Explorations
Short writeups introducing recent ML techniques together with my own hands-on experiments.
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에이전틱 시스템은 데이터를 어떻게 배치해야 하는가 — 온톨로지 문제
메모리 아키텍처 글에서 "의미기억은 그래프·사실 테이블에 저장한다"고 적고 넘어갔던 질문 — 그 그래프의 스키마는 누가, 어떻게 설계하는가 — 을 정리한다. 스키마 선결정 대 emergent, 그래프 대 벡터, 온톨로지 드리프트, 멀티에이전트 스키마 불일치라는 네 가지 쟁점과 Palantir Ontology · TypeDB · Zep Entity Types · Ontology-First Agent Design 같은 실무 답안들, 그리고 "데이터가 실제로 어디에 배치되는가"의 세 가지 패턴.
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에이전트 메모리 아키텍처의 세 지층
LLM은 상태가 없다는 한 문장에서 에이전트 메모리라는 분야 전체가 파생된다. 파라메트릭(가중치 안) · 외부(가중치 밖) · 지능(그 사이를 오가는 판단)이라는 세 지층, CoALA의 인지과학적 네 유형 분류, 그리고 하드웨어 메모리 계층 비유가 어디서 성립하고 어디서 깨지는지를 정리한다.
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Recipe for Research Team Management with Claude — 스스로 자라는 문헌 위키
연구 그룹이 매주 반복하는 문헌 작업 — 논문·세미나 수집, 읽기, 위키 관리, 강의자료·발표자료·리포트 생성 — 을 Claude Code Routine이 대신하도록 만든 오픈 레포 소개. 결정론적 파이프라인과 사람의 판단을 work queue 하나로 분리하고, data/를 유일한 source of truth로 두고, 언급 빈도가 임계값을 넘으면 위키 노트가 자동 승격되는 self-extending wiki, 그리고 모든 설계 결정을 commit note로 남기는 규율까지.
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Ultracode를 믿고 맡겨도 되는 순간 — Convergence를 Evaluation Signal로 만들기
사람-Claude 협업에서 사람의 진짜 역할은 동의가 아니라 adversarial feedback이라는 관찰에서 출발해, 그 피드백 루프가 "더 이상 반박할 게 없는" 수렴 상태에 도달하는 시점을 어떻게 측정 가능한 신호로 만들 것인가를 정리한다. 지금은 사람이 감으로 판단하는 "이제 ultracode를 돌려도 되겠다"는 순간을, feedback delta·모호성 표지·수정 범위 축소 같은 관찰 가능한 신호로 근사할 수 있을지에 대한 탐색.
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Adversarial Feedback Loop 설계: 최근 연구가 말하는 것
멀티 에이전트 시스템에서 Critic/Verifier가 Generator에게 피드백을 어떻게 제공해야 하는가 — Self-Refine, Reflexion, VerifiAgent, JudgeFlow, SPC, AutoGen AgentEval, Agent-as-a-Judge 7개 시스템을 통해 확인된 설계 원칙들. 언어 비평의 한계, tool-grounded 검증의 우위, block-level 진단, 중간 개입 타이밍, RL 자기 대전까지.
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Two CCTT Workflows: Theory-Polish and Experiment-Polish for Research Papers
A look at two Dynamic Workflows recently added to the CC-Research-Team repository — research-phase-polish-thy (nine-phase adversarial audit + repair for theory-heavy drafts) and research-phase-polish-exps (four-phase claim-preserving polish for experimental sections). Both are concrete applications of the vendor-shipped orchestrator pattern to the research-paper-writing loop.
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Dynamic Workflows and Ultracode — Anthropic Ships the Orchestrator Pattern
An exploration of the two Claude Code features released alongside Opus 4.8 on May 28, 2026 — Dynamic Workflows (Claude writes a JavaScript orchestration script that fans out up to 1,000 subagents) and Ultracode (a session-level setting that triggers workflows automatically at xhigh reasoning effort) — and what they imply for hand-rolled agent harnesses.
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CCTT — A Working Agent Team for Research Paper Writing
A look at CC-Research-Team (CCTT) — my open repository that operationalizes the agent-team-rules framework as a concrete Claude Code deployment. A team-lead, parallel teammates (Professor / Critic / Judge / Writer), three skills, a rubric-driven loop, and a handoff hook — packaged so anyone can clone it and point it at a new research topic.
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Implicit Instruction: Teaching Agents Through Accumulated Experience
An exploration of how multi-turn agent sessions can accumulate "lessons learned" into evolving instructions that improve the agent over time — covering the existing landscape (Reflexion, Voyager, MemGPT, ExpeL, production memory tools), the emerging "implicit instruction" paradigm (ILWS, Atlas, ACE), and a practical skill template for implementing it in Claude Code.
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Notes on "Why Inference is Hard" — Artifacts, Quantization, and Engines
A reading of the YouTube walkthrough "Why Inference is hard.." into a structured map of the three layers that determine LLM serving cost — how the model is stored (artifacts, mmap), how it is compressed (standard / GGUF / AWQ / EXL2 / FP8 / NVFP4), and how it is run (llama.cpp / vLLM / SGLang / TensorRT-LLM / TGI).
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When and How to Use Agents: A Practitioner's Frame
A working frame for deciding when to use an agent team and how to set it up — three axes (purpose, problem complexity, human-in-the-loop), a communication-folder layout for intra-team vs. human-facing messaging, and a rubric-driven Pareto harness that co-evolves with the teammates.
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A Packaged Skill for ML Paper Writing: Master-cai/Research-Paper-Writing-Skills
A look at Master-cai's Research-Paper-Writing-Skills repository — a Claude Code / Codex / Gemini Skill that packages Prof. Peng Sida's paper-writing methodology into reusable references for drafting, revising, and adversarially reviewing ML/CV/NLP papers.
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Two Skills for Stress-Testing a Plan: grill-me and grill-with-docs
A look at two Claude Code Skills from Matt Pocock's skill library — grill-me for plan stress-testing, and grill-with-docs for the same exercise grounded in a project's glossary and ADRs.
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Rules for an AI Research Agent Team: From Topic to Paper Draft
A set of working rules I use to spin up a research agent team — a team lead (Opus) coordinating teammate agents (Sonnet) through a rubric-driven feedback loop that culminates in a formal LaTeX paper draft.
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Building an Agent Team with a Harness: Concepts and References
A curated reference on agent harnesses — the scaffolding that lets a team of AI agents collaborate across long-running, multi-context sessions.