AI & Agents

읽는 시간 약 10분AI 에이전트 운영 가이드 AI가 JSON처럼 보이는 답을 냈다고 해서 자동화에 바로 넘겨도 되는 것은 아닙니다.필수 항목·값의 범위·실행 권한을 먼저 고정해야, 한 번의 잘못된 출력이 다음 작업을 망가뜨리는 일을 막을 수 있습니다. AI 에이전트가 고객 문의를 분류하고, 티켓을 만들고, 캘린더를 수정하고, 파일을 … 더 읽기

읽는 시간 약 8분 · Claude API 운영 가이드 한 줄 결론: Claude API에서 기존 budget_tokens 설정이 더는 맞지 않는 모델을 만났다면, 숫자만 바꾸지 말고 적응형 추론·작업별 검증·안전한 되돌리기를 한 묶음으로 전환해야 합니다. 새 모델로 바꾼 뒤 요청이 갑자기 400 오류로 실패하면, 프롬프트가 나빠졌다고 판단하기 쉽습니다.… 더 읽기

읽는 시간 약 7분 · AI 에이전트 운영 한 줄 결론 새 모델이 더 좋아졌다는 소식만으로 전체 자동화를 갈아타기보다, 복잡한 판단은 Gemini 3.6 Flash, 반복·대량 처리에는 Gemini 3.5 Flash-Lite처럼 작업의 실패 비용과 처리량에 맞춰 나누는 편이 안전합니다. Gemini 3.6 Flash와 Gemini 3.5 Fl… 더 읽기

읽는 시간 약 7분 AI가 GitHub Issues를 만지기 시작했다면, 자동화 범위보다 먼저 ‘검토 가능한 변경’의 경계를 정해야 합니다. 이 글에서는 이슈 분류·할당·종료를 자동화할 때 바로 적용할 수 있는 승인, 근거, 되돌리기 기준을 정리합니다. 핵심 요약 라벨·유형 보완처럼 되돌리기 쉬운 변경은 자동 처리 후보가 될 수 있습니다. 이… 더 읽기

읽는 시간 약 8분 한 줄 결론: MCP 2026-07-28은 프로토콜의 세션을 없애지만, 업무 상태까지 없애지는 않습니다. 기존 연동은 “세션을 어디에 붙일까”가 아니라 “작업 상태를 어떤 명시적 핸들로 넘길까”를 먼저 점검해야 합니다. 7월 28일 공개 예정인 MCP(Model Context Protocol) 2026-07-28 사양은 원격 MCP 서… 더 읽기

⏱ 읽는 시간: 12분 · 독자 수준: AI 도입 고민 중인 실무자·팀 리더 AI 에이전트를 도입했는데 성과를 무엇으로 측정해야 할지 모르겠다면, 토큰 사용량이나 채팅 횟수가 아닌 '위임한 작업의 완료율'로 측정하는 방법을 먼저 알아보세요. 이 글을 읽고 나면 팀에 맞는 작업 정의 기준과 완료율·승인율·재작업률을 묶은… 더 읽기

읽는 시간 약 7분 한 줄 결론 AI 에이전트가 길게 일할수록, 운영의 핵심은 ‘얼마나 자주 물어보는가’가 아니라 어떤 상태 변화에 즉시 반응하는가가 됩니다. 폴링은 확인용으로 남기고, 중요한 전환은 이벤트로 받는 구조부터 정리해 보세요. AI 에이전트에게 조사, 코드 수정, 콘텐츠 정리처럼 몇십 분 이상 걸리는 일을 맡기기 … 더 읽기

읽는 시간 약 8분 · 팀 도입 체크리스트 먼저 결론부터 AI 코딩 도구의 사용 기록은 무조건 끄거나 켜는 문제가 아닙니다. 무엇이 나가고, 누가 보고, 언제 지우며, 비밀값이 섞일 가능성은 없는지를 팀의 작업 방식에 맞춰 결정해야 합니다. Claude Code처럼 터미널과 저장소를 오가는 AI 코딩 도구를 팀에 들이면, 기능만큼 함께 따라오… 더 읽기

읽는 시간 약 8분 외부 평가 환경은 운영 환경의 축소판이 아닙니다. AI 에이전트와 모델을 외부 협업자·테스트 도구와 연결하기 전, 계정·비밀값·데이터·실행 권한을 따로 설계하면 평가의 속도와 운영 안전을 함께 지킬 수 있습니다. 핵심 요약 평가용 계정은 운영 계정과 분리해야 합니다. 같은 권한을 복제하면 테스트의 편의가 운영 위험으로… 더 읽기

읽는 시간 약 8분 한 줄 결론: AI 에이전트의 안전성은 모델이 아니라, 실행 공간·권한·비밀값·작업 상태를 서로 섞지 않는 운영 설계에서 시작됩니다. AI 에이전트가 파일을 읽고, 명령을 실행하고, 며칠짜리 작업을 이어서 처리하기 시작하면 질문도 달라집니다. “이 모델이 코드를 잘 짜는가?”보다 먼저 확인할 일은 어디에서 실행되는지, 무엇을 읽을 수 … 더 읽기