AI & Agents

읽는 시간 약 7분 · AI 에이전트 운영 한 줄 결론 에이전트 기능을 도입할 때 먼저 바꿔야 하는 것은 모델 선택이 아니라 대화·도구 실행·작업 상태를 어디에서 이어 보고, 어디에서 끊을지를 정하는 방식입니다. AI 에이전트를 업무에 붙이면 처음에는 “도구를 몇 개 연결하면 되겠지”라고 생각하기 쉽습니다. 하지만 실제 운영에서 어려운 지점은… 더 읽기

읽는 시간 약 7분 · AI 에이전트 운영 한 줄 결론 장시간 AI 자동화에서 중요한 것은 에이전트를 더 오래 실행시키는 일이 아니라, 언제 사람이 방향을 바꾸고 언제 멈추게 할지를 작업 시작 전에 정해 두는 일입니다. AI 에이전트가 조사, 문서 작성, 코드 수정처럼 긴 작업을 맡기 시작하면 가장 곤란한 순간은 실패했을 때가 아닙니다. 작업… 더 읽기

읽는 시간 약 7분 · 개발팀 운영 가이드 AI 코드 리뷰가 시끄러워지는 이유는 모델이 부족해서만이 아닙니다. 저장소의 규칙·제외 범위·사람이 결정할 경계를 먼저 정해야 알림은 줄고, 검토 품질은 남습니다. AI 코드 리뷰를 켜면 처음에는 반가운 지적이 쏟아집니다. 하지만 며칠 뒤부터는 상황이 달라지기 쉽습니다. 이미 팀이 알고 있는 스타일 문제… 더 읽기

읽는 시간 약 8분 · AI 코딩 운영 가이드 한 줄 결론: AI 코딩 도구가 만든 코드 줄 수는 도입 효과를 설명하지 못합니다. 팀과 저장소 단위에서 실제 사용, 검토 흐름, 재작업, 완료된 업무를 함께 보면 어디에 투자하고 무엇을 고쳐야 할지 훨씬 선명해집니다. 도입 효과는 생성량이 아니라 팀의 업무 흐름에서 확인하는 편이 안전합니다. 핵심 요약코드 생… 더 읽기

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 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

AI 에이전트를 제대로 이해하려면 “챗봇보다 똑똑한 도구” 정도로 보면 부족합니다. 에이전트는 목표를 기준으로 계획을 세우고, 필요한 도구를 사용하고, 결과를 검증하면서 일을 진행하는 자동화 구조입니다. 이 글은 FLOWIT의 AI Agent 관련 글들을 한 번에 연결해 읽을 수 있도록 만든 입문 허브입니다. 이 글의 목표: AI 에이전트의 개념, 실행… 더 읽기

읽기 예상 시간: 8분 Google이 Gemini API의 Managed Agents 기능을 확장하면서 AI 에이전트 개발의 초점이 단순한 챗봇 호출에서 운영 가능한 백그라운드 작업, 외부 도구 연결, 장기 실행 워크플로우로 이동하고 있어요. 개발자와 기업 입장에서는 이제 모델 성능만 볼 게 아니라, 에이전트를 얼마나 안정적으로 실행하고 검증하고 통… 더 읽기

읽기 예상 시간: 8분 OpenAI가 실시간 전이중(full-duplex) 대화를 지원하는 GPT-Live-1을 출시하며 인간과 AI 상호작용의 완전히 새로운 패러다임을 열었어요. 동시에 기업들은 Prime Intellect의 대규모 투자 유치나 Grok 4.5 출시 사례처럼 남의 범용 API에 기대지 않고 독자적인 AI 인프라를 구축하는 방향으로 … 더 읽기

읽기 예상 시간: 8분 마이크로소프트와 오픈AI가 자율 실행 에이전트와 맞춤형 플러그인을 잇달아 출시하면서, AI가 단순한 챗봇을 넘어 알아서 업무를 처리하는 독립적인 주체로 급진화하고 있어요. 새로운 운영체제 '프로젝트 솔라라'의 등장과 알파벳의 800억 달러라는 천문학적 투자에서 볼 수 있듯, 빅테크들은 이미 앱 중심에서 에이전트 중심으로 생태계… 더 읽기