Google DeepMind가 로봇 전용 ‘체화된 추론(Embodied Reasoning)’ 모델인 Gemini Robotics-ER 1.6을 발표했습니다. 이 모델은 로봇이 공간을 정밀하게 이해하고, 계기판을 판독하며, 작업 완료 여부를 판단할 수 있게 해줍니다. Gemini API와 Google AI Studio를 통해 모든 개발자에게 공개되었습니다. AI 로봇 응용에 어떤 의미가 있을까요?

Google, Chrome용 Skills 기능 도입으로 Gemini 프롬프트 저장 및 원클릭 재사용 지원. 브라우저의 공식적인 AI 워크플로 플랫폼 전환을 의미함.

이 문서에서는 AI 퀀트 트레이딩의 5대 구축 과정을 상세히 설명합니다: 데이터 수집 및 정제, 전략 설계, 백테스팅 검증, 아웃오브샘플(OOS) 검증, 배포 및 모니터링. 또한 수동 트레이딩 대비 AI의 3가지 주요 우위와 백테스팅과 실거래 간의 괴리를 피하는 방법에 대해 설명합니다.

Mike Bellafiore는 최고의 트레이더는 직관이 아닌 플레이북으로 거래한다고 말합니다. 책을 읽다가 문득 깨달았습니다. 우리 AI 시스템이 처음부터 그 일을 하고 있었다는 것을, 다만 노트가 아닌 코드로 써뒀을 뿐이라는 것을.

AI 트레이딩 봇은 다섯 가지 주요 보안 위협에 직면해 있습니다: 사슬 공격, API 키 유출, 프롬프트 주입, 모델 독화, 거래소 API 취약점. 이 стать는 각 공격 벡터를 엔지니어링 관점에서 분석하고 개발자가 실제로 안전한 자동화 트레이딩 시스템을 구축할 수 있도록 실행 가능한 방어 전략과 보안 체크리스트를 제공합니다.

MiniMax M2.7을 멀티에이전트 AI 시스템에 실제 배포하면서 겪은 이야기 — GPT-4o에서 전환한 이유, 구독제와 토큰 과금의 비용 현실, 그리고 오픈소스 LLM을 에이전트 프로덕션 환경에서 운영할 때 마주치는 세 가지 함정.

RSI 아이디어에서 실거래 운용까지, AI가 속도를 높인 구간과 전혀 도움이 안 되는 구간. 5라인 아키텍처의 실제 개발 과정과 심리적 관문을 공유합니다.

3일 만에 트레이딩 에이전트를 완성했다. AI가 반복 작업, 디버깅, 문서화를 빠르게 해줬지만, 전략적 직관과 리스크 판단은 여전히 사람의 몫이다. 솔로 개발자의 솔직한 관찰, 교훈 없음.

WaveRider를 11일 만에 58점에서 리더보드 5위로 끌어올린 이야기. 워크 포워드 검증, 7단계 리스크 관리, Merkle 감사 추적, 그리고 실패를 숨기지 않는 솔직함에 대하여.

Anthropic이 Claude Managed Agents를 공식 공개 베타로 출시했습니다. 상태 유지 Session, 샌드박스 실행 환경, MCP 통합을 제공하는 호스팅형 Agent 인프라로, 가격은 $0.08/session-hour + 토큰 비용입니다. Notion, Rakuten, Sentry가 이미 도입했으며, 개발 주기가 수개월에서 수주로 단축되었습니다.