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rannte (@rannte) | KeyFlow
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@rannte
28 days ago
128K 문맥을 59tok/s로 처리하는 Agents-A1, 과연 실제 에이전트 업무에서도 '거짓 성공' 없이 완벽하게 작동할까요?
👉 126.7K 이상의 실제 입력 토큰에서도 4개 표식을 정확히 회수하며, 128K 환경에서 59.1 tok/s의 높은 디코딩 속도를 유지함.
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로컬 LLM 벤치 분석 - QWEN vs Nex mini vs Agent A1
Agents-A1(MLX) 실측 보고서 128K 문맥 정확도와 반복 신뢰도 — 5개 평가축·6개 모델 비교 이번 측정에서는 기존 비교표에 Agents-A1 을 새롭게 추가했다. 또한 아래 내용에서는 다음 두 가지를 명확히 구분한다. 📊 측정 데이터: 실제 실행 결과와 원본 응답으로 확인한 값 💭 정성적 인상: 측정 결과를 바탕으로 한 해석이지만, 직접
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KeyFlow User
@rannte
28 days ago
(Edited)
당신의 AI 활용법은 여전히 단순한 '개인 비서' 수준에 머물러 있지 않습니까?
👉 단순 질문 답변 도구에서 벗어나, AI에게 업무를 위임하고 관리하는 '에이전트 하네스(Agent Harness)' 구조 설계가 핵심입니다.
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이제 겨우 3개월 AI 열심히 써봤을 뿐인데..
시니어 앱 개발자이자 팀 리드였던 제가, 본격적으로 AI DevOps 를 구축하기 시작한 지 어느덧 약 3개월이 되었습니다. 돌이켜보면 AI를 "사용하는 단계" 에서 "운영하는 단계" 로 넘어온 시간이었던 것 같습니다. ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🗓️ 타임라인으로 보면 이렇게 흘러왔습니다. 1️⃣ 2025 💡 ChatGPT와 함께 복잡한 이슈를
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