CELL AI DEVLOG

에이전트를 만들려면 LangGraph 그래프를 설계하고, 샌드박스를 프로비저닝하고, 에이전트 루프를 유지하고, 상태를 관리해야 한다 — 2026년 5월 18일까지는 맞는 말이었습니다. 5월 19일 Google I/O에서 Gemini API Managed Agents가 나온 다음부터는 달라졌습니다. API 호출 한 번으로 격리된 Linux 샌드박스에서 에이전트를 실행하고, 코드 실행·웹 검색·파일 관리를 전부 처리합니다. AGENTS.md와 SKILL.md가 오케스트레이션 코드를 대체합니다. 그렇다면 LangGraph 같은 직접 오케스트레이션은 이제 필요 없는 건가요? 언제 무엇을 쓸지 기준을 정리했습니다.이 포스트 한 줄 요약 → Managed Agents: 단일 API 호출로 격리 샌드박스 + 에이전트..

2026년 4월 8일, Anthropic이 공개 베타로 출시했어요.한 줄 요약:"에이전트 만드는 데 수개월 걸리던 인프라 작업을 Anthropic이 대신 다 해줄게."문제 — 에이전트 배포가 왜 이렇게 힘들었나지금까지 AI 에이전트를 프로덕션에 배포하려면 에이전트 자체 외에도 온갖 인프라를 직접 구축해야 했어요.기존 에이전트 배포:✅ 에이전트 로직 개발❌ 보안 샌드박스 컨테이너 설정❌ 세션 상태 관리 (중간에 크래시나면 데이터 날아감)❌ 툴 오케스트레이션❌ 퍼미션/인증 시스템❌ 모니터링/트레이싱❌ 스케일링 인프라→ 개발 기간: 수개월특히 기존 구조는 세션 + 하네스 + 샌드박스가 하나의 컨테이너에 묶여 있었어요. 크래시 한 번이면 세션 데이터 전체가 날아갔고, 디버깅하려면 사용자 데이터가 담긴 컨테이너에..