AI 에이전트 · 자동화

읽는 시간 약 8분 · GitHub Actions에서 AI workflow를 운영하기 전 확인할 경계 독자의 질문: Markdown으로 만든 AI workflow가 GitHub Actions에서 실행될 때, 무엇을 읽고 바꾸며 어디로 결과를 넘기는지 배포 전에 어떻게 한 번에 검토할 수 있을까요? 짧은 답: Markdown은 문서처럼 보… 더 읽기

읽는 시간 약 9분 한 줄 답: 이미 검토한 AI 데이터 질문과 SQL도 지표 정의, 조인, 기간 경계, 시간대가 바뀌면 그대로 신뢰하면 안 됩니다. 질문마다 변경 영향을 판정하고, 결과를 다시 비교한 뒤에만 검증 상태로 돌려놓는 6칸 카드를 운영하는 편이 안전합니다. “지난달 순매출은 얼마인가요?”라는 질문의 SQL을 이미 확인했다면, 반품 처… 더 읽기

읽는 시간 약 8분 AI 에이전트 도구 자동 실행, 어디까지 맡겨도 될까? 3단계 canary 카드 먼저 답하면, auto 옵션은 전면 무인 실행 허가가 아닙니다. 실제 실행 없이 판단을 비교하는 shadow부터 시작하고, 입력·대상·되돌림 범위가 좁은 작업만 제한 auto로 올리며, 외부 발송·삭제·결제·권한 확대는 pause … 더 읽기

읽는 시간 약 8분 한 줄 답: 중앙 정책을 배포했다는 사실만으로는 충분하지 않습니다. 정책 버전, 각 IDE의 적용 구성, 허용·차단 시험 결과, 필요한 관측 기록을 한 묶음으로 남겨야 실제 적용 상태를 판단할 수 있습니다. 관리자가 MCP 허용 목록, 플러그인 제한, 승인 우회 차단을 배포한 뒤 가장 중요한 질문은 하나입니다. 개… 더 읽기

읽는 시간 약 9분 · 장기 실행 AI 에이전트 운영 런북 독자의 질문: 몇 시간 동안 리서치·코딩·데이터 처리를 수행하는 AI 에이전트는, 언제 자동 지출을 멈추고 어떤 기록을 확인한 뒤 다시 시작해야 할까요? 짧은 답: 작업별 세션 상한을 미리 정하고, 상한에 닿으면 부분 결과·미완료 항목·사용량 기록을 남겨 사람의 검토 상태로 전… 더 읽기

읽는 시간 약 8분 짧은 답: AI 에이전트를 더 붙인다고 자동으로 빨라지지는 않습니다. 서로 기다리지 않는 작업은 나누고, 공유 파일·단일 승인·통합 테스트가 병목이면 순차 실행이나 좁은 위임이 더 안전합니다. 이 글에서는 작업 의존성 지도, 선택표, 30분 파일럿으로 팀 수를 정하는 방법을 정리합니다. 작… 더 읽기