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2026.05.21 03:18 updated
이 영상은 최근 원자재 강세와 자산시장 변동성을 단순 경기순환이 아니라 “돈은 찍어낼 수 있어도 석유는 찍어낼 수 없는” 실물 제약의 문제로 해석하며, 졸탄 포자르의 프레임을 통해 안전자산·통화질서·포트폴리오 기준이 바뀌고 있을 수 있다고 주장한다.
TSMC 대신 삼성·인텔을 검토하는 흐름과 로봇 제조의 부상은, AI 시대 경쟁축이 “누가 더 잘 설계하느냐”에서 “누가 더 안정적으로 생산하고 배치하느냐”로 이동하고 있음을 보여준다.
AI를 쓸수록 지능이 올라가는 사람은 AI를 맹신하는 사람이 아니라, 전문성·메타인지·질문 설계·비판적 수용으로 AI 답변을 검증하고 자기 사고에 통합하는 사람이다.
HWPX CLI의 진짜 가치는 한글 문서를 AI 바깥의 최종 제출물이 아니라 AI가 읽고 쓰고 다시 검색하는 작업 단위로 바꿔, 공공·교육 현장의 HWP 중심 업무를 실제 자동화 파이프라인으로 전환한다는 데 있다. 완성형 서식 자동화는 아직 제한적이지만 초안 작성·변환·문서 검색·시각화까지 이어지는 생산성 개선 폭은 이미 실무 투입이 가능한 수준이다.
AI 에이전트가 실수했을 때 프롬프트를 고칠 게 아니라, 그 실수가 구조적으로 불가능해지도록 시스템을 고치는 것 —하네스 엔지니어링이 바로 그것이다.
Andrej Karpathy는 이 인터뷰에서, 에이전트 시대의 핵심 경쟁력이 더 이상 직접 코드를 치는 속도가 아니라 얼마나 많은 에이전트를 얼마나 오래, 개입 없이 운용하느냐에 달려 있다고 본다.
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엔비디아 실적의 핵심은 “예상치 상회 여부”보다 AI 지능 생산 인프라를 얼마나 빨리, 안정적으로 확장할 수 있느냐에 달려 있다.
Hermes Agent 커뮤니티의 276개 활용 사례는 AI가 단순 챗봇을 넘어, 기억하고 관찰하며 실행하는 자율형 디지털 노동 인프라로 이동하고 있음을 보여준다.
“버블 8회 말이다”라는 표현처럼, 이번 13F 분석의 핵심은 AI 대장주 전체를 무조건 추종하기보다 버크셔·애크먼·드러켄밀러가 각자 어떤 리스크와 기회를 보고 포트폴리오를 재배치했는지 선별적으로 읽어야 한다는 점이다.
안드레이 카파시가 Anthropic에 합류한 것은 LLM 경쟁의 핵심 전선에서 연구로 복귀하며, 작은 시스템을 통제해 더 큰 변화를 만드는 그의 일관된 접근법이 다시 주목받고 있음을 보여준다.
Nous Research와 xAI의 연동으로 Hermes가 x search를 통해 X 기반 실시간 리서치를 더 깊게 수행할 수 있게 되었고, 저자는 이를 투자·매크로 분석 워크플로에 결합해 비용과 정보 수집 한계를 줄이려 한다.
포춘의 오벌오피스 인터뷰는 트럼프 대통령이 관세, 정부 지분 투자, 외국 투자 유치, 기업 CEO와의 직접 거래를 통해 미국 경제 의사결정을 자신에게 집중시키는 ‘CEO in chief’식 통치 방식을 보여준다.
저자는 장문의 에이전트 실행 결과를 채팅에 Markdown으로 쏟아내는 방식 대신, Markdown은 소스·HTML은 인간 검토용 리포트·채팅은 짧은 알림으로 분리하자고 주장한다.
Claude를 단순 질의응답 도구가 아니라, 프로젝트·개인 맥락·맞춤 지시·검증 프롬프트를 갖춘 장기적 사고 파트너로 설정해야 실제 활용도가 크게 올라간다는 주장이다.
자율 에이전트가 단순한 출력 도구를 넘어 실제 자산군이 되려면, 신원·평판·가격·계약·결제·분쟁·거버넌스가 결합된 시장 인프라가 필요하다.
Obsidian 대시보드는 정보를 새로 저장하는 공간이 아니라, 볼트 곳곳의 프로젝트·태스크·고객·일일 노트를 읽어 오늘 중요한 일을 한 화면에 자동으로 보여주는 업무 운영 레이어다.
Grok의 X 검색 능력과 Hermes의 실행·저장·평가·라우팅 기능을 결합하면, X의 실시간 신호를 반복적으로 수집하고 선별해 콘텐츠·리서치·빌드 전략으로 전환하는 상시 연구 시스템을 만들 수 있다.
Hermes에 xAI의 Grok 구독 기반 x search가 연결되면서, X를 실시간 리서치 소스로 활용하는 개인 분석가 워크플로가 훨씬 강해졌다는 주장이다.
미국 금리 충격과 외국인 매도 폭탄의 진짜 임계점은 10년물 4.5%보다 5.0%, 원달러 1,500원, 그리고 급등 후 과속 부담이 한꺼번에 겹치는 구간에 더 가깝다.
AI 에이전트를 실무에 쓰려면 단순 프롬프트나 RAG만으로는 부족하며, 개인·팀·조직의 맥락과 취향을 구조화해 축적하는 “AI 지식 레이어”가 필요하다는 주장이다.
Hermes Agent는 단순 질의응답 도구가 아니라, 메모리·스킬·툴·배포 환경을 결합해 마케팅 워크플로를 반복 실행하고 점진적으로 자동화하는 오픈소스 에이전트 운영 프레임워크라는 주장이다.
LLM 에이전트의 성능 병목은 모델 자체보다 모델을 둘러싼 오케스트레이션, 도구, 메모리, 컨텍스트 관리, 검증 루프를 포함한 ‘agent harness’ 설계에 크게 좌우된다.
Hermes Agent는 세션이 끝나도 사용자 맥락과 작업 절차를 축적하도록 설계된 오픈소스 AI 에이전트로, 정체성 설정, 3단계 메모리, 자가 진화형 스킬, Curator, GEPA 최적화를 결합해 장기적으로 개인 워크플로에 맞춰지는 구조를 지향한다.
미국 재무부는 이란 제재, 중국 금융권 압박, 달러 통화스와프를 통해 알게 모르게 국제질서와 금융 질서를 동시에 조정하고 있다.
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