AI를 도입했는데, 업무는 여전히 사람이 하고 있나요? 🤖
많은 조직이 챗봇은 만들었지만,
‘일을 대신하는 AI’에는 아직 도달하지 못했습니다.
이 차이를 만드는 건 모델 성능이 아니라
에이전트를 어떻게 설계했느냐입니다.
에이전트는 단순 기능이 아니라 시스템 설계입니다.
이 가이드는 아이디어 단계가 아닌,
실제 제품과 엔지니어링에 적용하는 방법에 초점을 둡니다.
에이전트는 챗봇이 아닙니다.
스스로 판단 → 도구 선택 → 실행을 반복하는
독립적인 워크플로우 실행 시스템이에요.
명확한 규칙으로 안 되는 문제,
미묘한 판단과 맥락 이해가 필요할 때
에이전트가 진짜 힘을 발휘합니다.
에이전트는 3️⃣가지로 완성됩니다.
모델(두뇌) · 지침(규칙) · 도구(손)
이 균형이 무너지면 성능도 무너집니다.
처음부터 저렴한 모델을 쓰는 건 위험해요.💥
초기엔 고성능 → 이후 최적화가 정석입니다.
성능 기준을 먼저 확보하세요.
도구는 에이전트의 능력을 확장하는 인터페이스입니다.
조회·실행·위임 도구를 구분하면
제어 가능성이 급격히 올라갑니다.
에이전트 오류의 대부분은 모호한 지침 때문입니다.
단계 분해 · 행동 정의 · 엣지 케이스
이 3️⃣ 가지만 지켜도 품질이 달라져요.
좋은 에이전트는 한 번에 끝내지 않아요.
입력 → 추론 → 실행 → 평가를
조건이 만족될 때까지 계속 반복해요.
프롬프트가 복잡해지고,
도구가 너무 많아지기 시작했다면
그건 바로! 확장의 신호입니다.
모든 에이전트가 사용자와 대화할 필요는 없어요.
하나의 관리자 에이전트가 통제하고
전문 에이전트에게 위임하세요.
모든 결정을 중앙에서 내릴 필요도 없어요!
에이전트 간 핸드오프를 통해
업무를 가장 잘하는 주체에게 자연스럽게 위임하면 돼요.
안전은 한 번의 필터로 완성되지 않습니다.
입력 → 실행 → 출력 전 구간에
다층 방어 구조를 설계해야 합니다.
모든 검사를 기다리면 시스템은 점점 느려져요.
그래서 일단 실행하고,
위험 신호가 감지되면 즉시 중단하세요!✋
AI가 모든 결정을 내려선 안 됩니다.
고위험 작업이나 반복 실패 상황에서는
인간 개입이 신뢰를 완성해요.
처음부터 완벽할 필요는 없으니
작게 시작하고, 반복하며,
안전을 기본값으로 두세요!
새로운 시도와 성장은 언제나 도전에서 시작돼요.
마소캠퍼스는 여러분이 똑똑하게 일할 수 있도록 도와주는 성장 파트너예요!
지금 이 순간에도 더 나은 내일을 준비하고 있다면,
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이 강의는 복잡한 이론보다는,
AI를 실제 업무에 쓰는 감각을 빠르게 익히는 데 초점이 맞춰져 있어요.
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Gmail, Docs, Drive에서 바로 쓰는 프롬프트 설계부터
@멘션, 반복 개선, 파워 프롬프트까지
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