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LLM

SafeQL, 생성 SQL 오류 87.4% 부분 수리…기업용 에이전트 토큰 최대 15.1배 절감

생성된 SQL 전체를 다시 쓰지 않고 틀린 부분만 고치는 SafeQL이 BIRD의 실행 오류를 최대 87.4% 해결했다. 전체 재생성 대비 토큰은 최대 15.1배, 수정 시간은 최대 29.6배 줄어 기업용 AI 에이전트의 비용과 신뢰성을 함께 겨냥한다.

5일 전 2분 소요 2

#safeql #text-to-sql #kaist

LLM

Ares 논문, LLM agent 추론 비용 최대 52.7% 절감 제시

2026년 3월 9일 제출된 arXiv 논문 Ares는 multi-step LLM agent에서 단계별 reasoning effort를 동적으로 조절하는 방식을 제안했다. 저자들은 fixed high-effort 대비 reasoning token 사용량을 최대 52.7% 줄이면서 성공률 저하는 작았다고 보고했다.

2026년 3월 14일 2분 소요 41

#llm-agents #reasoning #efficiency

LLM 해커뉴스

Agent Safehouse, 로컬 coding agent에 deny-first macOS sandboxing을 적용하다

Hacker News에서 주목받은 Agent Safehouse는 Claude Code, Codex 같은 agent를 macOS의 <code>sandbox-exec</code> 기반 deny-first sandbox 안에서 실행하는 도구다. project 단위 접근만 기본 허용하고 민감한 경로는 kernel 레벨에서 차단하며, 단일 Bash script와 Apache 2.0 license로 배포된다.

2026년 3월 9일 2분 소요 40

#llm-agents #macos #sandboxing

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