HyunSuSON

읽는 시간 약 8분 · AI 에이전트 운영 가이드 한 줄 결론: AI 에이전트가 “성공했다”고 말해도, 어디서 오래 멈췄고 어떤 도구 호출을 거쳤으며 사람이 몇 번 개입했는지 모르면 다음 실행을 더 안전하게 만들기 어렵습니다. 이 글에서는 작은 팀도 바로 시작할 수 있는 에이전트 추적과 평가의 최소 단위를 정리합니다. 실행 결과만이 아니라 작업 경로를 함께… 더 읽기

읽는 시간 약 8분 · AI 에이전트 운영 한 줄 결론AI 에이전트의 지시문이 길어질수록 ‘더 잘 쓰는 법’보다 나누고, 검증하고, 변경을 되돌릴 수 있게 만드는 법이 중요해집니다. 프롬프트를 코드처럼 다루면 작은 수정이 전체 업무 흐름을 망가뜨리는 일을 줄일 수 있습니다. AI 에이전트를 처음 만들 때는 하나의 긴 지시문으로도 충분해 보입니다. 역할, … 더 읽기

읽는 시간 약 8분 · AI 에이전트 보안 운영 가이드 한 줄 결론: AI 에이전트를 사내 업무에 붙일 때 핵심은 “모델을 믿을 수 있나”가 아니라, 에이전트에게 어떤 도구와 권한을 어디까지 맡길 것인가를 설계하는 일입니다. AI 에이전트는 이제 문서 요약을 넘어 메일을 읽고, 파일을 고치고, 브라우저를 조작하고, 배포 파이프라인까지 호출합니다. 편해지… 더 읽기

읽는 시간 약 7분 · AI 자동화 운영 가이드 한 줄 결론: AI 자동화에서는 “가장 똑똑한 모델 하나”보다, 작업의 난이도와 위험도에 따라 모델을 나누는 라우팅 정책이 더 중요해지고 있습니다. 요즘 AI 도구를 보면 모델 성능표가 계속 바뀝니다. 하지만 실제 자동화 현장에서는 1위 모델을 고르는 것만으로 일이 끝나지 않습니다. 반복 업무, 코드 수정, … 더 읽기

읽는 시간 약 7분 · AI 에이전트 운영 도구가 많아질수록 에이전트가 똑똑해질까요? 이번 글에서는 GitHub의 Copilot 코드 리뷰 사례를 바탕으로, AI 에이전트에 도구를 많이 붙였는데도 품질이 떨어지는 이유와 실무에서 바로 점검할 수 있는 설계 기준을 정리해보겠습니다. 핵심 요약 도구 수가 곧 성능은 … 더 읽기

읽는 시간 약 8분 · AI 에이전트 운영 판단 AI 에이전트 도입의 기준은 “가장 똑똑한 모델인가?”에서 “업무 한 건을 안정적으로 끝내는 데 얼마가 드는가?”로 옮겨가고 있습니다. 이 글에서는 모델 성능표보다 먼저 봐야 할 작업당 비용, 성공률, 검수 시간을 실무 관점에서 정리해보겠습니다. 핵심 요약 AI 에이전트는 답변을 생성하는 도구가 아니… 더 읽기

읽는 시간 약 7분 · AI 에이전트 운영 오늘의 FLOWIT 관점 AI 에이전트의 다음 기준은 ‘똑똑함’보다 ‘운영 가능성’입니다 Google이 Gemini API의 Managed Agents 기능을 확장하면서 백그라운드 작업, 원격 MCP 연결, 운영형 에이전트 설계가 다시 주목받고 있습니다. 이제 중요한 질문은 “모델이 얼… 더 읽기

읽는 시간 약 7분 · AI 자동화 전략 오늘의 한 줄 기업 AI의 다음 단계는 ‘챗봇을 하나 붙이는 것’이 아니라, 고객 응대·내부 업무·운영 프로세스를 함께 다시 설계하는 것입니다. OpenAI는 2026년 7월 10일 Deutsche Telekom 사례를 소개하며, 통신사가 고객 서비스, 임직원 업무 흐름, 네트워크 운영, 음성 경험까지… 더 읽기

읽는 시간 약 7분 오늘의 FLOWIT 관점 AI 에이전트의 다음 경쟁력은 더 큰 모델이 아니라, 일을 끝내게 만드는 데이터입니다 최근 에이전트 흐름은 모델 성능 경쟁을 넘어, 에이전트가 사용할 수 있는 데이터·도구·검증 흐름을 어떻게 설계하느냐로 이동하고 있습니다. 자동화를 만들고 운영하는 입장에서는 이 변화가 꽤 중요합니다. AI 에이전트를 이야기할… 더 읽기

읽는 시간: 약 5분 이 글은 Claude Sonnet 5 발표를 단순히 “새 모델이 나왔다”로 보지 않고, AI 에이전트 자동화가 어디로 이동하고 있는지 실무 관점에서 정리합니다. AI 에이전트의 기준은 ‘좋은 답변’에서 ‘끝까지 처리하는 실행력’으로 이동하고 있습니다. 핵심 요약 Anthropic은 Claude Sonnet 5… 더 읽기