Agent engineering

Building and operating production agent systems.

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12 entrys · 2 projects ·All content

  1. View·OCT 7

    에이전트 하네스를 직접 만들기 전에 정해야 할 것: 차별화 할 계층과 구매해야 할 계층

    AI 에이전트를 실제 업무에 붙이기 시작하면 어느 순간 “우리만의 하네스를 만들어야 하나”라는 질문이 나온다. 모델 호출, 도구 사용, 메모리, 권한, 재시도, 평가까지 모두 제품 품질에 영향을 주기 때문이다. 최근 P03에 들어온 두 자료는 이 질문을 서로 다른 쪽에서 비춘다.…

    AI agentsAgent engineering

  2. View·OCT 5

    AI 에이전트의 사람 개입은 ‘승인 버튼’이 아니라 비동기 예외 큐가 되어야 한다

    AI 에이전트가 실제 업무를 많이 처리하기 시작하면 사람의 역할은 줄어드는 것처럼 보인다. 고객지원 에이전트가 문의 대부분을 해결하고, 코딩 에이전트가 PR을 쏟아내며, 업무 에이전트가 예약·환불·계약 같은 프로세스에 들어가면 사람이 직접 손대야 하는 건수는 분명 줄어들 수 있다.…

    AIAgent engineeringManagement

  3. View·OCT 2

    AI가 10시간 일한다고 자율적인 것은 아니다: 장기 에이전트의 병목은 ‘진행률 유지’다

    9월 말 공개된 Marathoner는 90억 파라미터 모델이 어려운 소프트웨어 작업에서 10시간 넘게 실행되고 1,000회가 넘는 도구 호출을 이어갈 수 있다고 보고했다. 연구진이 더 흥미롭게 본 지점은 실행시간 자체가 아니다. 긴 작업의 후반부까지 실제 문제를 풀어가는 행동을 계속…

    AI agentsAgent engineering

  4. View·SEP 30

    AI 에이전트가 앱을 없앨까: 소프트웨어의 가치는 화면에서 ‘상태·권한·기능’으로 이동한다

    Microsoft는 2026년 10월 16일 Windows·iOS·Android용 독립형 Whiteboard 앱을 종료한다. 다만 Whiteboard라는 서비스 자체가 사라지는 것은 아니다. 업무·학교 계정 사용자는 Teams와 웹에서 계속 Whiteboard를 쓰고,…

    AIEnd-user computingAgent engineeringWeb

  5. View·SEP 29

    AI는 항상 더 오래 생각해야 할까: 에이전트의 다음 경쟁 영역은 '얼마나 생각할지 분별하는 능력'이다

    요즘 강한 AI 모델을 쓰는 방법은 대체로 한 방향으로 진화해왔다. 어려운 문제라면 바로 답하지 말고 더 오래 생각하게 한다. 여러 후보를 만들고, 스스로 다시 검토하게 하고, 필요하면 검색이나 도구를 추가로 사용하게 한다. 실제로 이런 test-time compute, 즉 모델이…

    AIMachine learningAgent engineering

  6. View·SEP 22

    Jev가 중요한 이유는 ‘더 싼 LLM’이 아니라 판단/생성이 분리된 LLM이기 때문이다

    9월 15일 TypeSafe AI가 Jev를 공개한 뒤, 시장의 관심은 곧바로 속도와 가격 숫자에 쏠렸다. 회사는 자체 workflow 평가에서 최대 193.6배 빠르고 444.6배 저렴했다고 발표했고, Vercel은 Jev가 AI Gateway에 올라온 뒤 24시간 안에 유료 팀의…

    AIAgent engineering

  7. View·SEP 17

    GEO 다음 단계는 ‘에이전트가 호출할 수 있는 웹’이다

    기업이 AI 검색을 준비할 때 지금까지의 질문은 대체로 하나였다. “ChatGPT나 Google AI가 우리 회사를 제대로 찾고 인용하는가?” 그래서 SEO와 GEO는 공개 웹에 정확한 제품·브랜드 원문을 쌓고, 크롤러와 검색 시스템이 이를 안정적으로 읽게 만드는 문제로 발전해…

    AIWebAgent engineering

  8. View·SEP 16

    음성 에이전트의 다음 병목은 음성 정확도가 아니라 행동 유도를 위한 임계값 도달이다

    음성 AI가 사람의 말을 알아듣고 자연스럽게 대답하는 문제는 빠르게 해결되고 있다. OpenAI가 9월 공개한 GPT-Live-1은 사람이 말을 끝낼 때까지 기다렸다가 답하는 방식에서 더 나아가, 듣고 말하는 일을 동시에 처리한다. 사람이 중간에 끼어들거나 잠시 망설여도 대화를…

    AIAgent engineering

  9. View·SEP 9

    AI의 생각을 못 볼수록, 통제는 더 바깥으로 이동한다

    AI를 통제하는 가장 직관적인 방법은 모델이 왜 그런 판단을 했는지 들여다보는 것이다. 실제로 reasoning model의 Chain-of-Thought(CoT)는 에이전트가 테스트를 속이거나 엉뚱한 목표를 추구하는 징후를 찾는 데 유용한 감시 수단으로 연구돼 왔다. 그런데…

    AIAgent engineering

  10. View·SEP 8

    AI가 코드를 빨리 쓸수록, 품질의 병목은 리뷰에서 검증으로 이동한다

    AI 코딩 도구가 한 번에 수백 줄을 만들고 여러 작업을 병렬로 처리하기 시작하면, 가장 먼저 부족해지는 것은 코드를 쓰는 시간이 아니다. 그 코드가 맞는지 확인하는 시간이다. DORA가 2026년 3월 공개한 분석에서도 AI가 초안 작성 속도를 높인 만큼 절약된 시간이 감사와…

    AIAgent engineering

  11. View·SEP 2

    AI 글쓰기의 문제는 모델보다 권한 경계에 있다

    “자료를 읽고 핵심 주제를 정한 다음, 사실을 확인해서 내 문체로 글을 쓰고 필요한 이미지까지 만들어 사이트에 올려줘.” AI에게 일을 맡길 때 자연스럽게 쓰는 문장이다. 문제는 이 한 문장 안에 성격이 다른 판단이 여러 개 섞여 있다는 데 있다. 무엇을 쓸지 정해야 하고, 어떤…

    AI agentsAgent engineeringGovernance

  12. View·AUG 26

    Agent Foundry: 프로젝트와 AI Agent 사이의 Operating Layer

    AI Agent를 실제 프로젝트에 오래 붙여두면 관심사는 자연스럽게 모델 자체에서 운영 구조로 이동한다. Coding Agent는 repository를 직접 수정하고, MCP와 Tool Use를 통해 외부 시스템에 접근하며, Context Engineering, Agent…

    AI agentsAgent engineeringContext engineeringMulti-agent systems

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