Research 읽기 순서 가이드
이 가이드의 기준
전체 목차는 홈 목차. 아래 우선순위는 노트의 요약을 바탕으로 한 제 판단이다(노트를 정독한 결과가 아니다). 기준은 사내 RAG·LLM 도입·에이전트 개발에 얼마나 직접 연결되는지다. 관심사가 바뀌면 순서도 바뀐다. 표기: 📖 노트만 읽어도 충분 / 🔗 노트로 윤곽을 잡고 원문(코드·논문)도 볼 가치 있음
1순위 — 업무에 바로 연결
A. 사내 LLM 도입·운영 (게이트웨이, 관측, 비용, PII)
- woowa-ai-platform-2-llmops 📖 — 운영 문제 8가지와 컴포넌트 매핑. 도입 순서를 잡는 기준점.
- inflab-ai-gateway 📖 — 같은 문제를 Envoy AI Gateway로 푼 사례. 위 글과 게이트웨이 선택이 다르니 나란히 읽기.
- microvm-isolation-2026 🔗 — 에이전트가 만든 코드를 어디서 돌릴지(컨테이너는 보안 경계가 아니라는 논지).
- headroom 🔗 — 컨텍스트 압축 프록시. 단, 익명 beacon 기본 ON·평문 캐시 저장 같은 보안 사항을 먼저 확인.
B. RAG·검색·문서 파싱 (한국어 문서 포함)
- pageindex 🔗 — 벡터 없이 트리 색인 + LLM 탐색. 긴 규정·매뉴얼류에 적합한지가 판단 포인트.
- opendataloader-pdf 🔗 — PDF 파서. HWP/HWPX는 오픈소스 코어에 없다는 점 주의.
- onyx 🔗 — 사내 앱 연동 + 권한 기반 RAG 완성형. 구조 참고용으로 가장 가까운 레퍼런스.
- weknora 🔗 — Tencent의 엔터프라이즈 지식 플랫폼. onyx와 비교해서 읽기.
- cerebras-knowledge-base-pgvector-rrf-mcp 📖 — pgvector + RRF + MCP로 만든 사내 KB 설계.
- ragas 📖 — 평가 지표 감 잡기. 이어서 jev-as-a-judge-agent-evals.
- 파싱 변환 계열은 훑어보기: markitdown, anydoc 📖
C. 에이전트 보안·신뢰성
- actguard 🔗 — 도구 실행 직전 간접 프롬프트 주입 방어.
- context-fails-first-agent-reliability 🔗 — 에이전트 실패의 원인을 컨텍스트 품질로 보는 논문.
- algorithmically-establishing-trust-in-evaluators 🔗 — 정답 라벨 없이 LLM-judge를 검증하는 방법.
- probe-process-based-hallucination-benchmark 🔗 — 환각 탐지 벤치마크.
2순위 — 개발 방식·도구를 바꿀 수 있는 것
D. Claude Code·에이전트 개발 워크플로우
- hada-claude-opus-5-5-prompting 📖 — Opus 5.5 프롬프트 작성법(effort 기본값 등). 지금 쓰는 모델과 직접 관련.
- claude-code-best-practice 🔗 — 구성 요소 레퍼런스. 예시
settings.json의 광범위 allow는 그대로 복사하지 말 것. - agent-skills 🔗, sanglard-agent-md 📖 — SDLC를 skill로 옮기는 방식, agent.md로 리뷰 규칙을 고정하는 방식.
- new-sdlc-with-vibe-coding 🔗 — Google/Kaggle 백서(51쪽). 팀에 공유하기 좋은 자료.
- gepa 🔗 — 프롬프트·스캐폴드 자동 최적화.
- k-skill 📖 — 한국 생활·업무용 skill 번들. AGPL 구성요소는 법무 확인 필요.
E. 에이전트 메모리·스킬 진화 (연구 흐름)
읽는 순서: karpathy-llm-wiki 📖 → llm-agent-skill-memory-without-finetuning 📖(8편 비교, 길잡이) → wikiskill → skillzip-pro → procedural-graphs-self-evolving → aces-agentic-continuous-evaluation-of-skills → hyperagents. 앞의 두 개를 읽고 관심 가는 논문만 이어서 보면 된다. unclejobs-llm-wiki-fork는 원본과 동일하니 번역 주석에 관심 있을 때만.
- 메모리 구현 쪽: openviking(AGPL 주의), graphify(패키지명
graphifyytyposquatting 주의), semantica, ragu
F. 에이전트 UI·프로토콜
ag-ui-docs → pytorchkr-ag-ui-copilotkit → copilotkit-openbot. AG-UI 이벤트는 문서 기준으로 RUN_*/STEP_*이고, 한국어 해설글의 LIFECYCLE_SIGNAL은 현재 스펙에 없다.
3순위 — 온프렘 LLM·추론 (필요해질 때)
- vllm-moriio-kv-connector 🔗 (AMD 하드웨어 전제), lucebox-hub, neurons — 소비자 GPU·Apple Silicon 추론. 지금 인프라와 맞는지 먼저 확인.
- qwen3-5-9b, qwen-ai-home, apertus-v1-5-70b — 모델 후보 파악용. 한국어 품질은 어느 노트에서도 검증하지 못했으니 직접 평가해야 한다.
- splade-v3-doc, inference-free-splade-blog — sparse 검색. 영어 중심이고 splade-v3-doc은 비상업 라이선스.
- univa-ai — 국내 상용 에이전트(HWP 파싱) 경쟁/참고 사례.
4순위 — 참고·기록용
- 에이전트 플랫폼 구경: agentspace(권한 우회 플래그 주의), multica, openworker, nullclaw, generic-agent(XOR 난독화 keychain·
curl | bash), claw-code, firecrawl-web-agent, hermes-bot-mode, agency-agents, mengto-skills, insane-search(안티봇 우회, 정책 검토 필요) - 디자인·콘텐츠: huashu-design, diagram-design, im-not-ai, openclip, opencut, multi-agent-cad
- 학습 자료: ai-engineering-from-scratch (523개 레슨 커리큘럼, 필요한 phase만)
- 그 외 논문: llm-online-deanonymization(프라이버시 위협 관점), wisv-wireless-informed-semantic-verification(device-edge speculative decoding)
- 기타: mongodb-crewai-ecommerce-agents, classifier-dev, vector-db-comparison-2023(2023년 글, 2026 변경점 절 참고), jina-ocr-v1-threads
개인·커리어·일정 (기한 있음)
- ai-top-100 — 신청 마감 10/21 18:00.
- tally-nova-2026-medical-ai-contest — 의료 AI 에이전트 경진대회 신청서(제출은 하지 않은 상태).
아직 읽지 못한 것 (본문 수동 확보 필요)
- reddit-why-not-microvm, reddit-qwen36-27b-q40-mtp-gguf, wikidocs-325677 — 봇 차단. 본문을 붙여넣어 주면 채운다.
주의가 필요한 라이선스·보안 한눈에
| 대상 | 주의 |
|---|---|
| openviking | AGPL-3.0 |
| k-skill | proxy 구성요소 AGPL-3.0-only |
| splade-v3-doc | CC-BY-NC-SA-4.0, gated |
| multica | 자체 라이선스(상업·호스팅 조건) |
| hyperagents | 코드 CC BY-NC-SA 4.0 |
| insane-search | 안티봇 우회 성격 |
| agentspace, generic-agent, multica, onyx | 권한 우회 플래그 또는 curl | bash 설치 |
| headroom | 익명 beacon 기본 ON, 평문 캐시 |