#AI에이전트

프롬프트 잘 쓰는 사람보다, 연결을 설계하는 사람이 강해진다

프롬프트 엔지니어링은 AI 활용의 시작이었다. 하지만 에이전트 시대에는 컨텍스트, 루프, 하네스, 그래프를 설계하는 능력이 더 중요해진다. 공식 문서들을 바탕으로 AI 엔지니어링의 층위를 비교한다.

챗봇 다음은 로봇의 뇌다: Google DeepMind Gemini Robotics 2가 말하는 피지컬 AI

Google DeepMind의 Gemini Robotics 2 공개는 AI 경쟁이 텍스트와 화면을 넘어 물리적 세계로 이동하고 있음을 보여준다. 챗봇 다음 경쟁은 로봇의 뇌와 행동 설계다.

AI 에이전트는 인턴인가, 사고 치는 외주업체인가

AI 에이전트는 일을 줄여주는 도구처럼 보이지만, 실제로는 권한과 로그, 검수와 복구 체계를 요구하는 새로운 실행 주체다. 에이전트 시대의 핵심은 생산성이 아니라 책임 구조다.

이제 AI는 답변하지 않는다, 출근한다

AI가 챗봇에서 업무 실행자로 바뀌고 있다. 중요한 변화는 답변의 품질이 아니라, AI가 실제 업무 흐름 안으로 들어오기 시작했다는 점이다.

AI 에이전트의 다음 전장은 무역 실무다

Alibaba International의 Accio Work는 범용 챗봇이 아니라 글로벌 B2B 무역 실무를 실행하는 AI Business Team으로 포지셔닝된다. 시장조사, 브라우저 사용, 이메일 팔로업, 고객 개발을 AI 에이전트가 맡기 시작하면 업무 자동화...

AI와 일체화되려면, 먼저 내가 AI를 어떻게 쓰는지 봐야 한다

Anthropic의 Reflect with Claude는 단순한 사용량 통계가 아니라, 사용자가 AI와 어떤 관계를 맺고 있는지 돌아보게 만드는 기능이다. AI를 많이 쓰는 것보다 중요한 것은 AI 사용 습관을 성찰하고 조율하는 능력이다.

AI가 관리하는 위키는 왜 쉽게 썩는가

LLM Wiki는 지식 축적의 자동화처럼 보이지만, 출처·갱신·망각·검증·모순 관리가 없으면 오류와 노이즈도 함께 축적된다. AI가 관리하는 위키를 썩지 않게 하려면 사람이 어떤 방부제를 넣어야 하는지 정리했다.

ChatGPT desktop에 Codex가 들어간 이유: 챗봇이 아니라 작업 운영체제가 되려는 신호

ChatGPT desktop 앱에 Codex가 들어간 변화는 단순한 앱 통합이 아니라, ChatGPT가 채팅 도구에서 로컬 프로젝트·파일·Git·스케줄 작업을 다루는 작업 운영체제로 이동하고 있다는 신호다.

검증

검증은 AI가 만든 산출물을 사람이 책임질 수 있는 상태로 바꾸기 위해 출처, 논리, 실행 결과, 위험을 확인하는 과정이다.

AI 에이전트 시대의 진짜 병목은 작성이 아니라 책임이다

AI 에이전트가 실행을 늘릴수록 사람에게 남는 병목은 작성이 아니라 검수, 판단, 책임이 된다. Microsoft WorkLab의 agent boss 프레임과 AI accountability 논의를 바탕으로 정리한다.

LLM Wiki

에이전틱 AI

LLM Wiki: RAG 이후의 지식관리 방식

Andrej Karpathy가 제안한 LLM Wiki를 RAG와 비교하며, 원문을 반복 검색하는 방식에서 벗어나 LLM이 지속적으로 관리하는 마크다운 지식베이스로 보는 관점을 정리했다.

에이전틱 AI 시대의 거버넌스: 윤리 체크리스트에서 런타임 통제로

에이전틱 AI 시대의 AI 거버넌스를 윤리 체크리스트가 아니라 런타임 통제, 데이터 추적성, 권한 관리, 리더십 책임 구조가 결합된 전사 아키텍처 문제로 정리했다.