빌더와 AI 에이전트를 위한 API 플레이북
LLM 답변을 근거 짓고, 에이전트 워크플로를 만들고, AI 기능을 프로덕션에 보내는 데 필요한 튜토리얼·비교·사례.

How to Build an Investment Research Agent: Markets, Fundamentals, SEC & Economic Data in One API
An investment-research agent needs five different data layers — prices, fundamentals, filings, macro, and news — each normally a separate vendor, key, and schema. Here's how to wire all five behind one endpoint set, with working code and the cost math.

Build a CVE & Vulnerability-Intelligence Agent: CISA KEV, NVD, EPSS & MITRE ATT&CK in One API
Every security team drowns in CVEs. The signal isn't severity — it's whether a vuln is being exploited and how likely it is to be. Here's how to build an agent that fuses NVD, CISA KEV, EPSS, and ATT&CK to answer 'what do I patch first?'

Real-Time Market Data API for AI Agents: Stocks, Crypto, Forex & ETFs in One Endpoint
Most market-data APIs were built for dashboards and quant pipelines, not LLM agents. Here's what changes when your consumer is a model — natural-language queries, one shape across asset classes, only-on-success billing — and how API Pick Markets compares to the incumbents.

Company Fundamentals API: Balance Sheet, Cash Flow & Insider Trades for Finance Agents
Prices tell you what the market thinks; fundamentals tell you whether it's right. Here's a fundamentals API shaped for AI agents — statements, dividends, and insider trades in one endpoint — and how it compares to raw SEC EDGAR and the statement-API vendors.

Economic Data API for AI Agents: FRED, BLS, World Bank & IMF in One Call
FRED's API is excellent — and US-centric, series-ID-driven, and one of several macro sources you'll end up needing. Here's an economic-data endpoint that fuses FRED, BLS, World Bank, and IMF behind one natural-language call for macro-aware agents.

2026년 AI 에이전트를 위한 최고의 웹 검색 API (비교)
Bing Search가 2025년에 종료되자 에이전트 네이티브 검색 API 십여 개가 그 자리를 메우려 몰려들었다. 누가 무엇을 반환하고, 누가 어떻게 과금하며, 어떤 것을 에이전트에 물려야 하는지 — 최신 실전 지도를 정리했다.

Exa vs Tavily: AI 에이전트에는 어떤 검색 API를? (2026)
에이전트에 검색을 물릴 때 가장 먼저 떠오르는 두 이름이 Exa와 Tavily다. 같은 일을 정반대 방식으로 푼다. 실제 API 형식과 2026년 가격으로 정직하게 맞붙여 본다.

에이전틱 검색 vs SERP 스크래핑: 에이전트에는 왜 다른 API가 필요한가
이십 년 동안 검색 API란 'Google 결과 페이지를 긁어 오는 것'을 뜻했다. AI 에이전트가 그 전제를 깼다. 에이전틱 검색이 실제로 무엇인지, 왜 등장했는지, 그리고 옛 SERP 모델이 여전히 말이 되는 때는 언제인지 정리했다.

Google Patents API는 죽었다 — 선행기술·자유실시 검색을 위한 6가지 대안
Google Patents Public Datasets는 문서화된 대체재 없이 퇴역했고, USPTO는 2026년 중반 PEDS를 새 Open Data Portal로 이전하면서 가는 길에 파이프라인을 깨뜨렸다. 여기 선행기술·FTO·IP 리서치 워크로드에 대해 2026년 실제로 동작하는 것 — 여섯 가지 대안을 나란히 정리한다.

레이트 리밋에 막히지 않는 과학 문헌 리뷰 에이전트 만들기
오늘 arXiv + PubMed + Semantic Scholar를 날것 그대로 써서 문헌 리뷰 에이전트를 만들면 논문 열 편도 못 채우고 429에 막힌다. 레이트 리밋이 왜 더 심해졌는지, PaperQA / Undermind가 내부에서 실제로 무엇을 하는지, 그리고 실제 리뷰 세션을 버텨내는 동작하는 패턴을 정리했다.

Polymarket vs Kalshi API: 개발자를 위한 나란히 비교 가이드 (인증, CLOB, WebSocket, 과거 데이터)
Polymarket과 Kalshi는 같은 원시 요소 — CLOB 위의 예/아니오 계약 — 를 완전히 다른 API로 굴린다. 하나는 EIP-712 서명과 Polygon 지갑을 요구하고, 다른 하나는 선택적 FIX를 갖춘 REST 엔드포인트다. 예측 에이전트, 차익거래 봇, 스마트 머니 모니터를 만든다면, 진작 있었어야 할 나란히 비교 가이드가 여기 있다.

Ayinde v Haringey 이후, 인용에 근거한 영국 판례 검색
Ayinde v Haringey는 하룻밤 사이에 영국 법률 AI의 계산을 바꿨다. 한 배리스터가 LLM이 생성한 가짜 판례 다섯 건을 인용했다가 Bar Standards Board에 회부됐다. 이제 환각 인용은 직무 행위상의 결과를 낳는다. 인용에 근거한 영국 판례 검색을 만드는 개발자 가이드 — TNA Find Case Law, legislation.gov.uk, 중립 인용(neutral citation) 파싱, 그리고 이를 동작하는 에이전트로 엮는 법.

ClinicalTrials.gov v2 + openFDA + ChEMBL을 라이선스 클린 약물 인텔리전스 엔드포인트로 묶기
제약 R&D, 의료 AI 스타트업, 약물감시 팀은 모두 같은 것을 원한다: 임상시험·라벨·이상사례·생물활성을 라이선스 클린한 방식으로 한 번에 끌어오는 엔드포인트 하나. 여기 동작하는 아키텍처와, 운영에서 팀들을 놀라게 한 함정들을 정리한다.

Search + URL Extract로 리서치 에이전트 만들기 (Claude tool use, 처음부터 끝까지)
대부분의 'AI 리서치 에이전트' 튜토리얼은 '여기 도구 정의입니다'에서 멈춘다. 이 글은 실제로 동작하는 에이전트를 내놓는다: 질문이 들어가고, 출처가 달린 답이 나온다. 검색·추출·추론·인용 모두 Python 120줄 이내.

SEC 공시(10-K, 10-Q, 8-K, 실적)로 실사 에이전트 만들기
10-K를 읽는 일은 대부분 Ctrl+F다. 그걸 50개 회사에 대해 하는 건 직업이다. 지루한 80%를 SEC EDGAR 대상 검색·추출 에이전트로 대체하고, 인간 애널리스트에게 중요한 20%는 남겨라.

API는 왜 성공시에만 과금해야 하는가 — HTTP-200 과금론
대부분의 API는 모든 과금 대상 호출에 요금을 매긴다. AI 에이전트는 불안정한 업스트림 서비스에 끊임없이 재시도한다 — 즉 레거시 '무조건 과금' 모델은 사실상 회복탄력성에 세금을 매긴다. HTTP 200에만 과금하자는 주장과, 그것이 에이전트 설계 방식에 무엇을 바꾸는지.

Tavily / Exa / Serper / API Pick 비교: LLM용 웹 검색 API는 무엇을 고를까?
Tavily, Exa, Serper, API Pick은 모두 'LLM용 검색 레이어'를 자처한다. 출력 형식, 필터링, 과금 방식 차이는 의외로 크다. 현장에서 본 횡적 비교.

Firecrawl vs Jina Reader vs API Pick: URL 콘텐츠 추출 API 선택법
'에이전트가 URL 리스트를 읽고 요약하게' 만들어 본 사람은 다 URL 클린업 세금에 한 번씩 걸렸다. Firecrawl, Jina Reader, API Pick Extract의 해법은 다르다. 실전 비교.

OpenAI / Claude 에이전트에 실시간 웹 검색을 4단계로 추가하기
에이전트 답변을 최신 정보로 뒷받침하고 싶다면 두 가지가 필요하다: LLM 친화 스니펫을 반환하는 검색 API와 모델이 호출할 도구 정의. 이 가이드는 둘 다 4단계로 끝낸다.

News Search API로 모닝 브리핑 에이전트 만들기
창업자, PM, 애널리스트가 아침 8시에 원하는 건 같다: 어젯밤 무엇이 변했는지 깔끔한 요약. News Search API + LLM + cron이면 오후 한 번에 만든다.