼈대 역할을 하는 만큼, 이번 일시 중단이 Move 계열 생태계의 대출이나 청산 시스템에 도미노 충격을 주지 않을지 우려되는 상황입니다. 다행히 빠르게 대응에 나선 것으로 보이지만, 해당 네트워크 기반의 디파이를 이용하시는 분들이라면 당분간 자산 안전을 위해 공식 업데이트를 꼼꼼히 체크하시는 게 좋을 듯합니다.\n\n---\n\n**관련 링크**\n\n- [Binance News — Switchboard Suspends Aptos, Sui, Iota, and Movement Services After Reported Move Network Intrusion](https://www.binance.com/en/square/post/361113304843315?utm_source=BinanceNewsRSS)\n- [Binance News — Fogo Mainnet Temporarily Shuts Down After Unauthorized Activity Is Detected](https://www.binance.com/en/square/post/361115758954956?utm_source=BinanceNewsRSS)","43cb43f7fc527fb99eda8fc372f4039a1d33bd78fa1b68c2e87f275125b477bc",["D",1788113530532],["D",1788113553019],"46a012b5-1bd6-4bb1-891d-cc6741e8c28b",{"_2767":6000,"_2769":6001},"84751681-3bec-4577-af3b-ea5c0a286bfd",{"_5956":5957,"_5958":5959,"_5960":5961,"_5962":5963},"e59a3ca1-1be9-4a9c-bd0b-69010165ea57",{"_2767":5941,"_2769":5942},"e6f0a2e0-9d7e-4bdd-9267-dd911a2eec25",{"_2767":5926,"_2769":5927},{"_2186":5940,"_2188":5937,"_2012":5934},{"_2186":5928,"_2188":5929,"_2012":5930},{"_2774":5938,"_52":53,"_2776":5932},{"_2774":5935,"_52":53,"_2776":5932},{"_2774":5931,"_52":53,"_2776":5932},[5933],"1799a3b974abd535336e028f4db746306cc3faea742d720552bf4038d6a9cb65",{"_2779":5934,"_2699":2779},"오라클 프로토콜 Switchboard가 네트워크 침입 정황을 발견하고 Aptos, Sui, Iota, Movement 네트워크용 서비스를 일시 중단했습니다. Binance News에 따르면 이번 조치는 추가 피해를 막기 위한 선제적인 대응인데요. 다행히 Solana 서비스는 영향 없이 정상 작동 중이지만, 재단 측은 조사 기간 동안 일시적으로 다른 대안으로 마이그레이션할 것을 권고하고 있습니다.",[5936],{"_2779":5937,"_2699":2779},"オラクルプロトコルのSwitchboardが、ネットワークへの侵入の兆候を発見し、Aptos、Sui、Iota、Movementネットワーク向けのサービスを一時停止しました。Binance Newsによると、今回の措置は被害拡大を防ぐための先制的な対応とのことです。幸いSolanaサービスは影響を受けず正常に稼働していますが、運営側は調査期間中、一時的に他の代替手段へ移行することを推奨しています。",[5939],{"_2779":5940,"_2699":2779},"The oracle protocol Switchboard has temporarily suspended services for the Aptos, Sui, Iota, and Movement networks after discovering signs of a network intrusion. According to Binance News, this measure is a proactive step to prevent further damage. 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While they appear to have responded quickly, those using DeFi protocols on these networks should closely monitor official updates for the safety of their assets for the time being.\n\nRelated Links\n\nBinance News — Switchboard Suspends Aptos, Sui, Iota, and Movement Services After Reported Move Network Intrusion\nBinance News — Fogo Mainnet Temporarily Shuts Down After Unauthorized Activity Is Detected","オラクルプロトコルのSwitchboardが、ネットワークへの侵入の兆候を発見し、Aptos、Sui、Iota、Movementネットワーク向けのサービスを一時停止しました。Binance Newsによると、今回の措置は被害拡大を防ぐための先制的な対応とのことです。幸いSolanaサービスは影響を受けず正常に稼働していますが、運営側は調査期間中、一時的に他の代替手段へ移行することを推奨しています。\n\nオラクルはDeFiの根幹をなすインフラであるだけに、今回の一時停止がMove系エコシステムの貸出や清算システムにドミノ的な影響を及ぼさないか懸念されます。迅速な対応がなされたようですが、該当ネットワーク上のDeFiを利用されている方は、当面の間、資産保護のために公式情報をこまめにチェックすることをお勧めします。\n\n関連リンク\n\nBinance News — Switchboard Suspends Aptos, Sui, Iota, and Movement Services After Reported Move Network Intrusion\nBinance News — Fogo Mainnet Temporarily Shuts Down After Unauthorized Activity Is Detected","오라클 프로토콜 Switchboard가 네트워크 침입 정황을 발견하고 Aptos, Sui, Iota, Movement 네트워크용 서비스를 일시 중단했습니다. Binance News에 따르면 이번 조치는 추가 피해를 막기 위한 선제적인 대응인데요. 다행히 Solana 서비스는 영향 없이 정상 작동 중이지만, 재단 측은 조사 기간 동안 일시적으로 다른 대안으로 마이그레이션할 것을 권고하고 있습니다.\n\n오라클은 디파이의 뼈대 역할을 하는 만큼, 이번 일시 중단이 Move 계열 생태계의 대출이나 청산 시스템에 도미노 충격을 주지 않을지 우려되는 상황입니다. 다행히 빠르게 대응에 나선 것으로 보이지만, 해당 네트워크 기반의 디파이를 이용하시는 분들이라면 당분간 자산 안전을 위해 공식 업데이트를 꼼꼼히 체크하시는 게 좋을 듯합니다.\n\n관련 링크\n\nBinance News — Switchboard Suspends Aptos, Sui, Iota, and Movement Services After Reported Move Network Intrusion\nBinance News — Fogo Mainnet Temporarily Shuts Down After Unauthorized Activity Is Detected","Switchboard Suspends Aptos and Sui Services Following Signs of Intrusion","Switchboard、侵入の兆候を受けAptos・Sui向けサービスを一時停止",482,{"_2186":6094,"_2188":92,"_2012":6095,"_2962":92},{"_2186":6092,"_2188":92,"_2012":6093,"_2962":92},0.46265560165975106,0.5373443983402489,223,259,{"_2026":2012,"_276":6602,"_2954":6603,"_2956":6604,"_2958":2959},{"_168":6594,"_2942":6595,"_2712":6596,"_2945":2070},"1Password 연구 발표 — AI가 고친 보안 코드 74%가 실패하는 이유","1Password 연구 발표 — AI가 고친 보안 코드 74%가 실패하는 이유 최근 비트코인 레드팀이 501개 저장소를 대상으로 대규모 AI 보안 점검을 벌여 수천 개의 취약점을 찾아내며 화제가 되었습니다. 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AI 에이전트가 버그를 스스로 찾고 패치까지 적용하는 '자가 치유 코드베이스'는 모든 개발자가 꿈꾸는 기술입니다. 하지만 최근 보안 연구에 따르면, AI가 고친 보안 코드의 무려 74%에서 치명적인 오류가 발견되었습니다. 에이전트가 안전하게 코드를 고치게 하려면 무엇이 필요할까요?\n\n## 수정만 하면 끝? AI 패치 74%가 실패하는 '터널 비전'\n\n보안 기업 1Password 산하 Off-by-1 랩스가 최근 발표한 'FLAWED' 연구 결과는 우리에게 큰 경종을 울립니다. 연구진이 ChatGPT 5.5와 Claude Opus 4.8을 활용해 생성한 6,080개의 보안 패치 코드를 정밀 분석한 결과, 취약점을 완벽하게 해결한 패치는 단 26%에 불과했습니다.\n\n그렇다면 나머지 74%는 어떻게 되었을까요? 무려 53.9%는 취약점을 고치는 데 완전히 실패했거나 오히려 새로운 보안 구멍을 만들어냈습니다. 그리고 20.1%는 보안 취약점은 어떻게든 막았지만, 정작 애플리케이션의 원래 기능까지 같이 망가뜨려 버렸죠.\n\n연구진은 이러한 치명적인 실패 원인으로 AI의 '터널 비전' 현상을 지목합니다. 터널 비전이란 전체적인 코드 구조나 아키텍처를 고려하지 않고, 오직 눈앞에 닥친 특정 공격 코드만 임시방편으로 막으려다 다른 곳을 망가뜨리는 현상입니다.\n\n비유하자면, 지붕에 비가 새는데 근본적인 누수 지점을 고치는 대신 물이 떨어지는 거실 바닥에 급하게 양동이만 받쳐두는 것과 같습니다. 당장 떨어지는 물은 받았을지 몰라도, 결국 지붕 내부가 썩어 들어가거나 다른 천장으로 물이 새는 더 큰 문제를 초래하게 됩니다. AI도 당장 해커의 공격 패턴만 차단하는 좁은 시야의 코드만 짜다 보니 전체 시스템을 망가뜨리고 마는 것입니다.\n\n## 멀티 에이전트의 또 다른 함정: 길을 잃는 '추론 표류'\n\n에이전트 한 개가 좁은 시야에 갇혀 실수한다면, 여러 에이전트를 팀으로 묶어 서로 감시하게 만들면 되지 않을까요? 얼핏 들으면 그럴듯한 해결책처럼 보이지만, 보안 패치처럼 극도로 정밀한 작업에서는 오히려 이 방식이 악재가 될 수 있습니다.\n\n텍사스 A&M 대학교 연구진에 따르면, 멀티 에이전트 시스템을 구동할 경우 에이전트들이 도중에 길을 잃는 추론 표류 현상이 자주 발생합니다. 쉽게 말해 대학 조별 과제에서 열띤 토론을 하다가 삼천포로 빠져 결국 엉뚱한 발표 자료를 만드는 상황과 비슷합니다. 한 에이전트가 사소한 코드 실수를 던지면, 다른 검증 에이전트들이 그 실수를 분석하느라 정신이 팔려 정작 고치려던 핵심 취약점은 잊어버리고 전혀 다른 코드를 짜게 되는 식입니다.\n\n실제 연구 결과에서도 복잡한 에이전트 협업 체계를 구축한 모델보다, 오히려 도구 인터페이스를 하나로 깔끔하게 통합한 범용 코드 에이전트가 더 일관성 있고 안정적인 패치 정확도를 보여주었습니다. 결국 에이전트의 머릿수만 늘리는 것은 비용만 더 쓰고 시스템의 혼란을 가중시키는 지름길이 될 수 있습니다.\n\n## 안전하게 알아서 고치는 시스템을 만드는 두 가지 무기\n\n그렇다면 이 한계를 극복하고 안전한 자율 복구 환경을 구축하려면 어떻게 해야 할까요? 핵심은 AI가 만든 코드를 맹신하지 않고, 개발 파이프라인 안에서 안전하게 실행해 보며 검증할 수 있는 환경을 만드는 것입니다. 업계는 이를 해결하기 위해 하드웨어 수준에서 격리된 안전한 테스트 공간과 상호 교차 검증 장치라는 두 가지 무기를 도입하고 있습니다.\n\n첫 번째 무기는 하드웨어 가상화 기술 기반의 격리된 실행 환경인 샌드박스입니다. 대표적인 기술이 랭스미스 샌드박스(LangSmith Sandboxes)입니다. 1초도 안 되는 초고속 부팅이 가능한 마이크로 가상머신(microVM) 환경에서 AI가 만든 코드를 직접 실행해 유효성을 검증합니다. 혹시라도 AI가 취약점을 고치다 시스템을 망가뜨리거나 악성 코드를 실행하더라도, 하드웨어 수준에서 철저히 격리되어 있어 실제 시스템은 완벽히 보호됩니다.\n\n두 번째 무기는 교차 검증을 위한 시냅스(Synapse) 패턴입니다. 코드를 수정하는 모델과 이를 비판적으로 검토하는 모델을 철저히 분리하는 '제안-검증' 이중 구조입니다. 하나의 모델이 패치 방안을 제시하면, 독립적인 성격의 검증 모델이 이를 다시 분석해 합의를 이끌어냅니다. 이를 통해 모델 한 개가 좁은 시야에 가두어지거나 추론 도중 길을 잃는 문제를 효과적으로 걸러낼 수 있습니다.\n\n결국 개발 팀이 AI 보안 도입을 준비할 때 가장 먼저 집중해야 할 곳은 AI 모델 자체의 지능보다는, AI가 마음껏 안전하게 테스트해 볼 수 있는 격리된 검증 런타임을 구축하는 일입니다.\n\n## 생성보다 '검증 환경'을 먼저 준비해야 하는 이유\n\nAI가 스스로 코드를 고치는 자율 보안 시스템은 분명 매력적인 방향입니다. 하지만 AI의 완벽함을 기대하기 전에, 그가 만든 코드가 정말 안전한지 독립된 공간에서 돌려보고 교차 검증하는 시스템이 먼저 마련되어야 합니다.\n\n앞으로 개발팀이 준비해야 할 가장 실질적인 과제도 더 똑똑한 AI 모델을 찾는 것이 아닙니다. AI가 제안한 패치를 안전하게 격리해 테스트하고 검증하는 에이전트 전용 실행 환경을 탄탄하게 구축하는 일입니다. 결국 자율 보안의 진짜 완성도는 얼마나 잘 쓰느냐가 아니라, 위험한 시도를 얼마나 확실하게 걸러내느냐에 달려 있습니다.","9ae5ebff36f56039a8eabed342176dd2bdd2e526f1fb527c89daac59c6ae6faa",["D",1787881692608],["D",1787931008747],"13aa5bf2-2389-43e2-9980-2d563d569fc1",{"_2767":6429,"_2769":6430},"2b329498-dbac-4eb0-b328-94442de0dfc7",{"_2767":6414,"_2769":6415},"44fe9dfc-60be-4abf-a544-5cb6f9664099",{"_2767":6399,"_2769":6400},"46f85df2-4105-4215-ac05-62a33db7ecb3",{"_2767":6385,"_2769":6386},"4751753f-307a-4e39-94e6-70080b1c0518",{"_2767":6370,"_2769":6371},"60334f89-63b0-4d97-96dd-7e969bb3390e",{"_2767":6355,"_2769":6356},"6090dd4d-6942-471c-aeaa-df71ed695a34",{"_2767":6340,"_2769":6341},"6f1ca6dd-0d03-44b7-9cbd-55d3c0315152",{"_2767":6325,"_2769":6326},"6f35b37a-43c7-4d35-8235-36eec0721c34",{"_2767":6310,"_2769":6311},"7b86d9c8-0198-445a-8733-54fa182a1e13",{"_2767":6295,"_2769":6296},"93328997-0a3a-4b5b-9f0f-bb17fb96f7f7",{"_2767":6280,"_2769":6281},"a6ba1d99-d4eb-42d3-834b-f1a6f55eb9e7",{"_2767":6265,"_2769":6266},"ab9c1a51-254c-42b1-9672-3d7cd6a796b4",{"_2767":6250,"_2769":6251},"adc88d68-54ba-4c5f-bdfa-ca907fcf5076",{"_2767":6235,"_2769":6236},"c7107f0c-4ddb-4a97-999e-7d383a1f0a01",{"_2767":6220,"_2769":6221},"d1a6eab8-1531-4dcf-8233-c5af89fdd384",{"_2767":6205,"_2769":6206},"d90db406-17aa-40a1-bdb2-274c470a91c5",{"_2767":6190,"_2769":6191},"de1352fb-10f5-419b-b7c1-e5acef2fa8b8",{"_2767":6175,"_2769":6176},"f2e76924-f223-4f9d-9c8f-3a42bf906286",{"_2767":6160,"_2769":6161},{"_2186":6174,"_2188":6171,"_2012":6168},{"_2186":6162,"_2188":6163,"_2012":6164},{"_2774":6172,"_52":53,"_2776":6166},{"_2774":6169,"_52":53,"_2776":6166},{"_2774":6165,"_52":53,"_2776":6166},[6167],"723a94e3f21bec06060a2a7d8848800ff05744292dbf521394d530ecd423841e",{"_2779":6168,"_2699":2779},"최근 비트코인 레드팀이 501개 저장소를 대상으로 대규모 AI 보안 점검을 벌여 수천 개의 취약점을 찾아내며 화제가 되었습니다. AI 에이전트가 버그를 스스로 찾고 패치까지 적용하는 '자가 치유 코드베이스'는 모든 개발자가 꿈꾸는 기술입니다. 하지만 최근 보안 연구에 따르면, AI가 고친 보안 코드의 무려 74%에서 치명적인 오류가 발견되었습니다. 에이전트가 안전하게 코드를 고치게 하려면 무엇이 필요할까요?",[6170],{"_2779":6171,"_2699":2779},"最近、Bitcoinレッドチームが501個のリポジトリを対象に大規模なAIセキュリティチェックを行い、数千もの脆弱性を発見したことが話題となりました。AIエージェントが自らバグを見つけ、パッチまで適用する「自己修復型コードベース」は、すべての開発者が夢見る技術です。しかし、最新のセキュリティ研究によると、AIが修正したセキュリティコードの実に74%で致命的なエラーが発見されました。エージェントに安全にコードを修正させるには、何が必要なのでしょうか？",[6173],{"_2779":6174,"_2699":2779},"Recently, a Bitcoin red team made headlines by conducting a large-scale AI security audit across 501 repositories, uncovering thousands of vulnerabilities. The concept of a \"self-healing codebase,\" where AI agents identify bugs and apply patches on their own, is the dream of every developer. However, recent security research reveals that a staggering 74% of AI-generated security patches contain critical errors. What does it take to ensure agents fix code safely?",{"_2186":6189,"_2188":6186,"_2012":6183},{"_2186":6177,"_2188":6178,"_2012":6179},{"_2774":6187,"_52":53,"_2776":6181},{"_2774":6184,"_52":53,"_2776":6181},{"_2774":6180,"_52":53,"_2776":6181},[6182],"8cb2340775ff17f8d5deeda4422213cc0f26315f953be78fd949e09fe98ca5e0",{"_2779":6183,"_2699":2779},"그렇다면 나머지 74%는 어떻게 되었을까요? 무려 53.9%는 취약점을 고치는 데 완전히 실패했거나 오히려 새로운 보안 구멍을 만들어냈습니다. 그리고 20.1%는 보안 취약점은 어떻게든 막았지만, 정작 애플리케이션의 원래 기능까지 같이 망가뜨려 버렸죠.",[6185],{"_2779":6186,"_2699":2779},"では、残りの74%はどうなったのでしょうか？53.9%は脆弱性の修正に完全に失敗したか、逆に新たなセキュリティホールを作り出していました。そして20.1%は脆弱性は防げたものの、アプリケーションの本来の機能を壊してしまっていました。",[6188],{"_2779":6189,"_2699":2779},"What about the remaining 74%? A whopping 53.9% either completely failed to fix the vulnerability or introduced new security holes. Another 20.1% managed to close the security gap but inadvertently broke the application's original functionality.",{"_2186":6204,"_2188":6201,"_2012":6198},{"_2186":6192,"_2188":6193,"_2012":6194},{"_2774":6202,"_52":53,"_2776":6196},{"_2774":6199,"_52":53,"_2776":6196},{"_2774":6195,"_52":53,"_2776":6196},[6197],"1db2dc860a2d77116bedaf60d5413346f63fc7067fe01c73f0e86a0de302ae2e",{"_2779":6198,"_2699":2779},"연구진은 이러한 치명적인 실패 원인으로 AI의 '터널 비전' 현상을 지목합니다. 터널 비전이란 전체적인 코드 구조나 아키텍처를 고려하지 않고, 오직 눈앞에 닥친 특정 공격 코드만 임시방편으로 막으려다 다른 곳을 망가뜨리는 현상입니다.",[6200],{"_2779":6201,"_2699":2779},"研究チームは、こうした致命的な失敗の原因としてAIの「トンネルビジョン」現象を挙げています。トンネルビジョンとは、コードの全体構造やアーキテクチャを考慮せず、目の前の特定の攻撃コードのみを一時的に防ごうとするあまり、他の場所を壊してしまう現象のことです。",[6203],{"_2779":6204,"_2699":2779},"Researchers attribute these critical failures to the AI's 'tunnel vision.' Tunnel vision occurs when an AI attempts a quick fix for a specific piece of attack code right in front of it, without considering the overall code structure or architecture, ultimately causing damage elsewhere.",{"_2186":6219,"_2188":6216,"_2012":6213},{"_2186":6207,"_2188":6208,"_2012":6209},{"_2774":6217,"_52":53,"_2776":6211},{"_2774":6214,"_52":53,"_2776":6211},{"_2774":6210,"_52":53,"_2776":6211},[6212],"7225a3780460ccd6689959143bf0ee722c0afb4306962aed3915d79e2a71056e",{"_2779":6213,"_2699":2779},"AI가 스스로 코드를 고치는 자율 보안 시스템은 분명 매력적인 방향입니다. 하지만 AI의 완벽함을 기대하기 전에, 그가 만든 코드가 정말 안전한지 독립된 공간에서 돌려보고 교차 검증하는 시스템이 먼저 마련되어야 합니다.",[6215],{"_2779":6216,"_2699":2779},"AIが自らコードを修正する自律セキュリティシステムは、確かに魅力的な方向性です。しかし、AIの完璧さを期待する前に、そのコードが本当に安全かを独立した空間で実行し、クロス検証するシステムが先になければなりません。",[6218],{"_2779":6219,"_2699":2779},"Autonomous security systems where AI fixes its own code are certainly an attractive direction. However, before expecting AI to be perfect, a system must be in place to run and cross-validate the code it generates in an independent space.",{"_2186":6234,"_2188":6231,"_2012":6228},{"_2186":6222,"_2188":6223,"_2012":6224},{"_2774":6232,"_52":53,"_2776":6226},{"_2774":6229,"_52":53,"_2776":6226},{"_2774":6225,"_52":53,"_2776":6226},[6227],"703e39c2acc8df2de88e0b9a6862ca520c66cce391fc556746299de667c37e3d",{"_2779":6228,"_2699":2779},"에이전트 한 개가 좁은 시야에 갇혀 실수한다면, 여러 에이전트를 팀으로 묶어 서로 감시하게 만들면 되지 않을까요? 얼핏 들으면 그럴듯한 해결책처럼 보이지만, 보안 패치처럼 극도로 정밀한 작업에서는 오히려 이 방식이 악재가 될 수 있습니다.",[6230],{"_2779":6231,"_2699":2779},"一つのエージェントが狭い視野に閉じ込められて失敗するのなら、複数のエージェントをチームにして相互監視させれば良いのではないでしょうか？一見もっともな解決策に思えますが、セキュリティパッチのような極めて精密な作業では、逆にこれが悪影響を及ぼす可能性があります。",[6233],{"_2779":6234,"_2699":2779},"If a single agent is trapped by its narrow perspective, could we just group multiple agents into a team to monitor each other? While it sounds like a plausible solution, this approach can actually backfire in highly precise tasks like security patching.",{"_2186":6249,"_2188":6246,"_2012":6243},{"_2186":6237,"_2188":6238,"_2012":6239},{"_2774":6247,"_52":53,"_2776":6241},{"_2774":6244,"_52":53,"_2776":6241},{"_2774":6240,"_52":53,"_2776":6241},[6242],"143234cf90ec262686ec249ccb8a927deea1603032fdbb2b0fe2a0fdd0aa6ad4",{"_2779":6243,"_2699":2779},"앞으로 개발팀이 준비해야 할 가장 실질적인 과제도 더 똑똑한 AI 모델을 찾는 것이 아닙니다. AI가 제안한 패치를 안전하게 격리해 테스트하고 검증하는 에이전트 전용 실행 환경을 탄탄하게 구축하는 일입니다. 결국 자율 보안의 진짜 완성도는 얼마나 잘 쓰느냐가 아니라, 위험한 시도를 얼마나 확실하게 걸러내느냐에 달려 있습니다.",[6245],{"_2779":6246,"_2699":2779},"今後、開発チームが取り組むべき最も実質的な課題も、より賢いAIモデルを探すことではありません。AIが提案したパッチを安全に隔離してテストし、検証するエージェント専用の実行環境を強固に構築することです。結局、自律セキュリティの真の完成度は、どれだけ上手く使えるかではなく、危険な試みをどれだけ確実に排除できるかにかかっています。",[6248],{"_2779":6249,"_2699":2779},"The most practical task for development teams moving forward is not just finding a smarter AI model. It is building a robust agent-dedicated execution environment that can safely isolate, test, and verify AI-proposed patches. At the end of the day, the true degree of completion in autonomous security depends not on how well it writes, but on how effectively it filters out dangerous attempts.",{"_2186":6264,"_2188":6261,"_2012":6258},{"_2186":6252,"_2188":6253,"_2012":6254},{"_2774":6262,"_52":53,"_2776":6256},{"_2774":6259,"_52":53,"_2776":6256},{"_2774":6255,"_52":53,"_2776":6256},[6257],"3ef8ec01d77dbca60805b7709109307149e00c6f0ade665d581bae40259dd107",{"_2779":6258,"_2699":2779},"생성보다 '검증 환경'을 먼저 준비해야 하는 이유",[6260],{"_2779":6261,"_2699":2779},"生成よりも「検証環境」を優先すべき理由",[6263],{"_2779":6264,"_2699":2779},"Why You Must Prepare a 'Verification Environment' Before Generation",{"_2186":6279,"_2188":6276,"_2012":6273},{"_2186":6267,"_2188":6268,"_2012":6269},{"_2774":6277,"_52":53,"_2776":6271},{"_2774":6274,"_52":53,"_2776":6271},{"_2774":6270,"_52":53,"_2776":6271},[6272],"1ab6a7a2d7147f4d91efaf0589c8060a2fdaf79a74afbfce003cdb57abe99825",{"_2779":6273,"_2699":2779},"멀티 에이전트의 또 다른 함정: 길을 잃는 '추론 표류'",[6275],{"_2779":6276,"_2699":2779},"マルチエージェントのもう一つの罠：道を見失う「推論ドリフト」",[6278],{"_2779":6279,"_2699":2779},"Another Trap of Multi-Agents: 'Reasoning Drift'",{"_2186":6294,"_2188":6291,"_2012":6288},{"_2186":6282,"_2188":6283,"_2012":6284},{"_2774":6292,"_52":53,"_2776":6286},{"_2774":6289,"_52":53,"_2776":6286},{"_2774":6285,"_52":53,"_2776":6286},[6287],"30730b97ad03c49de1a71eeb34e115c72da9fee05d0e35758c55726a347f5003",{"_2779":6288,"_2699":2779},"비유하자면, 지붕에 비가 새는데 근본적인 누수 지점을 고치는 대신 물이 떨어지는 거실 바닥에 급하게 양동이만 받쳐두는 것과 같습니다. 당장 떨어지는 물은 받았을지 몰라도, 결국 지붕 내부가 썩어 들어가거나 다른 천장으로 물이 새는 더 큰 문제를 초래하게 됩니다. AI도 당장 해커의 공격 패턴만 차단하는 좁은 시야의 코드만 짜다 보니 전체 시스템을 망가뜨리고 마는 것입니다.",[6290],{"_2779":6291,"_2699":2779},"例えるなら、屋根の雨漏りに対して根本的な原因を直すのではなく、水が垂れるリビングの床に急いでバケツを置くようなものです。その場の水は受け止められたかもしれませんが、結局屋根の内部が腐敗したり、他の場所から雨漏りしたりといった、より大きな問題を引き起こします。AIも、その場しのぎでハッカーの攻撃パターンを遮断する狭い視点のコードばかりを書くことで、システム全体を台無しにしてしまうのです。",[6293],{"_2779":6294,"_2699":2779},"To put it in perspective, it is like placing a bucket on your living room floor to catch a leak instead of fixing the root cause in the roof. You might catch the dripping water for now, but eventually, the roof will rot or lead to larger issues elsewhere. AI behaves similarly by writing code with a narrow focus on blocking immediate attack patterns, ending up compromising the entire system.",{"_2186":6309,"_2188":6306,"_2012":6303},{"_2186":6297,"_2188":6298,"_2012":6299},{"_2774":6307,"_52":53,"_2776":6301},{"_2774":6304,"_52":53,"_2776":6301},{"_2774":6300,"_52":53,"_2776":6301},[6302],"212573b3d76df3abfeb9bf767a5b61011d3a2ad16e3b0e3b9c76ddd99e226934",{"_2779":6303,"_2699":2779},"첫 번째 무기는 하드웨어 가상화 기술 기반의 격리된 실행 환경인 샌드박스입니다. 대표적인 기술이 랭스미스 샌드박스(LangSmith Sandboxes)입니다. 1초도 안 되는 초고속 부팅이 가능한 마이크로 가상머신(microVM) 환경에서 AI가 만든 코드를 직접 실행해 유효성을 검증합니다. 혹시라도 AI가 취약점을 고치다 시스템을 망가뜨리거나 악성 코드를 실행하더라도, 하드웨어 수준에서 철저히 격리되어 있어 실제 시스템은 완벽히 보호됩니다.",[6305],{"_2779":6306,"_2699":2779},"第一の武器は、ハードウェア仮想化技術に基づいた分離実行環境であるサンドボックスです。代表的な技術がLangSmith Sandboxesです。1秒未満で超高速起動が可能なマイクロ仮想マシン（microVM）環境で、AIが作成したコードを直接実行して有効性を検証します。万が一AIが脆弱性を修正する過程でシステムを壊したり、悪意のあるコードを実行したりしても、ハードウェアレベルで完全に分離されているため、実際のシステムは完全に保護されます。",[6308],{"_2779":6309,"_2699":2779},"The first weapon is sandboxing, an isolated execution environment based on hardware virtualization technology. LangSmith Sandboxes is a prime example. It validates the effectiveness of AI-generated code by running it directly within a micro virtual machine (microVM) environment that can boot in under a second. Even if the AI happens to break the system or execute malicious code while patching a vulnerability, the system remains perfectly protected due to hardware-level isolation.",{"_2186":6324,"_2188":6321,"_2012":6318},{"_2186":6312,"_2188":6313,"_2012":6314},{"_2774":6322,"_52":53,"_2776":6316},{"_2774":6319,"_52":53,"_2776":6316},{"_2774":6315,"_52":53,"_2776":6316},[6317],"f9cd061b475a15ecd42d92440298974b504b0f5834aa55e088b17423b63deb3b",{"_2779":6318,"_2699":2779},"두 번째 무기는 교차 검증을 위한 시냅스(Synapse) 패턴입니다. 코드를 수정하는 모델과 이를 비판적으로 검토하는 모델을 철저히 분리하는 '제안-검증' 이중 구조입니다. 하나의 모델이 패치 방안을 제시하면, 독립적인 성격의 검증 모델이 이를 다시 분석해 합의를 이끌어냅니다. 이를 통해 모델 한 개가 좁은 시야에 가두어지거나 추론 도중 길을 잃는 문제를 효과적으로 걸러낼 수 있습니다.",[6320],{"_2779":6321,"_2699":2779},"第二の武器は、クロス検証のための「シナプス（Synapse）パターン」です。コードを修正するモデルと、それを批判的に検討するモデルを厳格に分離する「提案・検証」二重構造です。一つのモデルがパッチ案を提示すると、独立した性格を持つ検証モデルがそれを再分析し、合意を導き出します。これにより、単一モデルが狭い視野に閉じ込められたり、推論中に道を見失ったりする問題を効果的に排除できます。",[6323],{"_2779":6324,"_2699":2779},"The second weapon is the 'Synapse' pattern for cross-validation. This is a dual-structure 'propose-verify' system that strictly separates the model that modifies the code from the model that critically reviews it. One model proposes a patch, and an independent verification model analyzes it to reach a consensus. This effectively filters out issues where a single model might have tunnel vision or get lost during reasoning.",{"_2186":6339,"_2188":6336,"_2012":6333},{"_2186":6327,"_2188":6328,"_2012":6329},{"_2774":6337,"_52":53,"_2776":6331},{"_2774":6334,"_52":53,"_2776":6331},{"_2774":6330,"_52":53,"_2776":6331},[6332],"20302adf69733dc4348691d839b997b0bf4d6e6b3f8c9bebdd21edb78a2637d7",{"_2779":6333,"_2699":2779},"텍사스 A&M 대학교 연구진에 따르면, 멀티 에이전트 시스템을 구동할 경우 에이전트들이 도중에 길을 잃는 추론 표류 현상이 자주 발생합니다. 쉽게 말해 대학 조별 과제에서 열띤 토론을 하다가 삼천포로 빠져 결국 엉뚱한 발표 자료를 만드는 상황과 비슷합니다. 한 에이전트가 사소한 코드 실수를 던지면, 다른 검증 에이전트들이 그 실수를 분석하느라 정신이 팔려 정작 고치려던 핵심 취약점은 잊어버리고 전혀 다른 코드를 짜게 되는 식입니다.",[6335],{"_2779":6336,"_2699":2779},"テキサスA&M大学の研究チームによると、マルチエージェントシステムを運用すると、エージェントが途中で道を見失う「推論ドリフト」が頻発します。簡単に言えば、大学のグループ課題で熱い議論を交わしているうちに論点がずれ、最終的に見当違いな発表資料を作ってしまう状況と似ています。あるエージェントが些細なコードミスを投げかけると、他の検証エージェントがそのミスを分析することに夢中になり、本来修正すべき核心的な脆弱性を忘れて全く別のコードを書いてしまうといった具合です。",[6338],{"_2779":6339,"_2699":2779},"According to researchers at Texas A&M University, multi-agent systems often experience 'reasoning drift,' where agents lose their way mid-process. Simply put, it is like a group project where intense debate leads the team off-track, resulting in irrelevant presentation materials. If one agent proposes a minor code error, the validating agents get distracted analyzing that error, forgetting the core vulnerability they were meant to fix, and eventually producing entirely different code.",{"_2186":6354,"_2188":6351,"_2012":6348},{"_2186":6342,"_2188":6343,"_2012":6344},{"_2774":6352,"_52":53,"_2776":6346},{"_2774":6349,"_52":53,"_2776":6346},{"_2774":6345,"_52":53,"_2776":6346},[6347],"d427209c30fec6b336e5e884b2cca09cd56005133511a01b98f8f7a13fe08e87",{"_2779":6348,"_2699":2779},"실제 연구 결과에서도 복잡한 에이전트 협업 체계를 구축한 모델보다, 오히려 도구 인터페이스를 하나로 깔끔하게 통합한 범용 코드 에이전트가 더 일관성 있고 안정적인 패치 정확도를 보여주었습니다. 결국 에이전트의 머릿수만 늘리는 것은 비용만 더 쓰고 시스템의 혼란을 가중시키는 지름길이 될 수 있습니다.",[6350],{"_2779":6351,"_2699":2779},"実際の研究結果でも、複雑なエージェント協力体制を構築したモデルよりも、ツールインターフェースを一つにシンプルに統合した汎用コードエージェントの方が、一貫性のある安定したパッチ精度を示しました。結局、エージェントの数を増やすことは、コストをかけてシステムの混乱を助長するだけの近道になりかねません。",[6353],{"_2779":6354,"_2699":2779},"Actual study results have shown that general-purpose code agents with clean, unified tool interfaces demonstrate more consistent and reliable patch accuracy than models built with complex agent collaboration structures. Ultimately, just increasing the number of agents can be a shortcut to higher costs and increased system chaos.",{"_2186":6369,"_2188":6366,"_2012":6363},{"_2186":6357,"_2188":6358,"_2012":6359},{"_2774":6367,"_52":53,"_2776":6361},{"_2774":6364,"_52":53,"_2776":6361},{"_2774":6360,"_52":53,"_2776":6361},[6362],"e77408fdf5fef4fc74b79f816e7b326a92a3dbb329073d3b2155d593bde07cc0",{"_2779":6363,"_2699":2779},"그렇다면 이 한계를 극복하고 안전한 자율 복구 환경을 구축하려면 어떻게 해야 할까요? 핵심은 AI가 만든 코드를 맹신하지 않고, 개발 파이프라인 안에서 안전하게 실행해 보며 검증할 수 있는 환경을 만드는 것입니다. 업계는 이를 해결하기 위해 하드웨어 수준에서 격리된 안전한 테스트 공간과 상호 교차 검증 장치라는 두 가지 무기를 도입하고 있습니다.",[6365],{"_2779":6366,"_2699":2779},"では、この限界を乗り越えて安全な自律復旧環境を構築するにはどうすべきでしょうか？核心は、AIが作成したコードを盲信せず、開発パイプライン内で安全に実行・検証できる環境を整えることです。業界ではこれを解決するため、ハードウェアレベルで分離された安全なテスト空間と、相互クロス検証装置という二つの武器の導入が進んでいます。",[6368],{"_2779":6369,"_2699":2779},"So, how can we overcome these limitations and build a secure autonomous recovery environment? The key lies in not blindly trusting AI-generated code, but creating an environment where it can be safely executed and verified within the development pipeline. The industry is adopting two weapons to solve this: hardware-level isolated test spaces and cross-validation mechanisms.",{"_2186":6384,"_2188":6381,"_2012":6378},{"_2186":6372,"_2188":6373,"_2012":6374},{"_2774":6382,"_52":53,"_2776":6376},{"_2774":6379,"_52":53,"_2776":6376},{"_2774":6375,"_52":53,"_2776":6376},[6377],"ece348e0398a188c1f9722ebffdd9fb67f272b6a968f5cc8dc59eb98fe89137a",{"_2779":6378,"_2699":2779},"안전하게 알아서 고치는 시스템을 만드는 두 가지 무기",[6380],{"_2779":6381,"_2699":2779},"安全に自律修正を行うシステムを作るための二つの武器",[6383],{"_2779":6384,"_2699":2779},"Two Weapons for Building Secure, Self-Healing Systems",{"_2186":6398,"_2188":6395,"_2012":6098},{"_2186":6387,"_2188":6388,"_2012":6389},{"_2774":6396,"_52":53,"_2776":6391},{"_2774":6393,"_52":53,"_2776":6391},{"_2774":6390,"_52":53,"_2776":6391},[6392],"17888c2712ee211650e34f3600953693420a9195d6e71060d9ca54c7c68d4fd7",{"_2779":6098,"_2699":2779},[6394],{"_2779":6395,"_2699":2779},"1Password研究発表：AIによるセキュリティコード修正の74%が失敗する理由",[6397],{"_2779":6398,"_2699":2779},"1Password Research Findings — Why 74% of AI-Generated Security Patches Fail",{"_2186":6413,"_2188":6410,"_2012":6407},{"_2186":6401,"_2188":6402,"_2012":6403},{"_2774":6411,"_52":53,"_2776":6405},{"_2774":6408,"_52":53,"_2776":6405},{"_2774":6404,"_52":53,"_2776":6405},[6406],"969f1e690c8005db78c8d0837295e18a7cc98875faa14b7b706c6c5aecd8ad6c",{"_2779":6407,"_2699":2779},"보안 기업 1Password 산하 Off-by-1 랩스가 최근 발표한 'FLAWED' 연구 결과는 우리에게 큰 경종을 울립니다. 연구진이 ChatGPT 5.5와 Claude Opus 4.8을 활용해 생성한 6,080개의 보안 패치 코드를 정밀 분석한 결과, 취약점을 완벽하게 해결한 패치는 단 26%에 불과했습니다.",[6409],{"_2779":6410,"_2699":2779},"セキュリティ企業1Password傘下のOff-by-1 Labsが最近発表した「FLAWED」研究の結果は、我々に大きな警鐘を鳴らしています。研究チームがChatGPT 5.5とClaude Opus 4.8を活用して生成した6,080件のセキュリティパッチコードを精密に分析した結果、脆弱性を完璧に解決したパッチはわずか26%に過ぎませんでした。",[6412],{"_2779":6413,"_2699":2779},"The 'FLAWED' research recently released by Off-by-1 Labs, a branch of the security firm 1Password, serves as a serious wake-up call. After meticulously analyzing 6,080 security patches generated by ChatGPT 5.5 and Claude Opus 4.8, researchers found that only 26% of those patches successfully resolved the vulnerabilities.",{"_2186":6428,"_2188":6425,"_2012":6422},{"_2186":6416,"_2188":6417,"_2012":6418},{"_2774":6426,"_52":53,"_2776":6420},{"_2774":6423,"_52":53,"_2776":6420},{"_2774":6419,"_52":53,"_2776":6420},[6421],"dc20e31ac17de7c6234ff9e65709c0eeba3a97f527a3ccbe5e51dc3705f0baf2",{"_2779":6422,"_2699":2779},"수정만 하면 끝? AI 패치 74%가 실패하는 '터널 비전'",[6424],{"_2779":6425,"_2699":2779},"修正すれば終わり？AIパッチの74%が失敗する「トンネルビジョン」",[6427],{"_2779":6428,"_2699":2779},"Done Once Fixed? The 'Tunnel Vision' Behind 74% AI Patch Failure",{"_2186":6443,"_2188":6440,"_2012":6437},{"_2186":6431,"_2188":6432,"_2012":6433},{"_2774":6441,"_52":53,"_2776":6435},{"_2774":6438,"_52":53,"_2776":6435},{"_2774":6434,"_52":53,"_2776":6435},[6436],"e21e3a953dfebe806b086cc70e892b3b5a06c84b3966984abf9cc9d4f6f51ee6",{"_2779":6437,"_2699":2779},"결국 개발 팀이 AI 보안 도입을 준비할 때 가장 먼저 집중해야 할 곳은 AI 모델 자체의 지능보다는, AI가 마음껏 안전하게 테스트해 볼 수 있는 격리된 검증 런타임을 구축하는 일입니다.",[6439],{"_2779":6440,"_2699":2779},"結局、開発チームがAIセキュリティの導入を準備する際、最も注力すべきはAIモデル自体の知能ではなく、AIが安全にテストを行える分離された検証ランタイムを構築することです。",[6442],{"_2779":6443,"_2699":2779},"Ultimately, when development teams prepare to introduce AI security, the focus should not be on the intelligence of the AI model itself, but on building an isolated verification runtime where the AI can test safely and 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Research Findings — Why 74% of AI-Generated Security Patches Fail Recently, a Bitcoin red team made headlines by conducting a large-scale AI security audit across 501 repositories, uncovering thousands of vulne…","1Password研究発表：AIによるセキュリティコード修正の74%が失敗する理由最近、Bitcoinレッドチームが501個のリポジトリを対象に大規模なAIセキュリティチェックを行い、数千もの脆弱性を発見したことが話題となりました。AIエージェントが自らバグを見つけ、パッチまで適用する「自己修復型コードベース」は、すべての開発者が夢見る技術です。しかし、最新のセキュリティ研究によると、AIが修正したセキュリティコードの実に74%で致命…","1Password 연구 발표 — AI가 고친 보안 코드 74%가 실패하는 이유\n\n1Password Research Findings — Why 74% of AI-Generated Security Patches Fail\n\nRecently, a Bitcoin red team made headlines by conducting a large-scale AI security audit across 501 repositories, uncovering thousands of vulnerabilities. The concept of a \"self-healing codebase,\" where AI agents identify bugs and apply patches on their own, is the dream of every developer. However, recent security research reveals that a staggering 74% of AI-generated security patches contain critical errors. What does it take to ensure agents fix code safely?\n\nDone Once Fixed? The 'Tunnel Vision' Behind 74% AI Patch Failure\n\nThe 'FLAWED' research recently released by Off-by-1 Labs, a branch of the security firm 1Password, serves as a serious wake-up call. After meticulously analyzing 6,080 security patches generated by ChatGPT 5.5 and Claude Opus 4.8, researchers found that only 26% of those patches successfully resolved the vulnerabilities.\n\nWhat about the remaining 74%? A whopping 53.9% either completely failed to fix the vulnerability or introduced new security holes. Another 20.1% managed to close the security gap but inadvertently broke the application's original functionality.\n\nResearchers attribute these critical failures to the AI's 'tunnel vision.' Tunnel vision occurs when an AI attempts a quick fix for a specific piece of attack code right in front of it, without considering the overall code structure or architecture, ultimately causing damage elsewhere.\n\nTo put it in perspective, it is like placing a bucket on your living room floor to catch a leak instead of fixing the root cause in the roof. You might catch the dripping water for now, but eventually, the roof will rot or lead to larger issues elsewhere. AI behaves similarly by writing code with a narrow focus on blocking immediate attack patterns, ending up compromising the entire system.\n\nAnother Trap of Multi-Agents: 'Reasoning Drift'\n\nIf a single agent is trapped by its narrow perspective, could we just group multiple agents into a team to monitor each other? While it sounds like a plausible solution, this approach can actually backfire in highly precise tasks like security patching.\n\nAccording to researchers at Texas A&M University, multi-agent systems often experience 'reasoning drift,' where agents lose their way mid-process. Simply put, it is like a group project where intense debate leads the team off-track, resulting in irrelevant presentation materials. If one agent proposes a minor code error, the validating agents get distracted analyzing that error, forgetting the core vulnerability they were meant to fix, and eventually producing entirely different code.\n\nActual study results have shown that general-purpose code agents with clean, unified tool interfaces demonstrate more consistent and reliable patch accuracy than models built with complex agent collaboration structures. Ultimately, just increasing the number of agents can be a shortcut to higher costs and increased system chaos.\n\nTwo Weapons for Building Secure, Self-Healing Systems\n\nSo, how can we overcome these limitations and build a secure autonomous recovery environment? The key lies in not blindly trusting AI-generated code, but creating an environment where it can be safely executed and verified within the development pipeline. The industry is adopting two weapons to solve this: hardware-level isolated test spaces and cross-validation mechanisms.\n\nThe first weapon is sandboxing, an isolated execution environment based on hardware virtualization technology. LangSmith Sandboxes is a prime example. It validates the effectiveness of AI-generated code by running it directly within a micro virtual machine (microVM) environment that can boot in under a second. Even if the AI happens to break the system or execute malicious code while patching a vulnerability, the system remains perfectly protected due to hardware-level isolation.\n\nThe second weapon is the 'Synapse' pattern for cross-validation. This is a dual-structure 'propose-verify' system that strictly separates the model that modifies the code from the model that critically reviews it. One model proposes a patch, and an independent verification model analyzes it to reach a consensus. This effectively filters out issues where a single model might have tunnel vision or get lost during reasoning.\n\nUltimately, when development teams prepare to introduce AI security, the focus should not be on the intelligence of the AI model itself, but on building an isolated verification runtime where the AI can test safely and freely.\n\nWhy You Must Prepare a 'Verification Environment' Before Generation\n\nAutonomous security systems where AI fixes its own code are certainly an attractive direction. However, before expecting AI to be perfect, a system must be in place to run and cross-validate the code it generates in an independent space.\n\nThe most practical task for development teams moving forward is not just finding a smarter AI model. It is building a robust agent-dedicated execution environment that can safely isolate, test, and verify AI-proposed patches. At the end of the day, the true degree of completion in autonomous security depends not on how well it writes, but on how effectively it filters out dangerous attempts.","1Password 연구 발표 — AI가 고친 보안 코드 74%가 실패하는 이유\n\n1Password研究発表：AIによるセキュリティコード修正の74%が失敗する理由\n\n最近、Bitcoinレッドチームが501個のリポジトリを対象に大規模なAIセキュリティチェックを行い、数千もの脆弱性を発見したことが話題となりました。AIエージェントが自らバグを見つけ、パッチまで適用する「自己修復型コードベース」は、すべての開発者が夢見る技術です。しかし、最新のセキュリティ研究によると、AIが修正したセキュリティコードの実に74%で致命的なエラーが発見されました。エージェントに安全にコードを修正させるには、何が必要なのでしょうか？\n\n修正すれば終わり？AIパッチの74%が失敗する「トンネルビジョン」\n\nセキュリティ企業1Password傘下のOff-by-1 Labsが最近発表した「FLAWED」研究の結果は、我々に大きな警鐘を鳴らしています。研究チームがChatGPT 5.5とClaude Opus 4.8を活用して生成した6,080件のセキュリティパッチコードを精密に分析した結果、脆弱性を完璧に解決したパッチはわずか26%に過ぎませんでした。\n\nでは、残りの74%はどうなったのでしょうか？53.9%は脆弱性の修正に完全に失敗したか、逆に新たなセキュリティホールを作り出していました。そして20.1%は脆弱性は防げたものの、アプリケーションの本来の機能を壊してしまっていました。\n\n研究チームは、こうした致命的な失敗の原因としてAIの「トンネルビジョン」現象を挙げています。トンネルビジョンとは、コードの全体構造やアーキテクチャを考慮せず、目の前の特定の攻撃コードのみを一時的に防ごうとするあまり、他の場所を壊してしまう現象のことです。\n\n例えるなら、屋根の雨漏りに対して根本的な原因を直すのではなく、水が垂れるリビングの床に急いでバケツを置くようなものです。その場の水は受け止められたかもしれませんが、結局屋根の内部が腐敗したり、他の場所から雨漏りしたりといった、より大きな問題を引き起こします。AIも、その場しのぎでハッカーの攻撃パターンを遮断する狭い視点のコードばかりを書くことで、システム全体を台無しにしてしまうのです。\n\nマルチエージェントのもう一つの罠：道を見失う「推論ドリフト」\n\n一つのエージェントが狭い視野に閉じ込められて失敗するのなら、複数のエージェントをチームにして相互監視させれば良いのではないでしょうか？一見もっともな解決策に思えますが、セキュリティパッチのような極めて精密な作業では、逆にこれが悪影響を及ぼす可能性があります。\n\nテキサスA&M大学の研究チームによると、マルチエージェントシステムを運用すると、エージェントが途中で道を見失う「推論ドリフト」が頻発します。簡単に言えば、大学のグループ課題で熱い議論を交わしているうちに論点がずれ、最終的に見当違いな発表資料を作ってしまう状況と似ています。あるエージェントが些細なコードミスを投げかけると、他の検証エージェントがそのミスを分析することに夢中になり、本来修正すべき核心的な脆弱性を忘れて全く別のコードを書いてしまうといった具合です。\n\n実際の研究結果でも、複雑なエージェント協力体制を構築したモデルよりも、ツールインターフェースを一つにシンプルに統合した汎用コードエージェントの方が、一貫性のある安定したパッチ精度を示しました。結局、エージェントの数を増やすことは、コストをかけてシステムの混乱を助長するだけの近道になりかねません。\n\n安全に自律修正を行うシステムを作るための二つの武器\n\nでは、この限界を乗り越えて安全な自律復旧環境を構築するにはどうすべきでしょうか？核心は、AIが作成したコードを盲信せず、開発パイプライン内で安全に実行・検証できる環境を整えることです。業界ではこれを解決するため、ハードウェアレベルで分離された安全なテスト空間と、相互クロス検証装置という二つの武器の導入が進んでいます。\n\n第一の武器は、ハードウェア仮想化技術に基づいた分離実行環境であるサンドボックスです。代表的な技術がLangSmith Sandboxesです。1秒未満で超高速起動が可能なマイクロ仮想マシン（microVM）環境で、AIが作成したコードを直接実行して有効性を検証します。万が一AIが脆弱性を修正する過程でシステムを壊したり、悪意のあるコードを実行したりしても、ハードウェアレベルで完全に分離されているため、実際のシステムは完全に保護されます。\n\n第二の武器は、クロス検証のための「シナプス（Synapse）パターン」です。コードを修正するモデルと、それを批判的に検討するモデルを厳格に分離する「提案・検証」二重構造です。一つのモデルがパッチ案を提示すると、独立した性格を持つ検証モデルがそれを再分析し、合意を導き出します。これにより、単一モデルが狭い視野に閉じ込められたり、推論中に道を見失ったりする問題を効果的に排除できます。\n\n結局、開発チームがAIセキュリティの導入を準備する際、最も注力すべきはAIモデル自体の知能ではなく、AIが安全にテストを行える分離された検証ランタイムを構築することです。\n\n生成よりも「検証環境」を優先すべき理由\n\nAIが自らコードを修正する自律セキュリティシステムは、確かに魅力的な方向性です。しかし、AIの完璧さを期待する前に、そのコードが本当に安全かを独立した空間で実行し、クロス検証するシステムが先になければなりません。\n\n今後、開発チームが取り組むべき最も実質的な課題も、より賢いAIモデルを探すことではありません。AIが提案したパッチを安全に隔離してテストし、検証するエージェント専用の実行環境を強固に構築することです。結局、自律セキュリティの真の完成度は、どれだけ上手く使えるかではなく、危険な試みをどれだけ確実に排除できるかにかかっています。","1Password 연구 발표 — AI가 고친 보안 코드 74%가 실패하는 이유\n\n1Password 연구 발표 — AI가 고친 보안 코드 74%가 실패하는 이유\n\n최근 비트코인 레드팀이 501개 저장소를 대상으로 대규모 AI 보안 점검을 벌여 수천 개의 취약점을 찾아내며 화제가 되었습니다. AI 에이전트가 버그를 스스로 찾고 패치까지 적용하는 '자가 치유 코드베이스'는 모든 개발자가 꿈꾸는 기술입니다. 하지만 최근 보안 연구에 따르면, AI가 고친 보안 코드의 무려 74%에서 치명적인 오류가 발견되었습니다. 에이전트가 안전하게 코드를 고치게 하려면 무엇이 필요할까요?\n\n수정만 하면 끝? AI 패치 74%가 실패하는 '터널 비전'\n\n보안 기업 1Password 산하 Off-by-1 랩스가 최근 발표한 'FLAWED' 연구 결과는 우리에게 큰 경종을 울립니다. 연구진이 ChatGPT 5.5와 Claude Opus 4.8을 활용해 생성한 6,080개의 보안 패치 코드를 정밀 분석한 결과, 취약점을 완벽하게 해결한 패치는 단 26%에 불과했습니다.\n\n그렇다면 나머지 74%는 어떻게 되었을까요? 무려 53.9%는 취약점을 고치는 데 완전히 실패했거나 오히려 새로운 보안 구멍을 만들어냈습니다. 그리고 20.1%는 보안 취약점은 어떻게든 막았지만, 정작 애플리케이션의 원래 기능까지 같이 망가뜨려 버렸죠.\n\n연구진은 이러한 치명적인 실패 원인으로 AI의 '터널 비전' 현상을 지목합니다. 터널 비전이란 전체적인 코드 구조나 아키텍처를 고려하지 않고, 오직 눈앞에 닥친 특정 공격 코드만 임시방편으로 막으려다 다른 곳을 망가뜨리는 현상입니다.\n\n비유하자면, 지붕에 비가 새는데 근본적인 누수 지점을 고치는 대신 물이 떨어지는 거실 바닥에 급하게 양동이만 받쳐두는 것과 같습니다. 당장 떨어지는 물은 받았을지 몰라도, 결국 지붕 내부가 썩어 들어가거나 다른 천장으로 물이 새는 더 큰 문제를 초래하게 됩니다. AI도 당장 해커의 공격 패턴만 차단하는 좁은 시야의 코드만 짜다 보니 전체 시스템을 망가뜨리고 마는 것입니다.\n\n멀티 에이전트의 또 다른 함정: 길을 잃는 '추론 표류'\n\n에이전트 한 개가 좁은 시야에 갇혀 실수한다면, 여러 에이전트를 팀으로 묶어 서로 감시하게 만들면 되지 않을까요? 얼핏 들으면 그럴듯한 해결책처럼 보이지만, 보안 패치처럼 극도로 정밀한 작업에서는 오히려 이 방식이 악재가 될 수 있습니다.\n\n텍사스 A&M 대학교 연구진에 따르면, 멀티 에이전트 시스템을 구동할 경우 에이전트들이 도중에 길을 잃는 추론 표류 현상이 자주 발생합니다. 쉽게 말해 대학 조별 과제에서 열띤 토론을 하다가 삼천포로 빠져 결국 엉뚱한 발표 자료를 만드는 상황과 비슷합니다. 한 에이전트가 사소한 코드 실수를 던지면, 다른 검증 에이전트들이 그 실수를 분석하느라 정신이 팔려 정작 고치려던 핵심 취약점은 잊어버리고 전혀 다른 코드를 짜게 되는 식입니다.\n\n실제 연구 결과에서도 복잡한 에이전트 협업 체계를 구축한 모델보다, 오히려 도구 인터페이스를 하나로 깔끔하게 통합한 범용 코드 에이전트가 더 일관성 있고 안정적인 패치 정확도를 보여주었습니다. 결국 에이전트의 머릿수만 늘리는 것은 비용만 더 쓰고 시스템의 혼란을 가중시키는 지름길이 될 수 있습니다.\n\n안전하게 알아서 고치는 시스템을 만드는 두 가지 무기\n\n그렇다면 이 한계를 극복하고 안전한 자율 복구 환경을 구축하려면 어떻게 해야 할까요? 핵심은 AI가 만든 코드를 맹신하지 않고, 개발 파이프라인 안에서 안전하게 실행해 보며 검증할 수 있는 환경을 만드는 것입니다. 업계는 이를 해결하기 위해 하드웨어 수준에서 격리된 안전한 테스트 공간과 상호 교차 검증 장치라는 두 가지 무기를 도입하고 있습니다.\n\n첫 번째 무기는 하드웨어 가상화 기술 기반의 격리된 실행 환경인 샌드박스입니다. 대표적인 기술이 랭스미스 샌드박스(LangSmith Sandboxes)입니다. 1초도 안 되는 초고속 부팅이 가능한 마이크로 가상머신(microVM) 환경에서 AI가 만든 코드를 직접 실행해 유효성을 검증합니다. 혹시라도 AI가 취약점을 고치다 시스템을 망가뜨리거나 악성 코드를 실행하더라도, 하드웨어 수준에서 철저히 격리되어 있어 실제 시스템은 완벽히 보호됩니다.\n\n두 번째 무기는 교차 검증을 위한 시냅스(Synapse) 패턴입니다. 코드를 수정하는 모델과 이를 비판적으로 검토하는 모델을 철저히 분리하는 '제안-검증' 이중 구조입니다. 하나의 모델이 패치 방안을 제시하면, 독립적인 성격의 검증 모델이 이를 다시 분석해 합의를 이끌어냅니다. 이를 통해 모델 한 개가 좁은 시야에 가두어지거나 추론 도중 길을 잃는 문제를 효과적으로 걸러낼 수 있습니다.\n\n결국 개발 팀이 AI 보안 도입을 준비할 때 가장 먼저 집중해야 할 곳은 AI 모델 자체의 지능보다는, AI가 마음껏 안전하게 테스트해 볼 수 있는 격리된 검증 런타임을 구축하는 일입니다.\n\n생성보다 '검증 환경'을 먼저 준비해야 하는 이유\n\nAI가 스스로 코드를 고치는 자율 보안 시스템은 분명 매력적인 방향입니다. 하지만 AI의 완벽함을 기대하기 전에, 그가 만든 코드가 정말 안전한지 독립된 공간에서 돌려보고 교차 검증하는 시스템이 먼저 마련되어야 합니다.\n\n앞으로 개발팀이 준비해야 할 가장 실질적인 과제도 더 똑똑한 AI 모델을 찾는 것이 아닙니다. AI가 제안한 패치를 안전하게 격리해 테스트하고 검증하는 에이전트 전용 실행 환경을 탄탄하게 구축하는 일입니다. 결국 자율 보안의 진짜 완성도는 얼마나 잘 쓰느냐가 아니라, 위험한 시도를 얼마나 확실하게 걸러내느냐에 달려 있습니다.",1950,{"_2186":6607,"_2188":92,"_2012":6608,"_2962":92},{"_2186":6605,"_2188":92,"_2012":6606,"_2962":92},0.06256410256410257,0.9374358974358974,122,1828,{"_2026":2012,"_276":7172,"_2954":7173,"_2956":7174,"_2958":2959},{"_168":7164,"_2942":7165,"_2712":7166,"_2945":2070},"Cursor 'Start from scratch' 출시 — 깃허브 없이 5분 만에 웹 앱 만드는 법","Cursor 'Start from scratch' 출시 — 깃허브 없이 5분 만에 웹 앱 만드는 법 머릿속에 떠오른 간단한 아이디어를 바로 테스트해보고 싶을 때, 준비 과정이 너무 번거롭게 느껴진 적 없으신가요? 로컬 폴더를 만들고, 깃허브 저장소를 새로 생성하고, 개발 환경을 세팅하는 데만 15분 넘게 쓰곤 합니다. 만약 10분 만에 가볍게 만들고 버릴 프로토타입이라면 이 시작 단계가 가장…",[7163],[21,7158,7159,7160,7161,7162],[],["D",1788091100350],["D",1788039096688],["D",1788145461865],["D",1788091161519],{"_34":3986,"_36":37,"_38":-5,"_39":7134,"_13":7135,"_42":7136},{"_34":2362,"_2056":2363,"_347":2364,"_2026":2065,"_2066":7122,"_2061":188,"_196":240,"_42":7123},{"_48":7116},{"_34":6627,"_2744":2507,"_2745":6628,"_2747":6629,"_2749":6630,"_2751":6631,"_2753":6632,"_2755":92,"_2077":6633,"_2726":6634,"_2758":-5},[],[6626],{"_3985":4847,"_36":6114},"cmtewb8tw06tn10m6idldmapc",{"_1128":6990,"_52":53},{"_6635":6636,"_6637":6638,"_6639":6640,"_6641":6642,"_6643":6644,"_6645":6646,"_6647":6648,"_6649":6650,"_6651":6652,"_6653":6654,"_6655":6656,"_6657":6658,"_6659":6660,"_6661":6662,"_6663":6664,"_6665":6666,"_6667":6668,"_6669":6670,"_6671":6672,"_6673":6674},"![Cursor 'Start from scratch' 출시 — 깃허브 없이 5분 만에 웹 앱 만드는 법](file:cmteyjg9x06ui10m60aj21q8g)\n\n# Cursor 'Start from scratch' 출시 — 깃허브 없이 5분 만에 웹 앱 만드는 법\n\n머릿속에 떠오른 간단한 아이디어를 바로 테스트해보고 싶을 때, 준비 과정이 너무 번거롭게 느껴진 적 없으신가요? 로컬 폴더를 만들고, 깃허브 저장소를 새로 생성하고, 개발 환경을 세팅하는 데만 15분 넘게 쓰곤 합니다. 만약 10분 만에 가볍게 만들고 버릴 프로토타입이라면 이 시작 단계가 가장 큰 장벽이 됩니다.\n\n이러한 불편함을 해결하기 위해 인공지능 코딩 에디터인 커서(Cursor)가 최근 'Start from scratch' 기능을 발표했습니다. 이제 복잡한 깃허브 연동 없이도 프롬프트 한 줄이면 웹 앱을 빌드하고 실제 배포까지 한 번에 끝내는 가장 가벼운 준비 과정이 완성되었습니다.\n\n## 클릭 한 번으로 시작하는 '저장소 없는' 프로토타이핑\n\n새로운 기능의 작동 방식은 정말 간단합니다. 원래 Cursor에서 클라우드 에이전트를 쓰려면 먼저 깃허브 같은 저장소를 연동해야 했습니다. 이제는 저장소가 없어도 클라우드 에이전트 리포지토리 선택 창에서 'Start from scratch' 버튼만 누르면 바로 시작할 수 있습니다.\n\n\"예산 계산기 앱을 만들어줘\" 같은 프롬프트를 입력하면 끝입니다. 그 즉시 Cursor는 백그라운드에서 '오리진'이라는 자체 코드 저장소를 자동으로 생성해 코드를 채워나갑니다. 오리진은 Cursor가 최근 베타 버전으로 출시한 독자적인 Git 저장소 서비스입니다.\n\n코드가 채워지는 동안 우리는 복잡한 터미널 명령어 대신 실시간으로 작동하는 화면을 지켜보기만 하면 됩니다. 클라우드 환경이 브라우저와 곧바로 연결되어 라이브 프리뷰 창이 열리기 때문입니다. 완성되어 가는 웹 앱을 직접 클릭해 보며 테스트하는 과정은 아이디어를 시각화하는 가장 빠른 지름길입니다.\n\n## 버셀 연동으로 빠르게 라이브 URL 배포하기\n\n프리뷰 화면을 보며 마음에 드는 결과물을 완성했다면, 이제 남들에게 보여줄 차례입니다. 빌드가 끝나면 화면에 나타나는 'Create repo' 버튼을 눌러 나만 볼 수 있는 비공개 오리진 저장소에 정식으로 저장할 수 있습니다.\n\n여기서 한 걸음 더 나아갈 수도 있습니다. 배포 플랫폼인 버셀(Vercel) 계정을 한 번만 연동해 두면, Cursor 화면을 벗어나지 않고도 클릭 한 번으로 고유한 라이브 웹 주소를 발급받아 즉시 배포할 수 있습니다.\n\n아이디어를 떠올리는 것부터 실제로 접속 가능한 웹사이트를 인터넷에 띄우기까지의 모든 과정이 마우스 클릭 몇 번으로 연결됩니다. 복잡한 서버 설정이나 명령어를 배울 필요 없이, 내 아이디어를 시각화하는 지름길이 생긴 셈입니다.\n\n## 시작하기 전에 꼭 알아두어야 할 세 가지 주의사항\n\n이처럼 강력하고 편한 기능이지만, 일상 업무나 실제 프로젝트에 바로 도입하기 전에 몇 가지 현실적인 제약과 한계를 따져봐야 합니다.\n\n가장 먼저, 이 기능은 무료 버전에서는 쓸 수 없습니다. '클라우드 에이전트'와 코드 저장소인 '오리진'은 Pro, Teams, Enterprise 요금제를 사용하는 유료 구독자 전용 기능이기 때문입니다.\n\n또한 오리진 저장소는 아직 초기 베타 단계입니다. 유료 요금제를 취소하거나 하위 단계로 강등할 때 저장소의 코드가 어떻게 보관되거나 삭제되는지 관련 정책이 명확하게 공지되지 않았습니다. 따라서 공들여 만든 프로젝트는 배포를 마친 뒤 반드시 `git clone` 명령어로 로컬 컴퓨터에 복제하여 백업해 두는 것이 가장 안전합니다.\n\n마지막으로, 원클릭 배포 기능을 사용하려면 버셀 계정이 미리 준비되어 있어야 합니다. Cursor 안에서 연동하는 과정은 간단하지만, 실제로 라이브 URL을 발급받아 내보내려면 개인이나 팀 버셀 계정이 필수적입니다.\n\n## 가장 가벼운 마음으로 아이디어를 테스트하는 방법\n\n아이디어를 시각화하는 지름길이 열렸습니다. 이제 로컬 세팅이나 깃허브 연동 같은 무거운 준비 과정 없이, 오직 프롬프트 하나로 나만의 웹 서비스를 만들어 배포할 수 있습니다.\n\n물론 유료 요금제 제약이나 코드 보관 방식처럼 꼼꼼히 체크해야 할 현실적인 한계도 분명히 있습니다. 하지만 머릿속에만 맴돌던 기획을 빠르게 세상 밖으로 꺼내서 눈으로 확인하는 데 이보다 더 가벼운 준비 과정은 없을 것입니다.\n\n이번 주말에는 가벼운 마음으로 Cursor를 열고, 나만의 첫 번째 웹 앱을 직접 배포해 보는 것은 어떨까요?","e3b041ceb4d80758279c467ed18013415a4b392abaa745ee24c0aafa90b3a4e2",41,["D",1788039096692],["D",1788091161554],"0d32c586-0efc-4b4b-a834-8ccd0d9df345",{"_2767":6975,"_2769":6976},"134f4f2c-1b26-4eb6-b557-5536c97782b6",{"_2767":6960,"_2769":6961},"16c7350f-7135-4038-bebb-69453de3d7b1",{"_2767":6945,"_2769":6946},"1ea68080-fe8e-4109-a691-ea4d407e907b",{"_2767":6930,"_2769":6931},"2795f7a1-ed2a-45bb-af51-ba456b691b69",{"_2767":6915,"_2769":6916},"2dd9e268-216d-4879-b89a-532e80ff4c52",{"_2767":6900,"_2769":6901},"33cee468-8cd7-4492-82d6-2247f985406a",{"_2767":6885,"_2769":6886},"460746f9-907c-460a-9931-2435e2a3804d",{"_2767":6870,"_2769":6871},"489046ab-bf9b-4386-aaab-66fae207cb26",{"_2767":6839,"_2769":6840},"a9d36f44-e6df-4385-8ca1-5fb66605ba8c",{"_2767":6824,"_2769":6825},"b0c28fed-6efa-4b09-ac5e-415c84448747",{"_2767":6809,"_2769":6810},"b96065cc-8056-485e-b556-bb8b5882b756",{"_2767":6794,"_2769":6795},"be3a061e-0770-4d8f-8184-c38f83ca9299",{"_2767":6779,"_2769":6780},"bec0e0a4-590d-4ced-bb9d-c9b1b2dd9719",{"_2767":6764,"_2769":6765},"e021a608-a8b2-4d74-83c7-edb95ccc1e4d",{"_2767":6749,"_2769":6750},"eaae23ef-8e8d-46b1-b5ee-664909159c03",{"_2767":6734,"_2769":6735},"ed67a056-a053-48c0-b7e9-f11dc8db58e5",{"_2767":6719,"_2769":6720},"f7b9db49-6b11-4b46-8b2a-a0a4ec129a7a",{"_2767":6705,"_2769":6706},"fda38809-ec46-47aa-bfa6-b8274cfe181a",{"_2767":6690,"_2769":6691},"ffd09e18-fe6b-461a-a429-2228a2202ac6",{"_2767":6675,"_2769":6676},{"_2186":6689,"_2188":6686,"_2012":6683},{"_2186":6677,"_2188":6678,"_2012":6679},{"_2774":6687,"_52":53,"_2776":6681},{"_2774":6684,"_52":53,"_2776":6681},{"_2774":6680,"_52":53,"_2776":6681},[6682],"573f8c8dafaccfc3ef470558a32f0085070014e6f599824254054b9a611eedad",{"_2779":6683,"_2699":2779},"머릿속에 떠오른 간단한 아이디어를 바로 테스트해보고 싶을 때, 준비 과정이 너무 번거롭게 느껴진 적 없으신가요? 로컬 폴더를 만들고, 깃허브 저장소를 새로 생성하고, 개발 환경을 세팅하는 데만 15분 넘게 쓰곤 합니다. 만약 10분 만에 가볍게 만들고 버릴 프로토타입이라면 이 시작 단계가 가장 큰 장벽이 됩니다.",[6685],{"_2779":6686,"_2699":2779},"頭に浮かんだちょっとしたアイデアをすぐに試してみたいとき、準備があまりに面倒だと感じたことはありませんか？ローカルフォルダを作成し、GitHubリポジトリを新規作成し、開発環境をセットアップするだけで15分以上かかってしまうこともあります。10分でサクッと作って捨てるようなプロトタイプの場合、この開始段階が最大の障壁となります。",[6688],{"_2779":6689,"_2699":2779},"Have you ever felt like the preparation process was too much of a hassle when you just wanted to test a simple idea in your head? It often takes over 15 minutes just to create a local folder, initialize a GitHub repository, and set up the development environment. If it's just a throwaway prototype meant to be built in 10 minutes, this setup phase becomes a major barrier.",{"_2186":6704,"_2188":6701,"_2012":6698},{"_2186":6692,"_2188":6693,"_2012":6694},{"_2774":6702,"_52":53,"_2776":6696},{"_2774":6699,"_52":53,"_2776":6696},{"_2774":6695,"_52":53,"_2776":6696},[6697],"6992ad286e0c76f9bd598b2a24e089d2f9e8e1aac10edb184bd0384a15edd2eb",{"_2779":6698,"_2699":2779},"클릭 한 번으로 시작하는 '저장소 없는' 프로토타이핑",[6700],{"_2779":6701,"_2699":2779},"クリック一つで始める「リポジトリ不要」のプロトタイピング",[6703],{"_2779":6704,"_2699":2779},"'Repository-less' Prototyping at the Click of a Button",{"_2186":6718,"_2188":6715,"_2012":6611},{"_2186":6707,"_2188":6708,"_2012":6709},{"_2774":6716,"_52":53,"_2776":6711},{"_2774":6713,"_52":53,"_2776":6711},{"_2774":6710,"_52":53,"_2776":6711},[6712],"525fff29da633ff36212ad2a4147ce501e5acf9b44fbeac1c27673e17319dbed",{"_2779":6611,"_2699":2779},[6714],{"_2779":6715,"_2699":2779},"Cursor「Start from scratch」リリース — GitHubなしで5分でウェブアプリを作る方法",[6717],{"_2779":6718,"_2699":2779},"Cursor 'Start from scratch' Released — How to Build a Web App in 5 Minutes Without GitHub",{"_2186":6733,"_2188":6730,"_2012":6727},{"_2186":6721,"_2188":6722,"_2012":6723},{"_2774":6731,"_52":53,"_2776":6725},{"_2774":6728,"_52":53,"_2776":6725},{"_2774":6724,"_52":53,"_2776":6725},[6726],"57c9a06426ba4c5a70ebb3acac6a0188b00d0d53cfe56cfb730bdc4277a14f05",{"_2779":6727,"_2699":2779},"\"예산 계산기 앱을 만들어줘\" 같은 프롬프트를 입력하면 끝입니다. 그 즉시 Cursor는 백그라운드에서 '오리진'이라는 자체 코드 저장소를 자동으로 생성해 코드를 채워나갑니다. 오리진은 Cursor가 최근 베타 버전으로 출시한 독자적인 Git 저장소 서비스입니다.",[6729],{"_2779":6730,"_2699":2779},"「予算計算アプリを作って」といったプロンプトを入力するだけで完了です。するとCursorがバックグラウンドで「Origin」という独自のコードリポジトリを自動生成し、コードを記述し始めます。OriginはCursorが最近ベータ版としてリリースした専用のGitリポジトリサービスです。",[6732],{"_2779":6733,"_2699":2779},"Just enter a prompt like \"Make me a budget calculator app,\" and that's it. Cursor immediately creates its own code repository in the background called 'Origin' and starts populating the code. Origin is a proprietary Git repository service that Cursor recently launched in beta.",{"_2186":6748,"_2188":6745,"_2012":6742},{"_2186":6736,"_2188":6737,"_2012":6738},{"_2774":6746,"_52":53,"_2776":6740},{"_2774":6743,"_52":53,"_2776":6740},{"_2774":6739,"_52":53,"_2776":6740},[6741],"e97ad795a65fe21570315f3a96673e030cc74c411975bc81b1895552e59b0396",{"_2779":6742,"_2699":2779},"새로운 기능의 작동 방식은 정말 간단합니다. 원래 Cursor에서 클라우드 에이전트를 쓰려면 먼저 깃허브 같은 저장소를 연동해야 했습니다. 이제는 저장소가 없어도 클라우드 에이전트 리포지토리 선택 창에서 'Start from scratch' 버튼만 누르면 바로 시작할 수 있습니다.",[6744],{"_2779":6745,"_2699":2779},"新機能の使い方は非常にシンプルです。従来、Cursorでクラウドエージェントを使うにはGitHubなどのリポジトリ連携が必須でしたが、これからはリポジトリがなくても、クラウドエージェントのリポジトリ選択画面で「Start from scratch」ボタンを押すだけで即座に開始できます。",[6747],{"_2779":6748,"_2699":2779},"The way this new feature works is very simple. Previously, to use Cursor's Cloud Agent, you had to link a repository like GitHub. Now, even without a repository, you can simply click the 'Start from scratch' button in the Cloud Agent repository selection menu to begin.",{"_2186":6763,"_2188":6760,"_2012":6757},{"_2186":6751,"_2188":6752,"_2012":6753},{"_2774":6761,"_52":53,"_2776":6755},{"_2774":6758,"_52":53,"_2776":6755},{"_2774":6754,"_52":53,"_2776":6755},[6756],"8c5d59657578c2a7288994ba39c77c02544a37ca110265eca5b88a356080fc1b",{"_2779":6757,"_2699":2779},"가장 먼저, 이 기능은 무료 버전에서는 쓸 수 없습니다. '클라우드 에이전트'와 코드 저장소인 '오리진'은 Pro, Teams, Enterprise 요금제를 사용하는 유료 구독자 전용 기능이기 때문입니다.",[6759],{"_2779":6760,"_2699":2779},"まず第一に、この機能は無料版では使用できません。「クラウドエージェント」とコードリポジトリの「Origin」は、Pro、Teams、Enterpriseプランを利用する有料購読者専用の機能だからです。",[6762],{"_2779":6763,"_2699":2779},"First, this feature is not available in the free version. The 'Cloud Agent' and the 'Origin' code repository are exclusive to paid subscribers on Pro, Teams, and Enterprise plans.",{"_2186":6778,"_2188":6775,"_2012":6772},{"_2186":6766,"_2188":6767,"_2012":6768},{"_2774":6776,"_52":53,"_2776":6770},{"_2774":6773,"_52":53,"_2776":6770},{"_2774":6769,"_52":53,"_2776":6770},[6771],"8d034d8c3819b5ff4544bacd2a10df7c1e062eafccef4567ba5269535b321312",{"_2779":6772,"_2699":2779},"시작하기 전에 꼭 알아두어야 할 세 가지 주의사항",[6774],{"_2779":6775,"_2699":2779},"始める前に知っておくべき3つの注意点",[6777],{"_2779":6778,"_2699":2779},"Three Important Precautions Before You Start",{"_2186":6793,"_2188":6790,"_2012":6787},{"_2186":6781,"_2188":6782,"_2012":6783},{"_2774":6791,"_52":53,"_2776":6785},{"_2774":6788,"_52":53,"_2776":6785},{"_2774":6784,"_52":53,"_2776":6785},[6786],"3e103628dda2348126d25bb8a4b9cef513d0e445375fac222b4cbdc4d0e7c3b1",{"_2779":6787,"_2699":2779},"마지막으로, 원클릭 배포 기능을 사용하려면 버셀 계정이 미리 준비되어 있어야 합니다. Cursor 안에서 연동하는 과정은 간단하지만, 실제로 라이브 URL을 발급받아 내보내려면 개인이나 팀 버셀 계정이 필수적입니다.",[6789],{"_2779":6790,"_2699":2779},"最後に、ワンクリックデプロイ機能を使うにはVercelアカウントをあらかじめ準備しておく必要があります。Cursor内での連携プロセスは簡単ですが、実際にライブURLを発行して公開するには、個人またはチームのVercelアカウントが必須となります。",[6792],{"_2779":6793,"_2699":2779},"Finally, to use the one-click deployment feature, you must have a Vercel account ready. While the integration process within Cursor is simple, a personal or team Vercel account is essential if you want to get a live URL and deploy your project.",{"_2186":6808,"_2188":6805,"_2012":6802},{"_2186":6796,"_2188":6797,"_2012":6798},{"_2774":6806,"_52":53,"_2776":6800},{"_2774":6803,"_52":53,"_2776":6800},{"_2774":6799,"_52":53,"_2776":6800},[6801],"bd38e56f97854ae9266afbcc4d0d0cb434528b43ec5d859f976513ddc7f74d6d",{"_2779":6802,"_2699":2779},"이처럼 강력하고 편한 기능이지만, 일상 업무나 실제 프로젝트에 바로 도입하기 전에 몇 가지 현실적인 제약과 한계를 따져봐야 합니다.",[6804],{"_2779":6805,"_2699":2779},"非常に強力で便利な機能ですが、日々の業務や実際のプロジェクトに導入する前に、現実的な制約や限界を確認しておく必要があります。",[6807],{"_2779":6808,"_2699":2779},"While this is a powerful and convenient feature, you should consider a few realistic limitations and constraints before adopting it into your daily workflow or real projects.",{"_2186":6823,"_2188":6820,"_2012":6817},{"_2186":6811,"_2188":6812,"_2012":6813},{"_2774":6821,"_52":53,"_2776":6815},{"_2774":6818,"_52":53,"_2776":6815},{"_2774":6814,"_52":53,"_2776":6815},[6816],"b873dae34620243aee8188cc5fed8b55d1b27658173ea6b823fecd146ee336e7",{"_2779":6817,"_2699":2779},"아이디어를 시각화하는 지름길이 열렸습니다. 이제 로컬 세팅이나 깃허브 연동 같은 무거운 준비 과정 없이, 오직 프롬프트 하나로 나만의 웹 서비스를 만들어 배포할 수 있습니다.",[6819],{"_2779":6820,"_2699":2779},"アイデアを視覚化するための近道が開かれました。ローカル設定やGitHub連携のような面倒な準備なしに、プロンプト一つで自分だけのウェブサービスを作り、公開できるようになりました。",[6822],{"_2779":6823,"_2699":2779},"A shortcut to visualizing your ideas has opened. Now, without heavy preparation like local settings or GitHub integration, you can build and deploy your own web service with just a single prompt.",{"_2186":6838,"_2188":6835,"_2012":6832},{"_2186":6826,"_2188":6827,"_2012":6828},{"_2774":6836,"_52":53,"_2776":6830},{"_2774":6833,"_52":53,"_2776":6830},{"_2774":6829,"_52":53,"_2776":6830},[6831],"84a4a6c528a13abd7c356147b622b0c3c39e3f834479ab65bbb5ad8ce31d1e15",{"_2779":6832,"_2699":2779},"가장 가벼운 마음으로 아이디어를 테스트하는 방법",[6834],{"_2779":6835,"_2699":2779},"最も軽い気持ちでアイデアをテストする方法",[6837],{"_2779":6838,"_2699":2779},"The Easiest Way to Test Your Ideas",{"_2186":6867,"_2188":6868,"_2012":6869},{"_2186":6841,"_2188":6842,"_2012":6843},{"_2774":6860,"_52":53,"_2776":6845},{"_2774":6853,"_52":53,"_2776":6845},{"_2774":6844,"_52":53,"_2776":6845},[6846,6847,6848],"b31c92aea0ebbd8bb9623164dee5b02844296cfad52c55c2848fe76e6666dfbb",{"_2779":6852,"_2699":2779},{"_2779":6850,"_2699":2779,"_2858":6851},{"_2779":6849,"_2699":2779}," 명령어로 로컬 컴퓨터에 복제하여 백업해 두는 것이 가장 안전합니다.","git clone",{"_3055":2861},"또한 오리진 저장소는 아직 초기 베타 단계입니다. 유료 요금제를 취소하거나 하위 단계로 강등할 때 저장소의 코드가 어떻게 보관되거나 삭제되는지 관련 정책이 명확하게 공지되지 않았습니다. 따라서 공들여 만든 프로젝트는 배포를 마친 뒤 반드시 ",[6854,6855,6856],{"_2779":6859,"_2699":2779},{"_2779":6850,"_2699":2779,"_2858":6858},{"_2779":6857,"_2699":2779}," コマンドを使ってローカルPCに複製し、バックアップを取っておくのが最も安全です。",{"_3055":2861},"また、Originリポジトリはまだ初期のベータ段階です。有料プランをキャンセルしたり、下位プランへ変更したりした際にリポジトリのコードがどのように保管・削除されるかといったポリシーが明確に公表されていません。そのため、丹精込めて作ったプロジェクトはデプロイ後に必ず ",[6861,6862,6863],{"_2779":6866,"_2699":2779},{"_2779":6850,"_2699":2779,"_2858":6865},{"_2779":6864,"_2699":2779}," command to back them up.",{"_3055":2861},"Also, the Origin repository is still in its early beta stage. There is no clear policy on how code in these repositories is stored or deleted if you cancel your paid subscription or downgrade your plan. Therefore, for projects you've worked hard on, it is safest to clone them to your local computer after deployment using the ","Also, the Origin repository is still in its early beta stage. There is no clear policy on how code in these repositories is stored or deleted if you cancel your paid subscription or downgrade your plan. Therefore, for projects you've worked hard on, it is safest to clone them to your local computer after deployment using the git clone command to back them up.","また、Originリポジトリはまだ初期のベータ段階です。有料プランをキャンセルしたり、下位プランへ変更したりした際にリポジトリのコードがどのように保管・削除されるかといったポリシーが明確に公表されていません。そのため、丹精込めて作ったプロジェクトはデプロイ後に必ず git clone コマンドを使ってローカルPCに複製し、バックアップを取っておくのが最も安全です。","또한 오리진 저장소는 아직 초기 베타 단계입니다. 유료 요금제를 취소하거나 하위 단계로 강등할 때 저장소의 코드가 어떻게 보관되거나 삭제되는지 관련 정책이 명확하게 공지되지 않았습니다. 따라서 공들여 만든 프로젝트는 배포를 마친 뒤 반드시 git clone 명령어로 로컬 컴퓨터에 복제하여 백업해 두는 것이 가장 안전합니다.",{"_2186":6884,"_2188":6881,"_2012":6878},{"_2186":6872,"_2188":6873,"_2012":6874},{"_2774":6882,"_52":53,"_2776":6876},{"_2774":6879,"_52":53,"_2776":6876},{"_2774":6875,"_52":53,"_2776":6876},[6877],"6ed4fcfab41834682725e95a5ac8ed019ced5cc32355c2e8df3e062007d61623",{"_2779":6878,"_2699":2779},"버셀 연동으로 빠르게 라이브 URL 배포하기",[6880],{"_2779":6881,"_2699":2779},"Vercel連携で素早くライブURLをデプロイ",[6883],{"_2779":6884,"_2699":2779},"Deploying a Live URL Quickly via Vercel Integration",{"_2186":6899,"_2188":6896,"_2012":6893},{"_2186":6887,"_2188":6888,"_2012":6889},{"_2774":6897,"_52":53,"_2776":6891},{"_2774":6894,"_52":53,"_2776":6891},{"_2774":6890,"_52":53,"_2776":6891},[6892],"7d81a19d85f88720b9f9ba25770dea4681f09b48a4c61661a440a71ac6e68225",{"_2779":6893,"_2699":2779},"코드가 채워지는 동안 우리는 복잡한 터미널 명령어 대신 실시간으로 작동하는 화면을 지켜보기만 하면 됩니다. 클라우드 환경이 브라우저와 곧바로 연결되어 라이브 프리뷰 창이 열리기 때문입니다. 완성되어 가는 웹 앱을 직접 클릭해 보며 테스트하는 과정은 아이디어를 시각화하는 가장 빠른 지름길입니다.",[6895],{"_2779":6896,"_2699":2779},"コードが生成されている間、私たちは複雑なターミナル操作をする必要はなく、リアルタイムで動く画面を眺めるだけです。クラウド環境がブラウザと直接接続され、ライブプレビューウィンドウが開くためです。出来上がっていくウェブアプリを実際にクリックしてテストする過程こそが、アイデアを視覚化する最短ルートです。",[6898],{"_2779":6899,"_2699":2779},"While the code is being generated, you don't need complex terminal commands; you can simply watch the screen work in real-time. This is because the cloud environment connects directly to your browser, opening a live preview window. The process of testing your web app as it's built is the fastest shortcut to visualizing your ideas.",{"_2186":6914,"_2188":6911,"_2012":6908},{"_2186":6902,"_2188":6903,"_2012":6904},{"_2774":6912,"_52":53,"_2776":6906},{"_2774":6909,"_52":53,"_2776":6906},{"_2774":6905,"_52":53,"_2776":6906},[6907],"ba0fa40d2a688f314fd68c526f7702a846126c889995a6c477d379d86a928b66",{"_2779":6908,"_2699":2779},"이러한 불편함을 해결하기 위해 인공지능 코딩 에디터인 커서(Cursor)가 최근 'Start from scratch' 기능을 발표했습니다. 이제 복잡한 깃허브 연동 없이도 프롬프트 한 줄이면 웹 앱을 빌드하고 실제 배포까지 한 번에 끝내는 가장 가벼운 준비 과정이 완성되었습니다.",[6910],{"_2779":6911,"_2699":2779},"こうした不便さを解消するため、AIコーディングエディタのCursor（カーソル）が新たに「Start from scratch」機能を発表しました。これで複雑なGitHub連携なしでも、プロンプトを1行入力するだけでウェブアプリをビルドし、実際のデプロイまでを一気通貫で行える、最も軽量な準備プロセスが実現しました。",[6913],{"_2779":6914,"_2699":2779},"To solve this, the AI code editor Cursor recently released the 'Start from scratch' feature. Now, without complex GitHub integration, you can build a web app and deploy it instantly with just a single prompt, creating the most lightweight workflow possible.",{"_2186":6929,"_2188":6926,"_2012":6923},{"_2186":6917,"_2188":6918,"_2012":6919},{"_2774":6927,"_52":53,"_2776":6921},{"_2774":6924,"_52":53,"_2776":6921},{"_2774":6920,"_52":53,"_2776":6921},[6922],"678807198a1bfba011ae56d552a947230d68109d60e2b1d42bc9dd7416e704bc",{"_2779":6923,"_2699":2779},"물론 유료 요금제 제약이나 코드 보관 방식처럼 꼼꼼히 체크해야 할 현실적인 한계도 분명히 있습니다. 하지만 머릿속에만 맴돌던 기획을 빠르게 세상 밖으로 꺼내서 눈으로 확인하는 데 이보다 더 가벼운 준비 과정은 없을 것입니다.",[6925],{"_2779":6926,"_2699":2779},"もちろん、有料プランの制限やコードの保管方式など、考慮すべき現実的な制約も確かに存在します。しかし、頭の中だけで考えていた企画を素早く現実世界に取り出し、目で見て確認する上では、これほど手軽な準備プロセスは他にないでしょう。",[6928],{"_2779":6929,"_2699":2779},"Of course, there are realistic limitations to keep in mind, such as paid plan restrictions and code storage methods. However, there is no more lightweight way to quickly bring a concept you've been thinking about to life and see it with your own eyes.",{"_2186":6944,"_2188":6941,"_2012":6938},{"_2186":6932,"_2188":6933,"_2012":6934},{"_2774":6942,"_52":53,"_2776":6936},{"_2774":6939,"_52":53,"_2776":6936},{"_2774":6935,"_52":53,"_2776":6936},[6937],"0ed54aa3591182945a968a188182861f24c1b1928a52f9aaa2f20453e1dbadc0",{"_2779":6938,"_2699":2779},"이번 주말에는 가벼운 마음으로 Cursor를 열고, 나만의 첫 번째 웹 앱을 직접 배포해 보는 것은 어떨까요?",[6940],{"_2779":6941,"_2699":2779},"今週末は軽い気持ちでCursorを開いて、自分だけの最初のウェブアプリを公開してみてはいかがでしょうか。",[6943],{"_2779":6944,"_2699":2779},"Why not open Cursor this weekend and try deploying your own first web app?",{"_2186":6959,"_2188":6956,"_2012":6953},{"_2186":6947,"_2188":6948,"_2012":6949},{"_2774":6957,"_52":53,"_2776":6951},{"_2774":6954,"_52":53,"_2776":6951},{"_2774":6950,"_52":53,"_2776":6951},[6952],"bc6fec72fd3ad45de9f86f07da2af04da1b5c04a68db06f4d311de727849e8f6",{"_2779":6953,"_2699":2779},"여기서 한 걸음 더 나아갈 수도 있습니다. 배포 플랫폼인 버셀(Vercel) 계정을 한 번만 연동해 두면, Cursor 화면을 벗어나지 않고도 클릭 한 번으로 고유한 라이브 웹 주소를 발급받아 즉시 배포할 수 있습니다.",[6955],{"_2779":6956,"_2699":2779},"さらに一歩踏み込むことも可能です。デプロイプラットフォームであるVercelのアカウントを一度連携しておけば、Cursorの画面を離れることなく、クリック一つで固有のライブURLを発行し、即座にデプロイできます。",[6958],{"_2779":6959,"_2699":2779},"You can go a step further. Once you link your Vercel account, you can obtain a unique live web address and deploy instantly with just one click, without ever leaving the Cursor window.",{"_2186":6974,"_2188":6971,"_2012":6968},{"_2186":6962,"_2188":6963,"_2012":6964},{"_2774":6972,"_52":53,"_2776":6966},{"_2774":6969,"_52":53,"_2776":6966},{"_2774":6965,"_52":53,"_2776":6966},[6967],"6fe27fc57c2f640eb7af532df7b6a64632379de6f0c6e3213c651a1b6353622f",{"_2779":6968,"_2699":2779},"프리뷰 화면을 보며 마음에 드는 결과물을 완성했다면, 이제 남들에게 보여줄 차례입니다. 빌드가 끝나면 화면에 나타나는 'Create repo' 버튼을 눌러 나만 볼 수 있는 비공개 오리진 저장소에 정식으로 저장할 수 있습니다.",[6970],{"_2779":6971,"_2699":2779},"プレビュー画面で納得のいくものができたら、次は周囲に公開する番です。ビルドが終わると表示される「Create repo」ボタンを押せば、自分専用の非公開Originリポジトリとして正式に保存できます。",[6973],{"_2779":6974,"_2699":2779},"Once you've finished a result you're happy with while viewing the preview, it's time to share it with others. When the build is done, you can click the 'Create repo' button that appears on the screen to officially save it to a private Origin repository that only you can access.",{"_2186":6989,"_2188":6986,"_2012":6983},{"_2186":6977,"_2188":6978,"_2012":6979},{"_2774":6987,"_52":53,"_2776":6981},{"_2774":6984,"_52":53,"_2776":6981},{"_2774":6980,"_52":53,"_2776":6981},[6982],"b5e1d106c2a6f9c1b49d356738ab661ab3b316290313ecbb1bca9f0d131a7c01",{"_2779":6983,"_2699":2779},"아이디어를 떠올리는 것부터 실제로 접속 가능한 웹사이트를 인터넷에 띄우기까지의 모든 과정이 마우스 클릭 몇 번으로 연결됩니다. 복잡한 서버 설정이나 명령어를 배울 필요 없이, 내 아이디어를 시각화하는 지름길이 생긴 셈입니다.",[6985],{"_2779":6986,"_2699":2779},"アイデアを思いついてから、実際にアクセス可能なウェブサイトをインターネット上に公開するまでの全プロセスが、マウスをクリックする数回の手順に集約されます。複雑なサーバー設定やコマンドを学ぶ必要はなく、アイデアを視覚化するためのショートカットが手に入ったと言えるでしょう。",[6988],{"_2779":6989,"_2699":2779},"Everything from conceiving an idea to having an accessible website live on the internet is connected by just a few mouse clicks. You no longer need to learn complex server settings or commands—it's a shortcut to visualizing your ideas.",[6991,6992,6993,6994,6995,6996,6997,6998,6999,7000,7001,7002,7003,7004,7005,7006,7007,7008,7009,7010,7011,7012,7013,7014,7015,7016,7017,7018,7019,7020,7021,7022,7023,7024,7025,7026,7027,7028,7029,7030,7031],{"_34":7115,"_3661":6611,"_2699":3662,"_3663":2551},{"_34":7113,"_2699":2896,"_2767":7114},{"_34":6669,"_2699":3572,"_3573":53,"_2767":7111},{"_34":7109,"_2699":2896,"_2767":7110},{"_34":6673,"_2699":2896,"_2767":7107},{"_34":7105,"_2699":2896,"_2767":7106},{"_34":6645,"_2699":2896,"_2767":7103},{"_34":7101,"_2699":2896,"_2767":7102},{"_34":6671,"_2699":3572,"_3573":2070,"_2767":7099},{"_34":7097,"_2699":2896,"_2767":7098},{"_34":6665,"_2699":2896,"_2767":7095},{"_34":7093,"_2699":2896,"_2767":7094},{"_34":6667,"_2699":2896,"_2767":7091},{"_34":7089,"_2699":2896,"_2767":7090},{"_34":6647,"_2699":2896,"_2767":7087},{"_34":7085,"_2699":2896,"_2767":7086},{"_34":6649,"_2699":3572,"_3573":2070,"_2767":7083},{"_34":7081,"_2699":2896,"_2767":7082},{"_34":6637,"_2699":2896,"_2767":7079},{"_34":7077,"_2699":2896,"_2767":7078},{"_34":6639,"_2699":2896,"_2767":7075},{"_34":7073,"_2699":2896,"_2767":7074},{"_34":6635,"_2699":2896,"_2767":7071},{"_34":7069,"_2699":2896,"_2767":7070},{"_34":6661,"_2699":3572,"_3573":2070,"_2767":7067},{"_34":7065,"_2699":2896,"_2767":7066},{"_34":6657,"_2699":2896,"_2767":7063},{"_34":7061,"_2699":2896,"_2767":7062},{"_34":6663,"_2699":2896,"_2767":7059},{"_34":7057,"_2699":2896,"_2767":7058},{"_34":6651,"_2699":2896,"_2767":7052},{"_34":7050,"_2699":2896,"_2767":7051},{"_34":6659,"_2699":2896,"_2767":7048},{"_34":7046,"_2699":2896,"_2767":7047},{"_34":6653,"_2699":3572,"_3573":2070,"_2767":7044},{"_34":7042,"_2699":2896,"_2767":7043},{"_34":6655,"_2699":2896,"_2767":7040},{"_34":7038,"_2699":2896,"_2767":7039},{"_34":6643,"_2699":2896,"_2767":7036},{"_34":7034,"_2699":2896,"_2767":7035},{"_34":6641,"_2699":2896,"_2767":7032},[7033],{"_2779":6938,"_2699":2779},"9e8f2060-8f55-42e3-ae0b-c8206d2089ab",[],[7037],{"_2779":6923,"_2699":2779},"9f446cb1-2697-45d6-a8ce-63dc12923a87",[],[7041],{"_2779":6817,"_2699":2779},"8ff6e2f1-ccc7-4738-a689-15c9c0a483d3",[],[7045],{"_2779":6832,"_2699":2779},"09310e85-90bc-485e-be82-b7805bd5cd6b",[],[7049],{"_2779":6787,"_2699":2779},"84139a60-b0ad-4753-b81e-56a0c3762692",[],[7053,7054,7055],{"_2779":6852,"_2699":2779},{"_2779":6850,"_2699":2779,"_2858":7056},{"_2779":6849,"_2699":2779},{"_3055":2861},"92c3c5cb-ff7e-4c14-881f-fe448822d75e",[],[7060],{"_2779":6757,"_2699":2779},"87082ce2-21a9-4646-9bec-f668842958e6",[],[7064],{"_2779":6802,"_2699":2779},"d0bc95dd-53fa-4751-af2d-2e75a7941bfe",[],[7068],{"_2779":6772,"_2699":2779},"b4950de3-b71e-4a90-8bee-854f16d71931",[],[7072],{"_2779":6983,"_2699":2779},"feef9cd3-5fc5-4821-bcc8-82f64b66b67c",[],[7076],{"_2779":6953,"_2699":2779},"49a55dee-6130-4fab-9945-4a4fc68dccb3",[],[7080],{"_2779":6968,"_2699":2779},"60ec3b71-e4b6-4a03-8229-59234216eaf9",[],[7084],{"_2779":6878,"_2699":2779},"4b65d9f4-85db-449d-8ce1-f7316e3f50f0",[],[7088],{"_2779":6893,"_2699":2779},"6f5f9f98-5469-424c-9c36-d688c7ce2b10",[],[7092],{"_2779":6727,"_2699":2779},"5b9d14e3-c200-4e29-b645-296a7add77ef",[],[7096],{"_2779":6742,"_2699":2779},"887e8bee-e695-4f60-8266-e434c427bacd",[],[7100],{"_2779":6698,"_2699":2779},"512c517e-2e02-4b18-bd6f-0496b883688b",[],[7104],{"_2779":6908,"_2699":2779},"e17ca896-a2d0-40d9-b48f-e4a85c8cdd3a",[],[7108],{"_2779":6683,"_2699":2779},"eb6e8feb-bca1-4d3e-b4ae-34908edfd5e6",[],[7112],{"_2779":6611,"_2699":2779},"f93f42a8-2351-4460-bd1f-b2d6760f5bec",[],"de669885-2385-404b-9119-618883b78e1f",{"_2116":-5,"_52":53,"_54":7117,"_2118":-5,"_58":2585,"_2120":7118},{"_68":2599,"_70":2582,"_2132":2600,"_72":2579,"_74":2217,"_87":2601,"_2136":2555,"_89":2602},{"_2122":7119,"_2124":7120,"_2126":7121,"_2128":-5},{"_68":2596,"_70":2597,"_2132":2598,"_72":2151,"_74":2576,"_2136":2137},{"_68":2593,"_70":2594,"_2132":2595,"_72":2146,"_74":2572,"_2136":2137},{"_68":2590,"_70":2591,"_2132":2592,"_72":2141,"_74":2568,"_2136":2137},{"_347":7132,"_296":7133},{"_48":7124},{"_50":7125,"_52":53,"_54":7126,"_56":7127,"_58":2405},{"_91":2422,"_93":2422,"_72":2423,"_74":2423},{"_68":2418,"_70":2419,"_72":2180,"_74":2180,"_87":2420,"_89":2421},{"_60":7128,"_62":7129,"_64":7130,"_66":7131},{"_68":2416,"_70":2417,"_72":83,"_74":83},{"_68":2414,"_70":2415,"_72":80,"_74":80},{"_68":2412,"_70":2413,"_72":77,"_74":77},{"_68":2410,"_70":2411,"_72":73,"_74":73},{"_2186":2364,"_2188":2428,"_2012":2429},{"_2186":2365,"_2188":2426,"_2012":2427},"Haram","haram",{"_48":7137},{"_50":7138,"_52":53,"_54":7139,"_56":7140,"_58":7141},{"_91":92,"_93":92,"_72":2180,"_74":2180},{"_68":7154,"_70":7155,"_72":2180,"_74":2180,"_87":7156,"_89":7157},{"_60":7142,"_62":7143,"_64":7144,"_66":7145},"2026-07-04T10:38:28.523Z",{"_68":7152,"_70":7153,"_72":83,"_74":83},{"_68":7150,"_70":7151,"_72":80,"_74":80},{"_68":7148,"_70":7149,"_72":77,"_74":77},{"_68":7146,"_70":7147,"_72":73,"_74":73},"users/cmr68bl2m0000fxcg128qnbrk/avatars/avatar_xs/b439d3dbcf29eb0e2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'Start from scratch' Released — How to Build a Web App in 5 Minutes Without GitHub Have you ever felt like the preparation process was too much of a hassle when you just wanted to test a simple idea in your head?…","Cursor「Start from scratch」リリース — GitHubなしで5分でウェブアプリを作る方法頭に浮かんだちょっとしたアイデアをすぐに試してみたいとき、準備があまりに面倒だと感じたことはありませんか？ローカルフォルダを作成し、GitHubリポジトリを新規作成し、開発環境をセットアップするだけで15分以上かかってしまうこともあります。10分でサクッと作って捨てるようなプロトタイプの場合、この開始段階が最大の障壁となりま…","Cursor 'Start from scratch' 출시 — 깃허브 없이 5분 만에 웹 앱 만드는 법\n\nCursor 'Start from scratch' Released — How to Build a Web App in 5 Minutes Without GitHub\n\nHave you ever felt like the preparation process was too much of a hassle when you just wanted to test a simple idea in your head? It often takes over 15 minutes just to create a local folder, initialize a GitHub repository, and set up the development environment. If it's just a throwaway prototype meant to be built in 10 minutes, this setup phase becomes a major barrier.\n\nTo solve this, the AI code editor Cursor recently released the 'Start from scratch' feature. Now, without complex GitHub integration, you can build a web app and deploy it instantly with just a single prompt, creating the most lightweight workflow possible.\n\n'Repository-less' Prototyping at the Click of a Button\n\nThe way this new feature works is very simple. Previously, to use Cursor's Cloud Agent, you had to link a repository like GitHub. Now, even without a repository, you can simply click the 'Start from scratch' button in the Cloud Agent repository selection menu to begin.\n\nJust enter a prompt like \"Make me a budget calculator app,\" and that's it. Cursor immediately creates its own code repository in the background called 'Origin' and starts populating the code. Origin is a proprietary Git repository service that Cursor recently launched in beta.\n\nWhile the code is being generated, you don't need complex terminal commands; you can simply watch the screen work in real-time. This is because the cloud environment connects directly to your browser, opening a live preview window. The process of testing your web app as it's built is the fastest shortcut to visualizing your ideas.\n\nDeploying a Live URL Quickly via Vercel Integration\n\nOnce you've finished a result you're happy with while viewing the preview, it's time to share it with others. When the build is done, you can click the 'Create repo' button that appears on the screen to officially save it to a private Origin repository that only you can access.\n\nYou can go a step further. Once you link your Vercel account, you can obtain a unique live web address and deploy instantly with just one click, without ever leaving the Cursor window.\n\nEverything from conceiving an idea to having an accessible website live on the internet is connected by just a few mouse clicks. You no longer need to learn complex server settings or commands—it's a shortcut to visualizing your ideas.\n\nThree Important Precautions Before You Start\n\nWhile this is a powerful and convenient feature, you should consider a few realistic limitations and constraints before adopting it into your daily workflow or real projects.\n\nFirst, this feature is not available in the free version. The 'Cloud Agent' and the 'Origin' code repository are exclusive to paid subscribers on Pro, Teams, and Enterprise plans.\n\nAlso, the Origin repository is still in its early beta stage. There is no clear policy on how code in these repositories is stored or deleted if you cancel your paid subscription or downgrade your plan. Therefore, for projects you've worked hard on, it is safest to clone them to your local computer after deployment using the git clone command to back them up.\n\nFinally, to use the one-click deployment feature, you must have a Vercel account ready. While the integration process within Cursor is simple, a personal or team Vercel account is essential if you want to get a live URL and deploy your project.\n\nThe Easiest Way to Test Your Ideas\n\nA shortcut to visualizing your ideas has opened. Now, without heavy preparation like local settings or GitHub integration, you can build and deploy your own web service with just a single prompt.\n\nOf course, there are realistic limitations to keep in mind, such as paid plan restrictions and code storage methods. However, there is no more lightweight way to quickly bring a concept you've been thinking about to life and see it with your own eyes.\n\nWhy not open Cursor this weekend and try deploying your own first web app?","Cursor 'Start from scratch' 출시 — 깃허브 없이 5분 만에 웹 앱 만드는 법\n\nCursor「Start from scratch」リリース — GitHubなしで5分でウェブアプリを作る方法\n\n頭に浮かんだちょっとしたアイデアをすぐに試してみたいとき、準備があまりに面倒だと感じたことはありませんか？ローカルフォルダを作成し、GitHubリポジトリを新規作成し、開発環境をセットアップするだけで15分以上かかってしまうこともあります。10分でサクッと作って捨てるようなプロトタイプの場合、この開始段階が最大の障壁となります。\n\nこうした不便さを解消するため、AIコーディングエディタのCursor（カーソル）が新たに「Start from scratch」機能を発表しました。これで複雑なGitHub連携なしでも、プロンプトを1行入力するだけでウェブアプリをビルドし、実際のデプロイまでを一気通貫で行える、最も軽量な準備プロセスが実現しました。\n\nクリック一つで始める「リポジトリ不要」のプロトタイピング\n\n新機能の使い方は非常にシンプルです。従来、Cursorでクラウドエージェントを使うにはGitHubなどのリポジトリ連携が必須でしたが、これからはリポジトリがなくても、クラウドエージェントのリポジトリ選択画面で「Start from scratch」ボタンを押すだけで即座に開始できます。\n\n「予算計算アプリを作って」といったプロンプトを入力するだけで完了です。するとCursorがバックグラウンドで「Origin」という独自のコードリポジトリを自動生成し、コードを記述し始めます。OriginはCursorが最近ベータ版としてリリースした専用のGitリポジトリサービスです。\n\nコードが生成されている間、私たちは複雑なターミナル操作をする必要はなく、リアルタイムで動く画面を眺めるだけです。クラウド環境がブラウザと直接接続され、ライブプレビューウィンドウが開くためです。出来上がっていくウェブアプリを実際にクリックしてテストする過程こそが、アイデアを視覚化する最短ルートです。\n\nVercel連携で素早くライブURLをデプロイ\n\nプレビュー画面で納得のいくものができたら、次は周囲に公開する番です。ビルドが終わると表示される「Create repo」ボタンを押せば、自分専用の非公開Originリポジトリとして正式に保存できます。\n\nさらに一歩踏み込むことも可能です。デプロイプラットフォームであるVercelのアカウントを一度連携しておけば、Cursorの画面を離れることなく、クリック一つで固有のライブURLを発行し、即座にデプロイできます。\n\nアイデアを思いついてから、実際にアクセス可能なウェブサイトをインターネット上に公開するまでの全プロセスが、マウスをクリックする数回の手順に集約されます。複雑なサーバー設定やコマンドを学ぶ必要はなく、アイデアを視覚化するためのショートカットが手に入ったと言えるでしょう。\n\n始める前に知っておくべき3つの注意点\n\n非常に強力で便利な機能ですが、日々の業務や実際のプロジェクトに導入する前に、現実的な制約や限界を確認しておく必要があります。\n\nまず第一に、この機能は無料版では使用できません。「クラウドエージェント」とコードリポジトリの「Origin」は、Pro、Teams、Enterpriseプランを利用する有料購読者専用の機能だからです。\n\nまた、Originリポジトリはまだ初期のベータ段階です。有料プランをキャンセルしたり、下位プランへ変更したりした際にリポジトリのコードがどのように保管・削除されるかといったポリシーが明確に公表されていません。そのため、丹精込めて作ったプロジェクトはデプロイ後に必ず git clone コマンドを使ってローカルPCに複製し、バックアップを取っておくのが最も安全です。\n\n最後に、ワンクリックデプロイ機能を使うにはVercelアカウントをあらかじめ準備しておく必要があります。Cursor内での連携プロセスは簡単ですが、実際にライブURLを発行して公開するには、個人またはチームのVercelアカウントが必須となります。\n\n最も軽い気持ちでアイデアをテストする方法\n\nアイデアを視覚化するための近道が開かれました。ローカル設定やGitHub連携のような面倒な準備なしに、プロンプト一つで自分だけのウェブサービスを作り、公開できるようになりました。\n\nもちろん、有料プランの制限やコードの保管方式など、考慮すべき現実的な制約も確かに存在します。しかし、頭の中だけで考えていた企画を素早く現実世界に取り出し、目で見て確認する上では、これほど手軽な準備プロセスは他にないでしょう。\n\n今週末は軽い気持ちでCursorを開いて、自分だけの最初のウェブアプリを公開してみてはいかがでしょうか。","Cursor 'Start from scratch' 출시 — 깃허브 없이 5분 만에 웹 앱 만드는 법\n\nCursor 'Start from scratch' 출시 — 깃허브 없이 5분 만에 웹 앱 만드는 법\n\n머릿속에 떠오른 간단한 아이디어를 바로 테스트해보고 싶을 때, 준비 과정이 너무 번거롭게 느껴진 적 없으신가요? 로컬 폴더를 만들고, 깃허브 저장소를 새로 생성하고, 개발 환경을 세팅하는 데만 15분 넘게 쓰곤 합니다. 만약 10분 만에 가볍게 만들고 버릴 프로토타입이라면 이 시작 단계가 가장 큰 장벽이 됩니다.\n\n이러한 불편함을 해결하기 위해 인공지능 코딩 에디터인 커서(Cursor)가 최근 'Start from scratch' 기능을 발표했습니다. 이제 복잡한 깃허브 연동 없이도 프롬프트 한 줄이면 웹 앱을 빌드하고 실제 배포까지 한 번에 끝내는 가장 가벼운 준비 과정이 완성되었습니다.\n\n클릭 한 번으로 시작하는 '저장소 없는' 프로토타이핑\n\n새로운 기능의 작동 방식은 정말 간단합니다. 원래 Cursor에서 클라우드 에이전트를 쓰려면 먼저 깃허브 같은 저장소를 연동해야 했습니다. 이제는 저장소가 없어도 클라우드 에이전트 리포지토리 선택 창에서 'Start from scratch' 버튼만 누르면 바로 시작할 수 있습니다.\n\n\"예산 계산기 앱을 만들어줘\" 같은 프롬프트를 입력하면 끝입니다. 그 즉시 Cursor는 백그라운드에서 '오리진'이라는 자체 코드 저장소를 자동으로 생성해 코드를 채워나갑니다. 오리진은 Cursor가 최근 베타 버전으로 출시한 독자적인 Git 저장소 서비스입니다.\n\n코드가 채워지는 동안 우리는 복잡한 터미널 명령어 대신 실시간으로 작동하는 화면을 지켜보기만 하면 됩니다. 클라우드 환경이 브라우저와 곧바로 연결되어 라이브 프리뷰 창이 열리기 때문입니다. 완성되어 가는 웹 앱을 직접 클릭해 보며 테스트하는 과정은 아이디어를 시각화하는 가장 빠른 지름길입니다.\n\n버셀 연동으로 빠르게 라이브 URL 배포하기\n\n프리뷰 화면을 보며 마음에 드는 결과물을 완성했다면, 이제 남들에게 보여줄 차례입니다. 빌드가 끝나면 화면에 나타나는 'Create repo' 버튼을 눌러 나만 볼 수 있는 비공개 오리진 저장소에 정식으로 저장할 수 있습니다.\n\n여기서 한 걸음 더 나아갈 수도 있습니다. 배포 플랫폼인 버셀(Vercel) 계정을 한 번만 연동해 두면, Cursor 화면을 벗어나지 않고도 클릭 한 번으로 고유한 라이브 웹 주소를 발급받아 즉시 배포할 수 있습니다.\n\n아이디어를 떠올리는 것부터 실제로 접속 가능한 웹사이트를 인터넷에 띄우기까지의 모든 과정이 마우스 클릭 몇 번으로 연결됩니다. 복잡한 서버 설정이나 명령어를 배울 필요 없이, 내 아이디어를 시각화하는 지름길이 생긴 셈입니다.\n\n시작하기 전에 꼭 알아두어야 할 세 가지 주의사항\n\n이처럼 강력하고 편한 기능이지만, 일상 업무나 실제 프로젝트에 바로 도입하기 전에 몇 가지 현실적인 제약과 한계를 따져봐야 합니다.\n\n가장 먼저, 이 기능은 무료 버전에서는 쓸 수 없습니다. '클라우드 에이전트'와 코드 저장소인 '오리진'은 Pro, Teams, Enterprise 요금제를 사용하는 유료 구독자 전용 기능이기 때문입니다.\n\n또한 오리진 저장소는 아직 초기 베타 단계입니다. 유료 요금제를 취소하거나 하위 단계로 강등할 때 저장소의 코드가 어떻게 보관되거나 삭제되는지 관련 정책이 명확하게 공지되지 않았습니다. 따라서 공들여 만든 프로젝트는 배포를 마친 뒤 반드시 git clone 명령어로 로컬 컴퓨터에 복제하여 백업해 두는 것이 가장 안전합니다.\n\n마지막으로, 원클릭 배포 기능을 사용하려면 버셀 계정이 미리 준비되어 있어야 합니다. Cursor 안에서 연동하는 과정은 간단하지만, 실제로 라이브 URL을 발급받아 내보내려면 개인이나 팀 버셀 계정이 필수적입니다.\n\n가장 가벼운 마음으로 아이디어를 테스트하는 방법\n\n아이디어를 시각화하는 지름길이 열렸습니다. 이제 로컬 세팅이나 깃허브 연동 같은 무거운 준비 과정 없이, 오직 프롬프트 하나로 나만의 웹 서비스를 만들어 배포할 수 있습니다.\n\n물론 유료 요금제 제약이나 코드 보관 방식처럼 꼼꼼히 체크해야 할 현실적인 한계도 분명히 있습니다. 하지만 머릿속에만 맴돌던 기획을 빠르게 세상 밖으로 꺼내서 눈으로 확인하는 데 이보다 더 가벼운 준비 과정은 없을 것입니다.\n\n이번 주말에는 가벼운 마음으로 Cursor를 열고, 나만의 첫 번째 웹 앱을 직접 배포해 보는 것은 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