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6πRL (Tsinghua, PKU 외)
flow 기반 VLA(π0, π0.5)를 Flow-Noise와 Flow-SDE로 online RL fine-tuning. 네 벤치마크 평균 약 30%p 향상
↳ 9 physical-aivlaGR00T-N1.7-3B 모델 카드와 LeRobot 통합
N1.7 베이스 체크포인트의 입출력 규격, 9개 플랫폼 추론 지연, 학습 비용과 LeRobot `groot` policy의 fine-tuning, rollout 레시피
↳ 8 physical-aivlaFlora (NVIDIA GEAR)
로봇 영상에 timestamped caption, outcome, dense, rubric reward를 다는 data engine. Astra급 품질에 약 125배 저렴 (프로젝트 페이지 통합)
↳ 9 physical-airobot-datasetArtCraft와 Crafting Apps (storytold, repo)
생성 전에 2D와 3D로 장면을 짜고 모델 62종을 고르는 AI 이미지와 영상 IDE. 같은 팀의 Rust 창작 앱 13종은 MCP 서버로 에이전트가 조작한다
↳ 3 creative-toolsimage-generationGPT-6-Astra embodied 검증 (SenseNova 외)
벤치마크 12개, 실제 로봇 8대 평가. ICL과 10배 budget으로 포화 근접, 비용과 복구는 과제
↳ 8 physical-aibenchmarkLooped Transformer와 GPT-6 Astra
가중치를 공유하는 깊이 반복의 구조와 비용, 반복 횟수 결정, Huginn 결과, CoT monitorability 논쟁을 세 글로 통합 정리
↳ 4 looped-transformerrecurrent-depthDatabase
27Vector DB, RAG 인프라, embedding store (pgvector, Qdrant, Weaviate 등).
PageIndex 한국어 소개글
PyTorchKR 9bow가 2026년 4월에 쓴 소개글. vector RAG와의 비교표와 2단계 동작 원리를 정리한다. 설치 절차는 SDK 개편 이전의 CLI 방식이다
↳ 6 pageindexvectorless-ragOpenViking (repo)
에이전트의 context를 viking:// 파일시스템 하나로 통합하고 directory recursive retrieval로 LoCoMo, tau2-bench 성능을 높인 context database
↳ 3 context-databaseagent-memoryAdvanced RAG Techniques (NirDiamant)
RAG 기법 노트북 42개를 10개 카테고리로 배열한 학습용 저장소. HyPE와 평가 4종 포함. README는 custom non-commercial license만 밝힌다
↳ 7 ragadvanced-ragmicrosoft/graphrag (repo)
GraphRAG 원논문의 공개 구현체. README는 알고리즘을 문서 사이트로 위임하고 인덱싱 비용 경고와 prompt tuning 권고를 전면에 둔다. 공식 지원 제품은 아니다
↳ 9 graphraggraph-ragPixelRAG (repo)
문서를 파싱하지 않고 스크린샷으로 렌더링해 이미지 자체를 검색하는 visual RAG. 위키피디아 828만 페이지 인덱스를 키 없이 쓰는 API와 Claude Code 플러그인 pixelbrowse를 함께 공개한다
↳ 5 pixelragvisual-ragHippoRAG 2: From RAG to Memory
KG에 passage 노드를 더하고 질의를 triple에 이어, 사실 기억과 sense-making과 associativity 세 메모리 과제를 동시에 개선한 논문
↳ 10 ragknowledge-graphAthina AI RAG Cookbooks
RAG 기법 13종(advanced 8, agentic 5)을 Colab 노트북 한 개씩으로 정리한 학습용 카탈로그. 13종 전부가 LangChain과 Athina AI 평가를 공통으로 쓴다
↳ 10 ragadvanced-ragTurboQuant
무작위 회전으로 좌표 분포를 고정한 뒤 좌표별 Lloyd-Max 양자화만 적용해 학습 없이 MSE 최적에 도달하는 data-oblivious 벡터 양자화
↳ 7 vector-quantizationproduct-quantizationturbovec (repo)
TurboQuant 알고리즘을 Rust 코어와 Python 바인딩으로 구현한 OSS 벡터 인덱스. 학습 없는 data-oblivious 양자화로 2비트에서 약 16배 압축하고 SIMD 커널로 ARM에서 FAISS를 앞선다
↳ 5 turbovecturboquantturbovec 한국어 소개글
turbovec의 압축률과 속도 수치를 정리한 PyTorchKR 글. 원 저장소 및 논문과 대조해 어긋나는 값을 표로 기록했다
↳ 4 turbovecturboquantGraphRAG: From Local to Global
Microsoft의 GraphRAG 원논문. entity와 relationship으로 KG를 짓고 Leiden community 요약을 map-reduce로 합쳐 전역 답변을 낸다
↳ 21 graph-ragragGraphRAG Paper Review (DSBA, 김도윤)
GraphRAG 원논문을 다룬 한국어 발표 리뷰. 배경 개념을 먼저 세우고, 논문과 공식 코드가 어긋나는 세 지점과 평가 설계 비판을 발표자 견해로 남긴다
↳ 8 graph-ragpaper-reviewPageIndex 외부 리뷰
출시 반년 뒤의 실무자 리뷰. vector RAG 실패 유형과 trade-off를 정리한다. 제목의 정확도는 PageIndex가 아니라 Mafin 2.5의 공급자 발표치다
↳ 8 ragvectorless-ragRethinking Retrieval (PwC)
SEC filing 1,200건과 150문항으로 vector 기반 agentic RAG와 계층 node-based RAG를 비교한 금융 실험
↳ 8 ragfinancial-qasguys99/langchain-study vectorless-rag
기성 솔루션 없이 pymupdf4llm 파싱으로 DocumentTree를 직접 만드는 한글 학습용 구현. langgraph 에이전트가 네 단계로 트리를 내려간다
↳ 7 vectorless-ragpageindexPageIndex 소개글
PageIndex 팀이 직접 쓴 글. vector 검색의 다섯 가지 한계를 규정하고 문서 목차를 트리로 만들어 컨텍스트에 두는 대안을 제시한다. 정량 벤치마크는 없다
↳ 9 ragvectorless-ragVectorless RAG: PageIndex 튜토리얼
PageIndex 클라우드 API와 LangChain과 Gemini로 PDF를 인덱싱하고 질의하는 코드 10단계 입문 튜토리얼. 벤치마크 수치는 없다
↳ 8 ragvectorless-ragSMART
학습이 끝난 single-vector 임베더가 버리던 hidden state에 MaxSim late interaction을 더해 추가 학습 없이 multi-vector 검색 성능을 얻는다
↳ 6 embeddingretrievalGemini Embedding 2
Gemini를 bidirectional attention으로 fine-tuning한 native multimodal 임베더. 텍스트, 이미지, 비디오를 한 공간에 둔다
↳ 7 embeddingmultimodalDirect Corpus Interaction (DCI)
임베딩과 인덱스 없이 agent가 grep과 bash로 원본 corpus를 직접 뒤지는 패러다임. 같은 backbone 대비 11.0%p 향상
↳ 28 retrievalagentic-searchVectifyAI/PageIndex (repo)
PageIndex의 Python SDK 공개 코드. 같은 클라이언트로 로컬 실행과 클라우드를 전환한다. README는 인덱싱 쪽당 약 0.001달러와 질의 비용 대비 정확도 측정치를 싣는다
↳ 21 ragvectorless-ragHKUDS/RAG-Anything (repo)
LightRAG 위에 세운 all-in-one multimodal RAG 저장소. MinerU와 Docling과 PaddleOCR로 문서를 파싱해 이미지와 표와 수식을 knowledge graph 인덱스에 함께 올린다
↳ 12 multimodal-ragragRAG-Anything 한국어 소개글
PyTorchKR 9bow가 쓴 소개글. 소개 순서와 강조점, 설치 예제, 글 안의 수치 불일치를 정리한다
↳ 7 rag-anythingmultimodal-ragRAG-Anything
이미지와 표와 수식을 텍스트와 같은 등급으로 다루는 multimodal RAG. dual-graph 구축과 cross-modal hybrid retrieval로 DocBench 63.4%를 기록했다
↳ 13 multimodal-ragragLightRAG
entity와 relation을 key-value로 인덱싱하고 질의에서 구체와 추상 키워드를 함께 뽑는 dual-level retrieval로, community 처리 없이 검색 토큰을 61만에서 100 미만으로 줄였다
↳ 22 graph-ragragLeanRAG
계층 KG의 상위 노드 사이에 relation을 만들어 semantic island를 없애고, seed 노드의 LCA 경로만 모아 retrieval 토큰을 46% 줄인 AAAI-26 논문
↳ 16 graph-ragragGraph-based RAG (LightRAG, LeanRAG)
DSBA 김도윤의 후속 세미나. graph 기반 RAG의 retrieval 패턴과 연구 흐름을 구획하고 LightRAG와 LeanRAG를 비교한다
↳ 11 graph-ragragLLMs
17모델 아키텍처, pre-training, fine-tuning, foundation model 논문.
Looped Transformer와 GPT-6 Astra
가중치를 공유하는 깊이 반복의 구조와 비용, 반복 횟수 결정, Huginn 결과, CoT monitorability 논쟁을 세 글로 통합 정리
↳ 4 looped-transformerrecurrent-depthLooped Transformers (ICLR 2024)
1층 블록을 입력 주입과 함께 반복하는 looped transformer 학습법. 12층 대비 1/12 파라미터로 in-context 회귀에서 대등하거나 낫다
↳ 3 looped-transformerin-context-learningTransformers from Memory
linear layer, MLP, self-attention을 associative memory로 보고 간섭으로 용량을 어림한 해설. 용량은 64개에서 120만 개로 커진다
↳ 5 associative-memorymemory-capacityNandhaKishorM/laya (repo)
Jev 인터페이스를 공개 가중치로 구현한 non-autoregressive decision model. 세 checkpoint와 언어 Router, 한 번의 forward pass로 choice, score, noul에 답한다
↳ 3 decision-modelsystem-one-modelTypeSafe AI 공식 문서 도입부
첫 System One model인 Jev를 소개한다. Choice, Score, Noul 세 primitive와 질문을 원자 단위로 쪼개 코드에서 조합하는 설계 지침을 다룬다
↳ 4 typesafe-aijevJev 발표 요약과 토론 (GeekNews)
텍스트 대신 타입이 정해진 판단과 보정된 확률을 병렬 반환하는 Jev. RLCD 학습, 가격과 속도, 평가 설계의 편향 단서를 정리한다
↳ 5 typesafe-aijevk2-fsa/OmniVoice (repo)
600개 이상 언어를 지원하는 diffusion 기반 zero-shot TTS. voice cloning과 voice design을 하나의 API로 제공하고 FlashInfer로 추론을 2~2.9배 가속한다
↳ 4 ttsvoice-cloningEagle 2.5
NVIDIA long-context VLM. 텍스트 우선 샘플링과 progressive post-training, Eagle-Video-110K로 512프레임 Video-MME 72.4를 낸다
↳ 9 vlmlong-contextNVlabs/EAGLE (repo)
Eagle, Eagle 2, Eagle 2.5, LocateAnything 네 계열의 공식 저장소이자 11개 모델의 model zoo. GR00T N1부터 N1.6까지의 backbone 채택 시점을 월 단위로 기록한다
↳ 9 vlmeagleStealing Reasoning Traces
암호화 reasoning 블록의 cross-model 호환성으로 강한 모델의 사고를 약한 모델로 복호화하는 공격. 네 벡터를 세 provider에서 실증
↳ 6 reasoning-modelchain-of-thoughtFlow Matching
CNF를 ODE 시뮬레이션 없이 학습하는 목표. 조건부 vector field 회귀가 원 목표와 gradient가 같고 diffusion을 특수 사례로 포함하며 OT 직선 경로로 샘플링이 빨라진다
↳ 14 flow-matchinggenerative-modelLDM (Latent Diffusion)
autoencoder latent에서 diffusion을 학습해 비용을 낮춘 모델. cross-attention 조건화, ImageNet FID 3.60
↳ 7 latent-diffusiondiffusion-modelDiT
U-Net backbone을 순수 Transformer로 바꾼 latent diffusion. Gflops와 FID 상관 -0.93, ImageNet 256×256 FID 2.27
↳ 7 diffusion-modeltransformerFSQ
VQ-VAE의 벡터 양자화를 차원별 bound와 반올림으로 바꾼 finite scalar quantization. 보조 손실 없이 codebook 사용률 약 100%, MaskGIT과 UViM에서 VQ와 대등
↳ 4 quantizationvq-vaeOpenAI GPT-5.6 Sol/Terra/Luna 프리뷰
9bow의 한국어 소식 글. 세 티어 라인업과 네이밍 체계, max와 ultra 실행 모드, 벤치마크, Preparedness High 분류와 네 층 안전 스택, 정부 협의 배포를 전한다
↳ 6 openaigpt-5-6VLM3
Qwen3-VL-4B에 focal length 통일, 텍스트 픽셀 참조, 데이터 mixture만 더한 SFT로 depth, object 3D, correspondence, pose 네 task에서 expert 모델에 필적
↳ 6 vlm3d-understandingUnUnlearning
unlearning된 지식을 in-context learning으로 되살리는 ununlearning을 제안하고, exact unlearning도 콘텐츠 규제에 불충분하다고 논증한 논문
↳ 3 unlearningununlearningPhysical AI
145VLA, world model, robot learning, sim2real 등 물리 세계와 상호작용하는 방법.
πRL (Tsinghua, PKU 외)
flow 기반 VLA(π0, π0.5)를 Flow-Noise와 Flow-SDE로 online RL fine-tuning. 네 벤치마크 평균 약 30%p 향상
↳ 9 physical-aivlaGR00T-N1.7-3B 모델 카드와 LeRobot 통합
N1.7 베이스 체크포인트의 입출력 규격, 9개 플랫폼 추론 지연, 학습 비용과 LeRobot `groot` policy의 fine-tuning, rollout 레시피
↳ 8 physical-aivlaFlora (NVIDIA GEAR)
로봇 영상에 timestamped caption, outcome, dense, rubric reward를 다는 data engine. Astra급 품질에 약 125배 저렴 (프로젝트 페이지 통합)
↳ 9 physical-airobot-datasetGPT-6-Astra embodied 검증 (SenseNova 외)
벤치마크 12개, 실제 로봇 8대 평가. ICL과 10배 budget으로 포화 근접, 비용과 복구는 과제
↳ 8 physical-aibenchmarkλ0 (Alibaba Token Hub, Amap)
500시간 egocentric 전신 사람 데이터를 G1에 맞게 정렬해 mid-training하는 VLA. 실세계 progress 59.9%에서 80.4%
↳ 8 physical-aihumanoidHomeBody (Stanford TML)
학습된 VLA 없이 frontier VLM이 공간 메모리와 조합형 스킬로 Unitree G1을 조종해 처음 보는 주방을 정리한다. 프로젝트 페이지와 SIM 저장소 통합
↳ 10 physical-aihumanoidrobogym (Robominder, repo)
AI 에이전트가 HTTP로 MuJoCo 로봇을 제어하는 서버. 시뮬레이션이 실시간으로 계속 진행되며 SO-101 양팔 협업 환경 하나를 제공한다
↳ 7 physical-aisimulatorH-JEPA (NYU, AMI Labs)
level마다 자기 latent 공간에서 더 멀리 예측하는 계층 JEPA world model로 subgoal planning. AntMaze 18%에서 73%
↳ 6 physical-aiworld-modelRSS (Sun Yat-sen Univ.)
지시문 바꿔 쓰기 평균 손실(MCSI)과 지시문 없는 forward를 뺀 잔차 증폭(RAS)으로 VLA의 지시문 취약성을 줄인다. LIBERO-Plus 평균 90.0%
↳ 7 physical-aivlaLaRA-VLA (XJTU, BAAI)
텍스트와 visual CoT를 3단계 curriculum으로 연속 latent에 내재화해 CoT 생성 없이 action을 낸다. LIBERO 97.9%, 지연 135 ms
↳ 10 physical-aivlaLaRA-VLA 프로젝트 페이지
논문 요약과 결과 그림에 실제 로봇 rollout 영상 8편(LaRA-VLA와 GR00T N1.5 각 4편)을 더한 소개 페이지
↳ 4 physical-aivlaLaRA-VLA (LoveJu1y, repo)
LaRA-VLA 공식 코드. StarVLA 기반 4단계 VLM 학습과 VLA 학습 스크립트, LIBERO와 SimplerEnv 평가, 데이터와 가중치 공개
↳ 5 physical-aivlaGPT-6 Astra as Embodied Policies
추론 모델 GPT-6 Astra를 여섯 로봇 도메인에서 policy로 평가했다. navigation은 강하지만 접촉 조정과 보행이 약하다
↳ 10 physical-aimanipulationτ0-VLA (sii-research, repo)
τ0-VLA 공식 코드. low-level policy post-training과 serving, proposal model과 world model 추론, LIBERO 재현 레시피(평균 97.35%) 공개
↳ 6 physical-aivlaVLAct (StarVLA)
VLM 표현 보존, 세 연속 head 동시 지도, 부분 통합 action layout으로 재사용 가능한 VLA backbone을 학습한다
↳ 14 physical-aivlaVLAct (starVLA, repo)
VLAct 공식 코드. multi-head framework, continued pre-training launcher, 벤치마크별 fine-tuning 스크립트와 Qwen3-VL-4B backbone 공개
↳ 8 physical-aivlaω-0 (NTU, PKU, BAAI)
미래 임베딩만 예측하며 SONIC용 whole-body action latent를 생성하는 humanoid WAM과 ω-HOME 데이터셋. 가정 과제 11개 성공률 81.8%
↳ 12 physical-aiworld-modelOMEGA-0 (gentlefress, repo)
ω-0 공식 코드. Unitree G1 teleoperation 수집, 두 단계 학습, 추론 서버 배치를 담고 체크포인트는 미공개
↳ 4 physical-aihumanoidKnowBody (Nanjing University, Ant Group)
가중치를 고정한 VLM에 질의 가능한 신체 기하 모델을 붙인 harness. 신체 추정을 고치면 그에 의존하던 경험 규칙을 다시 검증해 재사용한다
↳ 11 physical-aimanipulationFailSafe (NTU, A*STAR, AI2, UW)
ManiSkill에서 실패와 실행 가능한 7-DoF 회복 명령 13만 건을 자동 수집하는 파이프라인. VLA 3종 성공률을 최대 22.6%p 올린다
↳ 6 physical-aivlaDo World Models Make Better Robots? (Survey)
로봇 평가 벤치마크 160개를 모아 world model과 VLA를 맞대결시키는 벤치마크가 11개뿐임을 보인 평가 서베이
↳ 10 physical-aiworld-modelRWM (Tsinghua IIIS)
시작과 목표 표현을 interpolation한 경로에 IDM 지도를 걸어 추론 시점 탐색 없이 planning하는 world model
↳ 6 physical-aiworld-modelSafe Embodied AI (Survey)
long-horizon manipulation 안전 문헌을 intervention locus와 evidence boundary 두 기준으로 재배치한 서베이
↳ 11 physical-aisafetyOdyssey-3 (Odyssey)
하나의 foundation world model 위에 action decoder만 과제별로 학습시켜 로봇 팔, humanoid, 자동차, 드론, 게임을 제어했다는 발표문
↳ 8 physical-aiworld-modelGenerative Physical AI 종합 서베이
RFM, VLA, LBM, DPM, WFM 다섯 계열로 GPAI를 분류하고 일곱 분야 배치 사례와 한계 9가지를 정리한다
↳ 11 physical-aivlaHuRo (RLWRLD, Yonsei)
사람 영상의 팔을 지우고 로봇을 합성하며 손 동작도 retargeting해 만든 63만 episode 데이터셋. 실제 과제 completion 51.5%에서 80.3%
↳ 10 physical-aivlaHuRo (3587jjh, repo)
HuRo 논문의 robotization 파이프라인 공개 저장소. 원본 에고센트릭 영상을 LeRobot V2.0 데이터셋으로 바꾸는 10단계 스크립트
↳ 6 physical-aivlaOne-Step Drifting Action Heads (GR00T N1.7)
action head를 단발 평가형으로 바꿔 45.3 ms를 5.0 ms로 줄였으나 LIBERO 성공률은 하락한 교환 관계 보고
↳ 9 physical-aivlaTether (FastCrest, repo)
학습이 끝난 VLA policy를 ONNX로 변환해 서빙하고 배포 가부를 PROMOTE, HOLD, ROLLBACK으로 판정하는 CLI
↳ 3 physical-aivlaFastCrest 제품 소개
로봇 데이터 준비 도구 Cupel과 policy 개발 워크스페이스 Tether Studio를 소개하는 회사 랜딩 페이지
↳ 2 physical-aivlaVLA-JEPA (USTC)
미래 프레임을 목표로만 쓰는 leakage-free 예측으로 사람 영상에서 latent action을 배우는 VLA. LIBERO-Plus 79.5%
↳ 19 physical-aivlaVLA-JEPA 프로젝트 페이지
VLA-JEPA 논문의 공식 페이지. 실제 Franka 로봇 시연 영상과 고해상도 도식, 논문 결과 표 4개를 싣는다
↳ 5 physical-aivlaVLA-JEPA (ginwind, repo)
VLA-JEPA 공식 코드 저장소. starVLA 기반 학습 코드 일부와 LIBERO, LIBERO-Plus, SimplerEnv 평가 스크립트, 체크포인트 2종 사용법
↳ 9 physical-aivla03-16. Gemini Robotics 1.5 (모두의 로보틱스)
1.5의 한국어 입문 해설. orchestrator, Thinking VLA, Motion Transfer를 예시로 세운 뒤 두 모델의 분업을 짚는다
↳ 9 physical-aivlaGemini Robotics 1.5 (Google DeepMind)
세 로봇을 checkpoint 하나로 움직이는 VLA와 ER VLM을 묶은 agentic system 기술 보고서
↳ 17 physical-aivlaGemini Robotics 1.5 발표문 (DeepMind)
같은 날 나온 공식 발표문. agentic framework와 세 능력을 분리수거 예시로 설명하고 ER 1.5 API 공개를 알린다
↳ 9 physical-aivlaState of VLA Research at ICLR 2026
ICLR 2026 투고작 164편으로 본 VLA 정의, 벤치마크 해석 기준, 아홉 가지 연구 흐름과 frontier 격차
↳ 14 physical-aivlaVLA Concepts, Progress, Applications, Challenges (Survey)
세 토큰 구조로 VLA 80편 이상을 정리한 서베이. 45종 타임라인, 51종 분류표, 도전-해법 대응표 수록
↳ 13 physical-aivlaOmniVLA-RL
세 expert MoT 구조와 SDE flow matching 위의 GSPO(Flow-GSPO)로 online RL하는 manipulation VLA. LIBERO 평균 97.6%
↳ 14 physical-aivlaOmniVLA 프로젝트 페이지 (UC Berkeley)
2D pose, goal 이미지, 자연어와 그 조합으로 goal을 지정하는 navigation VLA. OpenVLA 기반, 9,500시간 주행 데이터, 실제 로봇 배포 영상 6종
↳ 9 physical-aivlaGR-3 (ByteDance Seed)
Qwen2.5-VL-3B에 flow matching DiT를 붙인 4B VLA. VL co-training과 사람 trajectory few-shot 적응을 양팔 이동 로봇에서 검증한다
↳ 11 physical-aivlaGemini Robotics 2
humanoid whole-body control, dexterous manipulation, 다중 로봇 협업을 갖춘 Google DeepMind의 세 모델 발표문과 성공률 차트
↳ 11 physical-aivlaGemini Robotics (Google DeepMind)
Gemini 2.0 기반 embodied reasoning VLM과 클라우드 backbone에 온보드 decoder를 붙인 VLA 기술 보고서
↳ 23 physical-aivla03-15. Gemini Robotics 1.0 (모두의 로보틱스 - VLA 입문)
Gemini Robotics 1.0의 한국어 입문 해설. 추론하는 ER와 action을 내는 본 모델을 나눠 구조, 일반화, 한계를 짚는다
↳ 17 physical-aivlaCurrent as Touch (UNC)
촉각 센서 없이 모터 전류로 접촉을 감지하고 PD 제어기용 compliance reference position을 예측하는 dexterous hand 프레임워크
↳ 6 physical-aimanipulationCurrent as Touch 프로젝트 페이지
Current as Touch 논문의 공식 프로젝트 페이지. 과제 네 개의 시연 영상과 전류 유무 스틸 컷, 대표 수치 카드를 배열한 짧은 소개 페이지다
↳ 3 physical-aimanipulationS1 (Skild AI)
unseen 과제를 영상 시연 하나로 수행하는 in-context learning 로봇 foundation model. pre-training이 늘수록 VLA와 격차가 커진다
↳ 12 physical-aivlaCST-WM (NYU Abu Dhabi)
embodied visual tracking용 world model. action이 target evidence를 직접 갱신하는 경로를 끊고 MPC로 추종과 재획득을 함께 처리한다
↳ 7 physical-aiworld-modelMobileVLA-R1 2.0 (Peking University)
chain-of-thought 내부 표현을 decoder로 읽어 속도 명령을 내는 이동 로봇 VLA. Unitree G1에 그대로 옮겼다
↳ 12 physical-aivlaTANGO (UC Berkeley)
지시문과 RGB만으로 29-DoF whole-body action을 직접 예측하는 VLN 프레임워크. 시뮬레이터에서만 학습해 Unitree G1에 zero-shot 배포했다
↳ 10 physical-aivlaOpenArm (Enactic, repo)
7자유도 오픈소스 humanoid 팔에 평가 환경 Cell과 모터 없는 leader 팔 KER를 더한 Apache-2.0 프로젝트. bilateral teleoperation 수집부터 ACT 학습과 Dora 추론까지 문서화했다
↳ 11 physical-aihardwareStrands Robots (strands-labs, repo)
Strands Agent가 자연어로 로봇을 움직이게 하는 Apache-2.0 라이브러리. teleoperation 수집부터 policy 학습, 실제 기기 실행, mesh, ROS 2 연결까지 담았다
↳ 12 physical-aisimulatorGenesis World (Genesis AI, repo)
multi-physics 엔진, 렌더러 Nyx, 컴파일러 Quadrants를 한 Python API로 묶은 오픈소스 시뮬레이션 플랫폼. 예제와 설치만 다루고 성능 수치는 없다
↳ 8 physical-aisimulatorLIBERO-Recover (DUT, Beta Infinity)
VLA와 WAM의 실제 실패 2,117건을 네 단계로 나눈 복구 벤치마크. LIBERO 90%대 모델 6종이 5.8%에서 34.0%에 그친다
↳ 23 physical-aibenchmarkReAcTree (ETRI, UST)
subgoal별 LLM agent를 BT식 control flow로 엮어 실행 중에 키우는 task planning. WAH-NL goal 성공률이 31%에서 61%로 올랐다
↳ 8 physical-aimanipulationτ0-VLA (Shanghai Innovation Institute, Agibot Finch)
subtask 선택을 world model과 value model의 beam search로 푸는 계층형 VLA
↳ 11 physical-aivlaτ0-VLA 프로젝트 페이지
τ0-VLA 논문의 공식 프로젝트 페이지. rollout 영상 일곱 편과 고해상도 구조도를 싣고, 논문에 없는 execution memory 단독 개선 폭 11.0%p를 밝힌다
↳ 6 physical-aivlaRoboClaw (AgiBot)
데이터 수집과 policy 학습과 과제 실행을 하나의 VLM 컨트롤러 아래로 합친 agentic 프레임워크. forward 동작에 inverse 복구 동작을 짝지어 사람 없이 환경을 리셋한다
↳ 15 physical-aivlalong-horizon-papers (acensia, repo)
long-horizon 논문 52편을 LLM agent, VLM planning, VLA manipulation으로 나눈 큐레이션 저장소. VLA는 해결 방식별로 다섯 폴더로 나눈다
↳ 7 physical-aivlaLLM-as-BT-Planner (TUM MIRMI, MBZUAI)
LLM이 로봇 조립 계획을 실행 가능한 BT로 직접 생성한다. 네 방식 중 human-in-the-loop이 17개 중 16개 성공
↳ 5 physical-aimanipulationHiVLA (HKU, Shanghai AI Lab)
VLM 계획과 DiT 제어를 subtask 문장 하나와 bounding box 하나로 잇는 계층형 manipulation 시스템
↳ 16 physical-aivlaHiVLA 프로젝트 페이지
HiVLA 논문의 공식 프로젝트 페이지. 초록과 도식 두 장, RoboTwin 결과 표만 싣고 시연 영상은 없다
↳ 5 physical-aivlaMoA 대리 응답과 BT 실행 (Waseda, NII)
확인 질문을 세 expert agent가 나눠 답하고 나머지만 사람이 답하는 대화형 계획. BT action node마다 policy를 묶는다
↳ 8 physical-aimanipulationCOIN (BIGAI, USTC)
환경을 건드려 정보를 얻고 계획을 고치는 interactive reasoning을 재는 manipulation 벤치마크. 과제 90개에서 사람은 40%, 최고 모델은 3.26%다
↳ 12 physical-aibenchmarkBehavior Tree와 FSM 비교 (ABB, ETH, KTH)
두 policy 표현을 mobile manipulation에서 모듈성, 반응성, 가독성으로 비교. 동작은 같지만 큰 과제에서 BT 편집이 적다
↳ 8 physical-aimanipulationCortex (Shanghai AI Lab)
VLM 계획을 32개 skill primitive로 묶어 하위 VLA가 실행하는 dual-system VLA. 14단계 화학 실험 zero-shot 65% 성공
↳ 10 physical-aivlaCortex 프로젝트 페이지
Cortex 논문의 공식 프로젝트 페이지. 방법을 네 장의 카드로 압축하고, 논문에 없는 RMBench 7과제 평균과 경계 추론 히트맵을 싣는다
↳ 6 physical-aivlaEVA-Client (repo)
실제 로봇의 배포와 평가와 데이터 수집을 브라우저 콘솔 하나로 합친 Apache-2.0 스택. 설정 파일 하나로 transport와 policy backend와 추론 전략을 조합한다
↳ 11 physical-aivlaWorld Action Model의 부상 (9bow)
Reuss 2026 지형도의 PyTorch KR 한국어판. 용어 풀이 상자와 원문 도식 23장을 함께 싣는다
↳ 18 physical-aiworld-modelRoboCasa (UT Austin, NVIDIA, RSS 2024)
주방 장면 120개와 과제 100종을 담은 로봇 시뮬레이션 프레임워크. 시뮬레이션 데이터로 실제 로봇 성능을 올렸다
↳ 20 physical-aisimulatorRoboCasa365 (UT Austin, NVIDIA, ICLR 2026)
과제 365종과 2,200시간 데이터로 VLA 4종을 같은 조건에서 비교한 후속 벤치마크
↳ 14 physical-aibenchmarkrobocasa (repo)
RoboCasa와 RoboCasa365 공식 구현으로 코드는 MIT, asset은 CC BY 4.0이다. 설치와 첫 실행까지만 담고 과제 목록과 학습 절차는 문서 사이트로 넘긴다
↳ 12 physical-aisimulatorRoboCasa 프로젝트 페이지 (robocasa.ai)
논문 두 편과 코드, 문서, leaderboard 링크를 한 페이지에 모은 공식 홈. 프로젝트 현황을 확인하는 진입로로 쓴다
↳ 5 physical-aisimulator03-14. Groot N1.5 (모두의 로보틱스 - VLA 입문)
GR00T N1.5의 한국어 입문 해설. N1 구조는 그대로 두고 FLARE 손실과 DreamGen 합성 데이터라는 변경점만 좁혀 읽는다
↳ 12 physical-aivlaGR00T N1.5 (NVIDIA GEAR Lab)
N1의 골격을 두고 네 군데만 손본 후속 버전의 공식 프로젝트 페이지. VLM 고정과 FLARE 손실, DreamGen 합성 데이터가 변경점이다
↳ 31 physical-aivlaπ0.7 (Physical Intelligence)
prompt에 episode의 속도와 품질, 실수 여부를 적어 걸러낼 데이터까지 학습에 쓰는 5B VLA. 조합적 일반화를 보인다
↳ 15 physical-aivlaπ0.7: a Steerable Model with Emergent Capabilities (블로그)
π0.7 논문과 같은 날 나온 공식 발표문. 영상 시연과 회사가 강조한 메시지를 담는다
↳ 7 physical-aivlaGR-1 (ByteDance Research)
사람 영상에서 미래 프레임 예측을 배운 뒤 로봇 데이터로 학습한 manipulation policy. video generative pre-training의 출발점
↳ 15 physical-aivlaGR-1 (bytedance, repo)
GR-1 논문의 공식 코드 저장소(Apache-2.0). CALVIN 평가 경로와 가중치만 공개하고 pre-training과 fine-tuning 코드는 없다
↳ 9 physical-aivlaCosmos World Foundation Model Platform (NVIDIA)
영상 curation과 토크나이저, WFM 8종을 함께 공개한 NVIDIA의 world model 플랫폼 논문
↳ 27 physical-aiworld-modelVLA & Policies for Robots (LearnOpenCV)
RT-2부터 Gemini Robotics까지 아홉 모델을 계보순으로 소개하고 네 모델은 실행 코드까지 붙인 튜토리얼
↳ 17 physical-aivlaIsaac GR00T N1 릴리스 공지 (NVIDIA)
GR00T N1 공개 당일의 NVIDIA 기술 블로그. 논문에 없는 GPU 사양과 다섯 단계 절차가 실무 진입점이다
↳ 10 physical-aivla03-13. Groot N1 (모두의 로보틱스 - VLA 입문)
GR00T N1 논문의 한국어 입문 해설. dual-system 구조와 flow matching, data pyramid를 차례로 풀어 원 논문 앞에 두는 진입로다
↳ 15 physical-aivlaIsaac GR00T (N1.7, repo)
GR00T 계열 VLA의 공식 구현이자 N1.7 GA 배포처. backbone을 Cosmos-Reason2-2B로 바꾸고 relative EEF action space로 사람 영상까지 pre-training에 썼다
↳ 23 physical-aivlaHelix (Figure AI)
humanoid 상체를 자연어로 제어하는 dual-system VLA의 공식 발표문. 7B VLM과 80M Transformer를 함께 학습해 200Hz로 35-DoF를 낸다
↳ 21 physical-aivlaHelix 한국어 소개 (9bow)
PyTorch 한국 사용자 모임이 Helix 발표를 옮긴 글. 원문에서 iframe에 가려 수집되지 않는 System 1과 System 2 구조도가 여기에는 실려 있다
↳ 7 physical-aivlaOpenHelix (Westlake Univ)
dual-system VLA의 짧은 서베이와 설계 요소별 ablation, 오픈소스 모델을 묶은 기술 보고서. dual-system에 판정 기준을 세웠다
↳ 27 physical-aivlaAwesome-Dual-System-VLA (repo)
OpenHelix 저자들이 논문의 서베이 절을 옮겨 갱신하는 awesome 리스트. 배제 목록을 나란히 둬 판정 기준을 함께 보여 준다
↳ 19 physical-aivlaGEN-1.5 (Generalist AI, 블로그)
시연 하나를 context window에 넣는 것만으로 새 조작 과제를 하는 로봇 foundation model 발표문. 설계 없이 나타난 능력이라고 본다
↳ 10 physical-aivlaWALL-OSS (X Square Robot)
Self-Attention은 공유하고 FFN만 vision-language용과 action용으로 나눈 embodied foundation model. 커리큘럼은 두 단계다
↳ 13 physical-aivlaWall-OSS-0.5 기술 보고서
VLA pre-training 체크포인트를 초기값이 아니라 policy 그대로 실제 로봇에서 평가한 4B 오픈소스 VLA
↳ 15 physical-aivlawall-x (X-Square-Robot)
WALL 계열 모델의 학습과 추론 코드 저장소(Apache-2.0). 데이터 준비부터 fine-tuning, 서빙, 평가까지의 경로를 담는다
↳ 7 physical-aivlaWALL-OSS 프로젝트 페이지 (x2robot.com)
WALL-OSS 논문의 공식 프로젝트 페이지. 새 주장이나 수치는 없고 평가 과제의 실행 장면을 영상으로 보여 주는 데 값이 있다
↳ 7 physical-aivla03-11. WALL-OSS (모두의 로보틱스)
WALL-OSS 논문의 한국어 입문 해설. 논문 여러 절에 흩어진 손실 함수를 학습 단계 순서로 재배열해 기호를 하나씩 풀이한다
↳ 9 physical-aivla03-10. SmolVLA (모두의 로보틱스 - VLA 입문)
SmolVLA 논문의 한국어 입문 해설. 설계 선택 하나를 설명한 직후 근거가 되는 ablation 표를 붙이는 편집이 특징이다
↳ 13 physical-aivla[ROS2] Nav2란? (yhoons)
Nav2 입문 한국어 블로그. 핵심 개념 다섯 가지와 서버 구성을 한 화면 분량으로 정리한 첫 진입 자료
↳ 4 physical-aimobile-robotNav2 주요 개념 정리 (lionhong)
공식 Navigation Concepts 문서를 한국어로 재구성한 개념 해설. ROS 2 기반 개념부터 Behavior Tree와 costmap까지 쌓아 올린다
↳ 6 physical-aimobile-robotNav2 공식 문서 랜딩 (docs.nav2.org)
Nav2 공식 문서 rolling 버전 랜딩 페이지. 프로젝트 자기 정의와 제공 기능, ROS 2 배포판별 지원 상태를 담은 1차 출처
↳ 7 physical-aimobile-robotnavigation2 (ros-navigation)
Nav2 공식 소스 저장소 README. 40개 가까운 nav2_* 패키지의 빌드 상태 표와 인용 논문 5편의 학술 계보가 실질 내용이다
↳ 8 physical-aimobile-robotFAST-LIO2 (HKU MaRS)
feature 추출을 없앤 direct 방식과 증분 k-d tree인 ikd-Tree를 결합한 LiDAR-inertial odometry. 최대 100Hz로 동작한다
↳ 7 physical-aislamFAST-LIO (HKU MaRS)
LiDAR와 IMU를 iterated EKF로 융합하는 LiDAR-inertial odometry. Kalman gain 역행렬을 상태 차원으로 옮겨 실시간으로 동작한다
↳ 6 physical-aislamFAST_LIO (hku-mars, repo)
FAST-LIO 계열 공식 구현. direct 방식과 ikd-Tree 기반 LiDAR-inertial odometry의 ROS 패키지, GPL-2.0
↳ 6 physical-aislamFAST-LIO 리뷰 (Taeyoung's Blog)
FAST-LIO 논문의 수식 전개를 단계별로 풀어 쓴 한국어 리뷰. iterated error state Kalman filter의 update 절차를 논문 절과 짝지어 해설한다
↳ 6 physical-aislamFAST-LIO 발표 영상 (AIRLab)
FAST-LIO를 12분에 훑는 한국어 세미나 발표. SLAM 구도에서 LiDAR-inertial odometry의 자리를 잡아 주는 수식 없는 입문 자료
↳ 6 physical-aislamFaster-LIO 발표 영상 (iRASC Lab)
FAST-LIO2의 ikd-Tree를 해시 기반 voxel 구조 iVox로 바꾼 Faster-LIO의 한국어 해설. 원 논문 PDF가 없어 유일한 근거다
↳ 6 physical-aislamSmolVLA (Hugging Face)
π0의 구도를 450M으로 줄이고 커뮤니티 공개 데이터로 학습한 VLA. GPU 한 장 학습과 asynchronous inference로 배포 비용을 겨냥한다
↳ 20 physical-aivlaLeRobot (Hugging Face, repo)
하드웨어 제어부터 데이터 수집, policy 학습, 평가까지 담은 PyTorch 로봇 학습 프레임워크. policy 22종이 같은 데이터 형식과 CLI 위에서 동작하며 라이선스는 Apache-2.0이다
↳ 31 physical-airobot-learningπ*0.6 / RECAP (Physical Intelligence)
배치된 로봇의 experience와 전문가 개입을 강화학습 신호로 바꿔 학습에 반영하는 VLA. 학습 레시피 이름은 RECAP이다
↳ 22 physical-aivlaπ*0.6: a VLA that Learns from Experience (블로그)
π*0.6 논문과 같은 날 나온 공식 발표문. 논문에 없는 배치 현장의 실행 시간과 규모를 적는다
↳ 8 physical-aivla03-09. Pi-0.6 (모두의 로보틱스 - VLA 입문)
π*0.6 논문의 한국어 입문 해설. 강화학습 기초부터 RECAP 수식 유도까지 단계별로 설명하므로 원 논문 페이지를 읽기 전 입문용으로 권장
↳ 12 physical-aivlaPretrained to Imagine, Fine-Tuned to Act: The Rise of World-Action Models
대규모 video pre-training에서 출발하는 policy 계열 지형도
↳ 18 physical-aiworld-modelGenerative Physical AI in Vision: A Survey
생성 모델이 물리 법칙을 지키게 만드는 연구를 physics-aware generation이라는 이름으로 묶은 서베이
↳ 10 physical-aiworld-model물리를 이해하는 생성 모델과 월드 시뮬레이터 (9bow)
위 Liu 2025 서베이를 한글로 풀어 쓴 PyTorch KR 해설. 논문 페이지로 넘어가기 전 진입로로 쓴다
↳ 9 physical-aiworld-modelA Survey of Physical AI (ChatGPT → World Models → Embodied Agents)
LLM의 world knowledge에서 출발해 여섯 층 로드맵으로 문헌을 재배치한 preprint 서베이
↳ 29 physical-aivlaAn Anatomy of VLA Models (Survey)
285편을 인용한 VLA 서베이. perception, brain, action 3모듈로 해부하고 도전 과제 분석을 본문 절반에 둔다
↳ 27 physical-aivlaπ0.5 (Physical Intelligence)
π0의 후속. 규모가 아니라 학습 데이터 구성을 바꿔, 여러 원천을 한 mixture에 넣는 co-training으로 처음 보는 가정집에서 동작한다
↳ 54 physical-aivlaπ0.5: a VLA with Open-World Generalization (블로그)
π0.5 논문과 같은 날 나온 공식 발표문. 논문이 그래프로만 준 언어 ablation 수치를 값으로 적는다
↳ 9 physical-aivla03-06. OpenVLA (모두의 로보틱스 - VLA 입문)
OpenVLA 논문의 한국어 입문 해설(03-06편). RT-2가 연 방향을 7B 오픈소스로 다시 구현한 과정을 따라간다. 원 논문 페이지를 읽기 전 입문용
↳ 11 physical-aivlaπ0 (Physical Intelligence)
PaliGemma에 action expert를 붙인 3.3B VLA. action을 이산 토큰 대신 flow matching으로 내어 50Hz 제어가 된다
↳ 60 physical-aivlaπ0: Our First Generalist Policy (블로그)
π0 논문과 같은 날 나온 공식 발표문. zero-shot 과제별 점수와 무편집 데모 영상을 싣는다
↳ 8 physical-aivlaopenpi (Physical Intelligence, repo)
π0 계열의 공식 구현. Apache-2.0으로 base와 플랫폼별 checkpoint를 열고, RTX 4090 한 장에서 LoRA fine-tuning이 된다
↳ 23 physical-aivlaOpen X-Embodiment / RT-X 프로젝트 페이지
로봇 데이터셋 60종을 한 형식으로 합친 데이터셋과 그 위에서 다시 학습한 RT-1-X, RT-2-X를 소개하는 공식 사이트
↳ 31 physical-airobot-datasetASPIRE (NVIDIA GEAR)
로봇 policy를 신경망 가중치가 아니라 코딩 에이전트가 고쳐 쓰는 Python 프로그램으로 두는 지속학습 시스템. 검증된 수정을 skill library에 쌓아 재사용한다
↳ 15 physical-airobot-learning03-05. ACT (모두의 로보틱스 - VLA 입문)
ACT 논문의 한국어 입문 해설(03-05편). action chunking, temporal ensembling, CVAE 세 장치를 차례로 풀이한다. 원 논문 페이지를 읽기 전 입문용
↳ 11 physical-aiimitation-learningOpenVLA (Stanford, Berkeley, TRI)
RT-2 계보의 첫 오픈소스 generalist VLA. 97만 개 시연 데이터로 fine-tune해 55B RT-2-X를 앞선다
↳ 54 physical-aivlaALOHA + ACT (Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation)
저가 양팔 teleoperation 장치와 action chunking 알고리즘 ACT를 낸 논문
↳ 36 physical-aiimitation-learning03-04. RT-2 (모두의 로보틱스 - VLA 입문)
RT-2 논문의 한국어 입문 해설(03-04편). action을 언어처럼 다루는 발상부터 일반화 결과와 ablation까지 짚는다. 원 논문 페이지를 읽기 전 입문용
↳ 13 physical-aivlaAwesome Physical AI (keon)
Physical AI 논문과 리소스 485개를 16개 섹션으로 배열한 CC0 큐레이션 목록. 논문을 한 카테고리에만 넣는 규칙이라 방법 계보가 배치로 드러난다
↳ 27 physical-aivlaVLA for Robotics, Full-Stack Review (Survey)
400편 넘게 인용한 VLA 종합 서베이. 아키텍처와 로봇 플랫폼, 데이터 수집, 평가를 함께 놓는다
↳ 28 physical-aivlaAwesome Physical AI (natnew, repo)
Physical AI 도구, 데이터, 논문, 규제 문서 353개를 14개 카테고리로 모은 큐레이션 인덱스. 개별 자료로 가는 지도로 쓰며 라이선스는 MIT다
↳ 23 physical-airobot-learning03-03. RT-1 (모두의 로보틱스 - VLA 입문)
RT-1 논문의 한국어 입문 해설. 기초 개념부터 아키텍처, 결과, ablation까지 순서대로 설명한다. 원 논문 페이지를 읽기 전 입문용으로 권장
↳ 10 physical-aivla구글 RT-1, RT-2 핵심 논문 리뷰 (엥지유니버스)
RT-1과 RT-2 두 논문의 아키텍처를 텐서 크기를 대입해 대조한 한국어 20분 영상. 벤치마크 수치는 다루지 않는다
↳ 6 physical-aivla실리콘밸리 RFM 기술 및 현황 2편 (Kim & Kim)
VLM에서 VLA로 이어지는 개념을 LLM 원리에서 풀어낸 LinkedIn 연재 2편. Single Model과 Dual System 두 구조를 대비한다
↳ 12 physical-aivla실리콘밸리 RFM 기술 및 현황 1편 (Kim & Kim)
RFM 스타트업이 학습 전 과정을 직접 수행하는 이유를 현지 시각에서 정리한 LinkedIn 연재 1편. 논문 자료를 보완하는 산업 구조 레퍼런스
↳ 9 physical-aivlaVLA for Bimanual Manipulation (Survey)
VLA 문헌 200편 이상을 양팔 manipulation 렌즈로 정리한 서베이. 성패를 가르는 변수는 두 팔의 결합도라고 본다
↳ 23 physical-aivlaPhysical AI 핵심 논문 14편 리뷰 (엥지유니버스)
RT-1 이후 3년의 VLA 연구를 네 단계로 배열한 한국어 27분 총결산 영상. 성능 비교가 아니라 계보를 훑는 지도로 쓴다
↳ 18 physical-aivlaRT-2 (Google DeepMind)
VLA라는 범주를 세운 논문. action을 텍스트 토큰으로 적어 웹 VQA와 함께 fine-tune하면 VLM을 그대로 policy로 쓸 수 있다
↳ 36 physical-aivlaRT-1 (Robotics Transformer)
13만 개 시연 데이터로 학습한 35M Transformer 조작 policy. 대규모 데이터와 실시간 제어를 함께 실증한 VLA 계보의 출발점
↳ 29 physical-aivlaVision-and-Language Navigation Today and Tomorrow (Survey)
LAW framework로 VLN 연구를 top-down 정리한 서베이. 벤치마크 24종 분류표를 싣는다
↳ 11 physical-aiworld-modelA Comprehensive Survey on World Models for Embodied AI
로보틱스, 자율주행, 범용 비디오 세 분야의 world model을 공통 분류 기준으로 정리한 17페이지 서베이
↳ 26 physical-aiworld-modelGR00T N1 (NVIDIA)
humanoid dual-system VLA foundation model. VLM이 10Hz로 해석하고 DiT가 120Hz로 action을 내며, 데이터를 data pyramid로 쌓는다
↳ 55 physical-aivlaSONIC (NVIDIA GEAR)
motion tracking을 humanoid 제어의 기본 과제로 놓고 파라미터 42M, 모션 1억 프레임으로 키운 whole-body control foundation model
↳ 15 physical-aihumanoidGR00T-WholeBodyControl (repo)
SONIC의 공식 구현. Isaac Lab 학습 코드, Jetson Orin용 C++/TensorRT 배포 스택, Unitree G1 체크포인트 2종이 한 저장소에 있다
↳ 16 physical-aihumanoidGEAR-SONIC 프로젝트 페이지
SONIC 공식 데모 사이트. 텍스트는 abstract뿐이고 실질 내용은 영상이라, 수치로는 판단하기 어려운 동작 품질을 육안으로 확인하는 용도다
↳ 5 physical-aihumanoidWorld Model for Robot Learning (Survey)
NTU MARS 주도 9개 기관의 world model 서베이. policy 결합 방식 5분류로 문헌을 가르고 실행 가능한 미래 예측을 병목으로 진단한다
↳ 36 physical-aiworld-modelAgents
79Agentic 시스템, tool use, planning, LangGraph 등.
Harness² (Google Cloud AI Research)
모델을 고정한 채 실행 대조로 작업마다 harness를 고치고 개선 경험을 library에 쌓는 2단 recursion. 논문, 저장소, 해설 통합
↳ 7 harness-evolutionrecursive-self-improvementREA (article + repo)
바이너리, 앱, 웹, 펌웨어 등 23종 대상을 하나의 MCP 서버로 분석해 에이전트가 소스 없이 기능을 파악하고 구현하게 하는 리버스 엔지니어링 도구. 결론마다 근거와 한계를 붙인다
↳ 7 mcpreverse-engineeringDeskRPG (repo)
Hermes Agent profile을 3D 가상 오피스의 AI 직원으로 배치해 대화, 회의, kanban, cron을 다루는 self-hosted 멀티플레이어 앱. 런타임 없이 기존 Hermes gateway에 붙는다
↳ 2 multi-agenthermes-agentPi agent harness (repo)
서브에이전트와 plan mode를 빼고 extension, 스킬, package로 직접 만들게 하는 MIT 터미널 코딩 에이전트. LLM API, agent runtime, TUI를 패키지로 공개한다
↳ 7 coding-agentharnessPi (pi.dev)
Pi 공식 홈. minimal agent harness 철학과 자기 수정, provider 15곳 이상, tree 세션, context engineering, 네 가지 모드를 데모 중심으로 소개한다
↳ 4 coding-agentharnessVARCO Game Studio (repo)
VARCO API로 게임을 기획부터 출시 판정까지 만드는 Claude Code harness. 에이전트 15개가 5단계를 진행하고 공용 클라이언트가 크레딧 예산과 호출 장부를 통제한다
↳ 4 claude-codeagent-workflowOpenResearch (repo)
coding agent를 연구 에이전트로 바꾸는 local-first 작업 공간. git 브랜치 기반 experiment tree와 run command 고정 규칙으로 autoresearch 루프의 결과를 비교 가능하게 만든다
↳ 6 autoresearchresearch-agentKai: Stripe의 지식 AI 플랫폼
비개발자 지식 업무용 사내 에이전트. API, Agent Studio, 제품용 에이전트와 공유하는 실행 환경 세 계층으로 1,000개 이상의 스킬을 연결한다
↳ 6 kaiknowledge-workStripe가 Deep Agents로 Kai를 만든 방법
Kai의 harness를 LangChain 쪽에서 기술한 사례 연구. filesystem, 샌드박스, 요약 미들웨어와 스킬 150개 초과 시 품질 저하 관찰을 담았다
↳ 7 kaideepagentsStripe Kai (GeekNews)
Kai 발표문의 한국어 요약과 Hacker News 반응. 영업 성과 수치의 내부 정합성과 발표 자료 완성도에 대한 반론이 모여 있다
↳ 5 kaigeeknewsCua (repo)
에이전트에게 조작할 컴퓨터를 주는 MIT 스택. 데스크톱 드라이버, 클라우드 샌드박스, Apple Silicon VM, 컴퓨터 사용 특화 소형 모델, 벤치마크를 한 저장소에 모았다
↳ 7 computer-usedesktop-automationi-have-adhd (repo)
코딩 에이전트 응답을 행동 우선, 단계 번호, 전문과 마무리 금지 규칙 10개로 바꾸는 단일 스킬. 15개 harness 배포와 blind judge 평가 harness를 갖춘다. MIT
↳ 8 agent-skillsclaude-codeECC (repo)
계획, TDD, 새 컨텍스트 리뷰, verification, instinct 학습을 harness에 설치물로 심는 MIT 시스템. agent 68개와 스킬 286개, 훅 런타임, 메모리 vault, AgentShield를 한 플러그인으로 배포한다
↳ 6 agentsharnessgstack 명령어 카탈로그 (9bow)
PyTorch KR이 gstack의 슬래시 커맨드를 스프린트 사이클에 맞춰 5개 그룹으로 정리한 한국어 카탈로그. 설치 3종과 텔레메트리 범위까지 담았다
↳ 6 gstackclaude-codeY Combinator의 AI 에이전트 사용법 완벽 정리 (GPTers)
gstack 9개 슬래시 커맨드의 사용법 가이드. 브라우저 QA 데몬의 콜드 스타트 3~5초, 이후 호출 100~200ms 수치를 담았다
↳ 4 gstackclaude-codegstack으로 만드는 가상 엔지니어링 팀 (GeekNews)
gstack의 스프린트 사이클과 명령어 구조, 대상 사용자 세 부류를 정리한 커뮤니티 소개 글. 독자 댓글 4건을 함께 싣는다
↳ 7 gstackclaude-codeSkills For Real Engineers (repo)
Matt Pocock이 매일 쓰는 코딩 에이전트 스킬 25개. 인터뷰, 스펙, TDD, 디버깅, 리뷰를 작은 단위로 쪼개고 사람만 부르는 스킬과 모델도 부르는 스킬로 나눈다. MIT
↳ 10 agent-skillsclaude-codeMagnitude (repo)
하드웨어를 프로파일링해 맞는 로컬 모델을 추천, 다운로드, 튜닝, 실행하고 Claude Code 등 harness 9종에 loopback API로 연결하는 오픈소스 추론 서버. Apache-2.0
↳ 8 local-inferenceinference-serverbrowser-use (repo)
LLM이 Chrome DevTools Protocol로 Chromium을 직접 제어해 웹 과제를 수행하는 MIT 라이선스 Python 패키지. CLI 스킬과 라이브러리 두 경로를 제공한다
↳ 10 browser-agentscomputer-use-agentsBrowserCode (repo)
OpenCode fork에 브라우저 도구 `browser_execute(code)` 하나만 더한 코딩 에이전트. CDP로 에이전트가 쓴 JavaScript를 직접 실행한다
↳ 6 browser-agentcoding-agent컴퍼니 브레인 만드는 법 (AX LABS)
개인 채팅에 갇힌 AI 교정을 조직 자산으로 옮기는 절차. 지도 파일 템플릿, 교정 라우팅 표, 프롬프트 6종 전문
↳ 11 company-braincontext-engineeringBuzz (repo)
사람과 에이전트가 같은 채널의 멤버가 되고 대화, 패치, 승인이 Nostr relay의 서명 이벤트 하나로 쌓이는 Block의 self-host 워크스페이스
↳ 5 nostrrelayAgent Lightning v1.0
배포용 harness가 agent loop를 쥔 채 RL을 수행할 때 생기는 retokenization, advantage, loss 정규화, 스케줄링 문제를 정리한 프레임워크 논문
↳ 9 agentic-rlharnessThe Agent Loop: A Survey
분석 단위를 모델에서 agent loop로 옮긴 서베이. 루프 모양, mechanics, trained loop, 스킬, harness를 묶고 통제 실험 4건으로 반증을 실측한다
↳ 20 agentsagent-loopAre We Ready For An Agent-Native Memory System?
에이전트 메모리를 표현, 추출, retrieval, 유지 네 모듈로 분해해 12개 시스템을 통합 벤치마크한 연구
↳ 8 agent-memorymemory-systemsCUA-Gym
격리된 두 코딩 에이전트가 지시문과 환경과 reward를 함께 만드는 computer-use agent RLVR 데이터 합성 파이프라인. 검증 튜플 32,112개
↳ 14 computer-use-agentsgui-agentsCUA-Gym (repo)
task 생성부터 적대적 co-generation 루프, 다수결 필터, mock 웹 앱 환경 층까지 담은 공식 구현. 웹 task를 쓰려면 mock을 직접 배포해야 한다
↳ 5 computer-use-agentsgui-agentsCUA-Gym Dataset (repo)
computer-use agent RLVR task 집합의 Hugging Face 배포판. parquet 메타데이터와 실행 아카이브 2층 구조, 공개분 10,910 task
↳ 3 computer-use-agentsgui-agentsZep: A Temporal Knowledge Graph
시간 정보를 가진 knowledge graph로 에이전트 메모리를 구현한 논문. DMR 94.8%, LongMemEval에서 latency 약 90% 절감
↳ 7 agent-memoryknowledge-graphGraphiti (repo)
Zep 상용 서비스의 코어를 공개한 temporal context graph 엔진. 사실마다 유효 기간을 붙여 증분 갱신하고 hybrid retrieval로 질의한다
↳ 10 agent-memoryknowledge-graphCutting LLM Token Costs (Yongkyun)
headroom, rtk, caveman의 60~90% 절감 주장을 저자 본인 세션 6억 1,400만 토큰에 재생해 지출 3.7%만 줄었음을 보인 실측 리포트
↳ 9 token-compressionheadroomAcademic Research Skills (repo)
Claude Code 스킬 4종으로 논문 연구부터 심사까지 잇는 파이프라인. 환각 인용을 막는 3단 검증 인프라와 건너뛸 수 없는 무결성 게이트가 핵심이다
↳ 6 claude-codeagent-skillPaperBanana (repo)
방법론 텍스트를 받아 7개 에이전트가 다이어그램과 통계 플롯을 만드는 프레임워크. CLI, Python API, MCP 서버, Claude Code 스킬을 제공한다
↳ 5 multi-agentvlmClaude Code Game Studios (repo)
Claude Code 세션에 게임 스튜디오 조직을 입히는 MIT 템플릿. 에이전트 3계층과 슬래시 커맨드, 훅, 경로 기반 규칙으로 품질 게이트를 건다
↳ 5 claude-codeagent-workflowOrca (repo)
여러 CLI 코딩 에이전트를 각자 독립된 git worktree에서 병렬 실행하고 한 곳에서 추적하는 stablyai의 데스크톱 오케스트레이터. 지원 에이전트 29종 명시, MIT
↳ 10 ai-orchestratorcoding-agentsMadsLorentzen/ai-job-search (repo)
Claude Code 기반 구직 지원 프레임워크. drafter-reviewer 2단계로 LaTeX CV를 쓰고 PDF 컴파일과 ATS 텍스트 레이어까지 검증한다
↳ 6 claude-codeagent-workflowClaude Code loop engineering 강좌 (Luis Carrijo)
harness 프롬프트 조립, permissions, 스킬, auto mode, dynamic workflow를 데모로 훑는 1시간 강좌
↳ 12 claude-codeagentic-loopEquipping Agents with Agent Skills (Anthropic)
SKILL.md 폴더 포맷과 progressive disclosure 3레벨 로딩으로 에이전트에 절차 지식과 조직 맥락을 장착하는 설계 해설
↳ 10 agent-skillsskillsAgent Skills (repo)
Agent Skills 포맷의 벤더 중립 오픈 표준 저장소. `SKILL.md` 폴더 규격과 discovery, activation, execution 3단계를 정의한다
↳ 13 agent-skillsopen-standardAgent Skills Overview (agentskills.io)
오픈 표준 공식 사이트 홈. progressive disclosure 3단계와 42개 클라이언트 Client Showcase로 채택 폭을 보인다
↳ 13 agent-skillsopen-standardGenerative Skill Composition for LLM Agents
skill 종류와 개수와 순서를 닫힌 어휘 시퀀스로 함께 예측하는 SkillComposer. pass rate 23.1%p 상승
↳ 11 skill-compositionllm-agentsSTORM
주제 이름만 받아 관점 발견과 시뮬레이션 대화로 pre-writing을 자동화하는 Wikipedia 글 생성 시스템. FreshWiki 데이터셋과 outline 평가 지표를 함께 제안한다
↳ 4 stormlong-form-generationSTORM (repo)
주제 하나로 Wikipedia 스타일 글을 쓰는 STORM과 사람이 담론에 참여하는 Co-STORM의 공식 구현체. 설치, 설정, 실행 API를 다룬다
↳ 8 stormco-stormgstack (repo)
Garry Tan의 Claude Code skill pack. 역할별 슬래시 커맨드로 개발을 스프린트 사이클로 구조화한다
↳ 8 claude-codeskill-packLearn Harness Engineering (repo)
harness를 Instructions, State, Verification, Scope, Lifecycle 다섯 하위 시스템으로 나눠 가르치는 프로젝트 기반 코스
↳ 8 harness-engineeringcoding-agentsLoop Engineering for Trading Agents (Movez)
리서치, 전략, 실행 세 루프를 12단계로 엮는 자동 트레이딩 데스크 로드맵. 거래 감사, 페이퍼 런, alerts-only 세 게이트
↳ 8 loop-engineeringtrading-agentA Field Guide to Fable (trq212)
지도와 영토의 차이를 unknown으로 정의하고, 구현 전과 중과 후에 걸쳐 발굴하는 8가지 패턴을 프롬프트 예시와 함께 정리한 실전 가이드
↳ 9 fableclaude-fable-5I taught myself Claude Code from scratch (Manthan Patel)
Claude Code 독학 자료 21개를 영상, repo, 책, 논문, 커뮤니티로 묶은 큐레이션. 링크가 전부 단축 URL이다
↳ 15 claude-codelearning-resourcesKnow your unknowns (Thariq)
unknown unknowns를 값싸게 발견하는 11개 기법을 구현 전, 중, 후로 나눠 HTML 데모로 시연한 companion 페이지
↳ 7 ai-codingagentic-workflowAwesome Harness Engineering (repo)
harness를 모델과 분리된 공학 분야로 규정하고 자료 385개를 12개 design primitive와 참고 구현, 보안, 평가, 운영으로 분류한 awesome-list
↳ 21 harness-engineeringagent-harnesscode design.md (repo)
디자인 시스템을 코딩 에이전트에게 넘기는 Google Labs 포맷 규격. YAML 토큰과 Markdown 산문 두 층, lint/diff/export/spec CLI, 린터 9규칙
↳ 10 design-systemdesign-tokensEffective Context Engineering for AI Agents (Anthropic)
attention budget의 high-signal 토큰 최소 집합 원칙과 long-horizon 3기법
↳ 23 context-engineeringagents더 이상 Claude를 프롬프팅하지 않습니다 (Sujin Kang)
최적화 단위가 prompt, context, harness, loop로 옮겨온 4단계 타임라인. 루프 구성 요소 6종과 리스크 3종에 정의를 붙였다
↳ 12 prompt-engineeringcontext-engineeringThe New SDLC With Vibe Coding (Google)
vibe coding에서 agentic engineering까지의 스펙트럼과 Agent = Model + Harness 방정식으로 SDLC 재편을 정리했다
↳ 15 vibe-codingagentic-engineeringAgent Harness and Loop Engineering (Sean's AI Stories)
harness를 마구에 비유해 memory 3종, end-loop guardrail, LLMOps를 잇는 입문 강의
↳ 17 agent-harnessloop-engineeringAtlassian's DESIGN.md 실전 검증 (Hall)
Google의 DESIGN.md를 ADS production에서 MCP와 스킬과 비교 실측했다. 토큰이 MCP의 약 1.9배로 나와 이식 용도에 한정해 유용하다고 본다
↳ 8 design-mddesign-systemHow Do AI Agents Spend Your Money?
SWE-bench Verified 500문제를 8개 모델로 4회씩 실행한 trajectory 분석. 비용은 input 토큰에서 나오고 토큰을 더 써도 정확도는 오르지 않는다
↳ 12 agentic-codingtoken-consumptionHow to Use Headroom (Tosea.ai)
Headroom을 붙이는 다섯 방식과 선택 규칙, 도입하지 말아야 할 조건, 네이티브 compaction과의 스코프 차이를 정리한 실무 가이드
↳ 7 headroomcontext-compressionBuilding Cost-Efficient Agents with Headroom (Subrat Pati)
Headroom의 토큰 40~90% 절감을 유저당 하루 지출액으로 환산한 비용 관점 소개글
↳ 8 headroomcontext-compressionHeadroom 토큰 절감 사용법 (Nedai)
Headroom을 터미널 래핑, 로컬 proxy, MCP 등록으로 연동하는 절차와 Windows 인코딩 대응을 정리한 한국어 how-to
↳ 6 headroomcontext-compressionheadroom: AI 에이전트 컨텍스트 압축 도구 (9bow)
PyTorch KR 한국어 소개글. ContentRouter 압축, local-first, 배포 4형태와 절감 실측표를 전한다
↳ 9 headroomcontext-compressionAgent Skills (Addy Osmani)
에이전트가 기본값으로 건너뛰는 spec, test, review, verification을 checkpoint 있는 워크플로로 강제하는 스킬. 다섯 설계 원칙과 6단계 SDLC를 제시한다
↳ 20 agent-skillsclaude-codeAgent Skills (GeekNews)
Osmani 원문을 GeekNews가 요약하고 댓글 토론을 붙인 짝 자료. 스킬 20개, MIT 라이선스, 이식 경로 같은 정량 스펙에 규칙 우회와 컨텍스트 오염 회의론을 더한다
↳ 18 agent-skillsgeeknewsHeadroom (repo)
에이전트가 읽는 tool 출력과 로그, RAG chunk를 LLM 도달 전에 압축해 토큰을 60~95% 줄인다는 context compression layer. library, proxy, wrap 세 형태로 도입한다
↳ 9 context-compressiontoken-reductionSkillOpt (repo)
agent skill 문서를 학습 대상 파라미터로 삼아 딥러닝 옵티마이저의 규율로 훈련하는 Microsoft 프레임워크. 가중치를 고정한 채 `best_skill.md` 한 장만 배포한다
↳ 11 agent-skillsself-evolvingSkillOpt
skill 문서를 external state로 두고 edit budget과 held-out gate로 훈련하는 text-space optimizer. 52개 셀 전부 best 또는 tied-best
↳ 8 agent-skillsself-evolvingMCP Server Architecture Patterns
MCP 서버 15개를 코딩해 패턴 5종과 anti-pattern 4종을 정리한 산업 경험 논문. tool 10~15개가 Haiku급 정확도 예산이다
↳ 19 mcpmodel-context-protocolThe Art of Loop Engineering (Sydney Runkle)
agent, verification, event driven, hill climbing 네 겹 루프 스택을 LangChain 도구에 매핑한 글
↳ 16 loop-engineeringlangchainWhy Do Multi-Agent LLM Systems Fail? (MAST)
7개 MAS의 1,642개 trace를 Grounded Theory로 분석해 14개 실패 모드와 3개 카테고리로 정리한 첫 MAS 실패 분류체계
↳ 17 multi-agentllmHow OpenAI Built Its Data Agent (ByteByteGo)
1.5 exabyte 규모 사내 data agent를 GPT-5.5 단일 모델과 여섯 개 context layer로 운영한 사례
↳ 7 openaidata-agentRecursive Language Models
prompt를 REPL 변수로 offload하고 코드로 재귀 sub-LM을 호출하는 추론 패러다임
↳ 11 long-contextinference-time-scalingLoop Engineering (Addy Osmani)
에이전트를 프롬프팅하는 루프 자체를 설계 대상으로 삼는 전환을 명명하고, automations, worktrees, 스킬, 커넥터, 서브에이전트 5+1 요소와 3대 한계를 짚는다
↳ 29 loop-engineeringclaude-codeLoop Engineering과 RLM (Jeongmin Lee)
RLM 구조로 Claude Code dynamic workflow의 설계 의도를 해설한 한국어 LinkedIn 포스트
↳ 10 loop-engineeringclaude-codeBeyond the Prompt: Claude Code (Arpan Patel)
`.claude/` 설정 계층부터 스킬, 서브에이전트, 플러그인, MCP, 슬래시 커맨드, Obsidian 3계층 메모리까지 다룬 운용 가이드
↳ 22 claude-codeclaude-mdHarness Updating Is Not Harness Benefit
harness 자기진화를 evolver의 갱신 능력과 agent의 수혜 능력으로 분해해 LLM 7종과 벤치마크 3종으로 측정한다
↳ 25 harness-evolutionself-evolving-agentsTaskMem
multimodal agent가 무엇을 기억할지를 강화학습으로 배우게 만든 프레임워크. 2,048 파라미터 adapter만 갱신해 task별 초점을 얻는다
↳ 11 taskmemmultimodal-agentCompiling Agentic Workflows into LLM Weights
절차를 가중치에 컴파일한 8B 모델이 frontier in-context 대비 품질 87~98%, 비용 128~462배 절감을 달성
↳ 16 agent-compilationsubterranean-agentHarness Engineering (이호연)
프롬프트에서 작업 환경 설계로의 전환을 구조, 맥락, 계획, 실행, 검증, 개선 여섯 단계로 정리한 Claude Code 기준 슬라이드 deck
↳ 32 harness-engineeringclaude-codeMemory Intelligence Agent (MIA)
Manager, Planner, Executor 3-agent 메모리 프레임워크. trajectory를 압축 workflow와 Planner 가중치로 나눠 담고 추론 중에도 계속 학습한다
↳ 19 memorydeep-research-agentEvaluations
5평가 프레임워크(RAGAS, Braintrust), benchmark.
MCP-Atlas
실제 MCP 서버 36개와 도구 220개 위 1,000개 task로 tool use를 재는 벤치마크. 최종 답의 원자 claim으로 채점하며 20개 모델 실패의 63.3%가 인지 계열이었다
↳ 5 mcptool-useOSWorld
VM 위 Ubuntu에 369개 task와 실행 채점 스크립트를 둔 computer-use agent 벤치마크. 사람 72.36% 대 최고 12.24%, 실패 75% 이상이 클릭 좌표 오류
↳ 7 computer-use-agentsgui-agentsxlang-ai/OSWorld (repo)
OSWorld 논문 저자 조직의 환경과 벤치마크 저장소. desktop_env가 여섯 provider를 추상화하고, 2025년 OSWorld-Verified가 문제 수정과 AWS 병렬 평가(1시간 이내)를 더했다
↳ 5 computer-use-agentsbenchmarkAI PRD는 무엇이 달라야 하는가 (article)
AI PRD는 단일 행동이 아니라 허용 가능한 답변의 범위와 판단 방법을 정의해야 한다는 글. Eval Plan, 3층 평가 피라미드, 회귀 테스트, 8가지 필수 항목, 가격 모델을 다룬다
↳ 4 prdevalMarker-Inc-Korea/AutoRAG (repo)
사용자의 QA와 corpus 데이터로 여러 RAG module 조합을 자동 평가해 최적 파이프라인을 고르는 RAG AutoML 도구. YAML 3계층 설정과 summary.csv 결과
↳ 2 ragautomlApplications
39RAG 응용, 도메인 적용 사례, 제품 패턴.
ArtCraft와 Crafting Apps (storytold, repo)
생성 전에 2D와 3D로 장면을 짜고 모델 62종을 고르는 AI 이미지와 영상 IDE. 같은 팀의 Rust 창작 앱 13종은 MCP 서버로 에이전트가 조작한다
↳ 3 creative-toolsimage-generationOpen Ontologies (repo)
운영 ontology의 변경을 적용 전에 계획해 의미 변화까지 보고하고, 유도한 결론을 Lean 4 checker가 검사하는 certificate로 남겨 감사인이 엔진 없이 재검증하게 한다
↳ 6 ontologyowlGenRec 논문 (Netflix)
사내 LLM을 랭킹용으로 post-training한 ranker. 레이블 40배 적게 쓰고 production 대비 MRR 1.6%, 온라인 지표도 유의하게 개선
↳ 3 recommender-systemllm-rankerGenRec 블로그 (Netflix)
GenRec 해설 글. feature engineering에서 context engineering으로 옮겨 가는 LLM-native 추천의 방향을 제시한다
↳ 3 recommender-systemllm-rankerclassifier.dev (mrmps, repo)
키도 가입도 없이 URL만으로 zero-shot 텍스트 분류를 주는 MIT Cloudflare Worker. 생성 모델 대신 TypeSafe Jev를 호출해 요청당 1,000건과 보정된 신뢰도를 얻는다
↳ 5 classifier-devzero-shotdebpalash/VoiceStudio (repo)
voice cloning, dubbing, 받아쓰기, 오디오북을 계정 없이 로컬에서 실행하는 AGPL 앱. TTS 16종과 ASR 11종을 registry로 묶고 OpenAI 호환 API와 MCP 서버를 낸다
↳ 5 text-to-speechspeech-to-textAKB 제품 소개 슬라이드 (Dnotitia)
AKB와 Collector, Gardener 3종을 23장 슬라이드로 소개한다. 다중 경로 탐색과 9개 vault 운영, 21일 무인 운영 실측, XDR 적용 구상을 담는다
↳ 7 agent-memorymcpwlsdks/ontology-atlas (repo)
코드베이스 ontology를 Markdown 폴더 하나로 유지하는 로컬 워크벤치. 다섯 kind와 typed 관계로 폴더를 계산 가능하게 하고, 사람은 git diff로 에이전트는 MCP로 한 그래프를 다룬다
↳ 14 ontologycodebase-ontologycheahjs/free-llm-api-resources (repo)
무료 한도나 체험 크레딧으로 쓸 수 있는 LLM API provider 26곳을 요청 한도, 토큰 한도, 이용 조건, 제공 모델까지 정리한 큐레이션 저장소
↳ 5 free-tierllm-apiZhuLinsen/daily_stock_analysis (repo)
A주, 홍콩, 미국, 일본, 한국, 대만 6개 시장 종목을 매일 분석해 매수와 관망과 매도 대시보드를 만들고 6개 채널로 전송하는 MIT 오픈소스
↳ 4 stock-analysisagentgraphify (Graphify-Labs)
Claude Code에서 /graphify 한 줄로 임의 폴더를 knowledge graph로 바꾸는 스킬이자 CLI. README 본문은 safishamsi/graphify 스냅샷과 글자 단위로 같다
↳ 9 knowledge-graphcode-knowledge-graphlangchain-ai/openwiki (repo)
코드베이스 문서를 만들고 갱신하는 LangChain의 CLI. 저장소를 읽어 openwiki/ 디렉토리에 문서를 만든 뒤 AGENTS.md와 CLAUDE.md에 참조를 덧붙여 코딩 에이전트가 찾아 쓰게 한다
↳ 9 openwikicliOpenWiki 출시 소개 (LangChain)
제작사가 직접 밝힌 문제 의식과 설계 판단. 지시 파일에는 위키 참조만 두고, GitHub Action이 git diff로 문서를 갱신한다
↳ 4 openwikicoding-agentOpenWiki 한국어 소개 (9bow, PyTorchKR)
PyTorch Korea 9bow가 OpenWiki의 문제의식과 에이전트 연동, 실행 모드, CI 연동을 코드 예제와 함께 소개한 커뮤니티 글
↳ 4 openwikicligarrytan/gbrain tutorials
저장소 docs/tutorials의 실전 셋업 4편. 개인 brain, 회사 brain, skillopt, 코딩 에이전트 연결을 소요 시간과 비용 예산까지 절차로 정리한다
↳ 7 gbraintutorialGBrain 오픈소스 개인 지식 베이스 (GeekNews)
xguru의 한국어 소개글. v0.2.0 기준 핵심 기능 5개와 기술 스택, 변경점 3개를 담은 버전 스냅샷
↳ 6 gbrainpersonal-knowledge-baseGBrain 저장소 핵심 정리 (tilnote)
thin harness, fat skills와 contract-first 두 원칙으로 저장소를 읽고 v0.3.0에서 v0.9.1까지 버전 진화를 정리한 한국어 요약
↳ 6 gbrainarchitectureProduction AI 앱의 7개 레이어 (Manthan Patel, LinkedIn)
실제 Next.js 앱의 파일 트리를 7개 레이어로 해부하고 `.claude/`를 일곱 번째 레이어로 세운 짧은 게시글
↳ 6 production-aiapp-architectureAwesome LLM Apps (Shubhamsaboo, repo)
15개 카테고리 아래 107건의 실행 가능한 LLM 앱 템플릿을 담은 Apache-2.0 쿡북 저장소. 링크 모음이 아니라 full source code가 든 자족형 디렉토리다
↳ 8 awesome-listcookbookRAG vs Graph RAG vs Agentic RAG (Alex Xu, LinkedIn)
Standard, Graph, Agentic RAG를 3~4단계 파이프라인으로 비교한 LinkedIn 카드. 첨부 비교도가 본문보다 상세하다
↳ 12 raggraphragdragon1086/llm-wiki (repo)
LLM Knowledge Base 패턴을 Claude Code CLI와 Obsidian vault로 구현한 한국어 저장소. ingest, query, lint에 watch, Discord 봇, BFS 검색을 더했다
↳ 9 llm-wikikarpathy-patternjoonan30/llm-wiki-labs (repo)
Joonan Lab이 연구실 위키 시스템(LLM-Wiki)의 구축과 운영을 인터랙티브 페이지로 공개한 저장소. 31일 케이스 스터디를 담은 lab 1편이 단일 HTML로 배포된다
↳ 7 llm-wikicase-studyAgriciDaniel/claude-obsidian (repo)
Karpathy LLM Wiki 패턴을 Claude Code 스킬 15개와 Obsidian vault로 구현한 저장소. advisory lock과 hybrid retrieval 지원
↳ 14 obsidianclaude-codeAKB, llmwiki, GBrain 비교 (kmyu)
세 agent memory 접근을 6항목 5점 척도로 비교하고, AKB를 조직용 memory operating platform으로 두는 3단계 로드맵을 제안한 보고서
↳ 16 akbllmwikiGraphify 공식 제품 페이지
코드와 문서, 논문, 다이어그램을 임베딩 없이 하나의 knowledge graph로 묶는 오픈소스 스킬. 제품이 스스로 제시한 71.5배 토큰 감축 수치와 그 근거를 정리했다
↳ 9 knowledge-graphcode-intelligenceGraphify 한국어 해설 (오늘코드todaycode)
legalize-kr 법령 시연과 9단계 파이프라인, tree-sitter, Leiden 해설. 71.5배와 657배 토큰 절감의 측정 조건을 구분했다
↳ 11 graphifyllm-wikiLLM Wiki 입문 튜토리얼 (Data Science Dojo)
Karpathy의 LLM Wiki 패턴을 코딩 없이 25~35분에 따르는 6단계로 푼 가이드. 컴파일과 유지보수 프롬프트를 원문대로 싣는다
↳ 16 llm-wikikarpathyKarpathy LLM Wiki 패턴 한국어 종합 정리
Karpathy의 LLM Wiki Gist와 한국어 커뮤니티 논의를 11개 절로 합성한 기술 리포트. 여섯 가지 비판과 한국어 운영 아홉 항목을 함께 정리한다
↳ 20 llm-wikikarpathyRAG is no longer just vector search + LLM (Pandey, LinkedIn)
RAG를 Hybrid, GraphRAG, Agentic, Corrective, Multimodal 다섯 가지로 나눈 포스트
↳ 17 raghybrid-ragLum1104/Understand-Anything (repo)
코드베이스나 Karpathy 패턴 wiki를 knowledge graph로 바꿔 대화형 대시보드로 탐색하게 하는 MIT 플러그인. tree-sitter가 구조를, LLM이 의미를 맡는다
↳ 16 code-understandingknowledge-graphdnotitia/AKB (repo)
MCP로 노출되는 에이전트용 조직 메모리 저장소. Git bare repo와 PostgreSQL 위에 hybrid retrieval을 올리고 PostgreSQL ACL로 vault를 격리한다. LongMemEval-S R@5 98.4%
↳ 15 agent-memorymcpcolbymchenry/codegraph (repo)
tree-sitter로 20개 이상 언어를 파싱해 로컬 SQLite 그래프로 만들고 MCP로 8종 코딩 에이전트에 노출하는 도구. LLM 없이 정적 추출만 쓰고 파일 감시자로 인덱스를 상시 동기화한다
↳ 13 code-intelligenceknowledge-graphsafishamsi/graphify (repo)
임의의 폴더를 읽어 knowledge graph로 만드는 Claude Code 스킬. 원본 직접 읽기 대비 질의당 토큰 71.5배 절감을 보고하고, 엣지마다 발견과 추측을 라벨로 구분한다
↳ 18 knowledge-graphcode-knowledge-graphgarrytan/gbrain (repo)
Garry Tan이 MIT로 공개한 에이전트 메모리. git markdown을 원본으로 두고 hybrid retrieval, LLM 호출 없는 typed edge graph, 답을 합성하는 brain layer를 결합한다
↳ 26 agent-memorypersonal-brainGBrain vs DevRev Computer Memory
DevRev 저자가 개인용 GBrain과 조직용 Computer Memory의 설계 차이 셋을 대비한 에세이. 인용한 GBrain 운영 규모는 README 값과 다르다
↳ 8 gbrainagent-memoryGBrain Honest Assessment (Vectorize)
Vectorize.io가 GBrain을 10개 항목으로 채점한 리뷰. 강약점을 각 6가지로 나누고 단일 운영자 범위를 넘으면 맞지 않는다고 본다
↳ 11 gbrainreviewHermes + GBrain on AWS EC2 (Mantena)
AWS EC2 VPS에 GBrain을 설치하고 Hermes에게 ingest를 위임하는 4부 가이드. X Basic tier와 ngrok 없이 likes까지 모은다
↳ 9 gbrainhermesGBrain Explained (TechWealth Hub)
공개 직후 올라온 5분 45초 3자 해설. 3-layer 구조와 brain agent loop, verification runbook을 압축한다
↳ 9 gbrainvideoRAG, LLM Wiki, or GBrain? (Liu)
에이전트가 하는 일이 retrieve인지 compile인지 act인지로 RAG, LLM Wiki, fat skills를 가르는 결정 프레임워크 에세이
↳ 26 ragllm-wikiEtc
5미분류, 횡단(cross-cutting) 주제.
DesignSystems.one AI-ready 허브
design system을 에이전트가 읽게 하는 세 pillar(design token, MCP server, 컴포넌트 계약)와 여섯 문항 체크리스트
↳ 5 design-systemdesign-tokenAgent-Ready Design Systems Index
design system 37개를 MCP, llms.txt, DTCG 등 다섯 신호로 채점한 감사. 최고 Carbon 4/5, 19개가 0점
↳ 5 design-systemagent-readyDesignSystems.one
design system 120개 갤러리와 playbook, 무료 도구. 에이전트 대응도를 채점한 Agent-Ready Index를 공개한다
↳ 5 design-systemdesign-tokenOpen Knowledge Format (OKF)
지식을 YAML frontmatter markdown 디렉토리로 표현하는 벤더 중립 포맷 명세 v0.2. provenance, trust, lifecycle 필드와 승인된 계산을 검사하는 Attested Computation 타입을 정의한다
↳ 5 okfknowledge-formatAI-Native Engineer 실전 가이드 (Shah Rahman, ByteByteGo)
Meta Ads ML 총괄의 에세이. orchestrator로의 전환에 필요한 4 Core Practices, ADLC 6절, 가드레일 9종
↳ 8 ai-native-engineeringagentic-development-lifecycleOverviews
14다수 자료를 합성한 페이지, 카테고리 지도, 도메인 용어집.
VLA 발전 과정과 3대 계열 비교
RT-2 이후 네 가지 전환을 정리하고 GR00T, π, Gemini Robotics를 세대별 연표와 설계 비교표로 대조한다. 12단계 학습 경로 포함
↳ 35 physical-aivla용어집: Physical AI
policy, observation, trajectory 등 physical-ai 전문 용어의 canonical 표기를 정한 SSOT. 원어 유지와 첫 등장 서술형 풀이 원칙, lint 금지 표기 목록을 담는다
↳ 40 glossaryterminology용어집: Agents
tool use, harness, 오케스트레이션 등 agentic 시스템 용어의 canonical 표기 SSOT. 정착 음차(프롬프트, 컨텍스트, 메모리)와 원어 유지 개념어를 가른다
↳ 12 glossaryterminology용어집: LLMs
pre-training, fine-tuning, 임베딩 등 모델 학습 일반 용어의 canonical 표기 SSOT. 전 카테고리에 적용된다
↳ 13 glossaryterminologyPhysical AI 카테고리 지도와 학습 경로
physical-ai 페이지를 프로젝트 단위 클러스터로 묶은 허브. 학습 경로 세 트랙(VLA 계보, world model, 고전 스택)과 각 겹의 역할을 정리한다
↳ 116 physical-aivlaAgent Skills 규격과 생태계
SKILL.md 폴더 규격과 progressive disclosure 3레벨, 클라이언트 42개의 cross-vendor 채택, Skills와 MCP의 경계를 자료 12편으로 묶었다
↳ 18 agent-skillsskill-mdgstack 자료 지도와 명령어 출처 대조
저장소 1편과 한국어 소개 3편을 묶어 역할 분담과 갈리는 서술, 자기 보고 수치의 근거 등급을 정리한다
↳ 7 gstackclaude-codePrompt에서 Loop까지 4단계 진화
prompt, context, harness, loop 네 단계를 자료 13편으로 채운 최상위 진입 지도. 12단계 학습 경로와 자매 overview 3편 라우팅을 담는다
↳ 21 prompt-engineeringcontext-engineeringLoop Engineering 도메인 이식
코딩 중심 loop engineering 프레임이 트레이딩으로 옮겨가는지 7편으로 대조한 개괄. 다섯 단계 골격과 verifier gate 배치를 두 도메인에 놓고 근거 등급을 매긴다
↳ 9 loop-engineeringverifier-gateDESIGN.md 포맷과 production 트레이드오프
규격 저장소와 Atlassian production 실측을 묶어 DESIGN.md와 MCP server, Agent Skills의 로딩 방식과 토큰 비용을 비교하고 선택 기준을 정리했다
↳ 11 design-mddesign-systemHeadroom 컨텍스트 압축 자료 지도
저장소 1편과 소개글 4편, 독립 재측정 1편을 묶어 압축률 주장의 출처와 근거 등급, 읽는 순서를 정리한다
↳ 15 headroomcontext-compressionAgent Harness Engineering 개괄
harness 자료 8편을 역할 분담과 근거 등급으로 묶고 학습 경로 8단계를 제시한다. 통제 실험은 한 편뿐이다
↳ 26 harness-engineeringloop-engineeringGBrain 생태계
저장소가 보유한 GBrain 자료 6편의 역할 분담과 어긋나는 수치, 자기 보고 벤치마크 판정, 6단계 학습 경로를 묶은 허브
↳ 15 gbrainagent-memoryGraph-based RAG 계보
GraphRAG 트렁크에서 LightRAG, LeanRAG, RAG-Anything 세 분기로 갈라지는 계보를 자료 8편으로 합성하고 학습 경로 8단계를 붙였다
↳ 18 graph-ragrag