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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

업무 자동화는 단순히 버튼 몇 번을 줄이는 일이 아니라, 반복되는 업무를 안정적인 실행 흐름으로 바꾸는 일입니다. n8n 같은 워크플로우 도구, AI 에이전트, WordPress API, 승인 게이트, 로그와 검증 절차가 함께 맞물릴 때 자동화는 진짜 업무 시스템이 됩니다. 이 글의 목표: 업무 자동화를 처음 시작하는 분이 n8n, AI 에이전트, 콘텐… 더 읽기

Python을 처음 배우는 분에게 가장 어려운 것은 문법 하나가 아니라 “무엇부터 어떤 순서로 공부해야 하는가”입니다. 이 글은 FLOWIT의 Python 기초 글들을 하나의 학습 로드맵으로 연결한 허브입니다. 설치와 첫 실행부터 자료구조, 모듈, 예외 처리, 객체지향, Pandas 데이터 분석까지 자연스럽게 이어서 볼 수 있도록 정리했습니다. 이 글의… 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: 9분 Gemini 3.5 Flash의 Computer Use 내장은 AI 에이전트 자동화가 챗봇 응답을 넘어 실제 화면 조작과 업무 실행으로 이동하고 있음을 보여줍니다. 이 글에서는 Computer Use가 무엇인지, 기존 RPA·API 자동화와 무엇이 다른지, 그리고 FLOWIT처럼 콘텐츠·업무 자동화 파이프라인을 운영하는 팀… 더 읽기