요즘 AI 코딩 도구가 많지만, ‘팀처럼 협업하는 AI 개발 환경’ 을 직접 만들어본 적 있나요?저는 최근 Claude Code에 여러 개의 서브에이전트(subagents) 를 사용해서,한 명의 개발자가 실제로 기획 → 개발 → 테스트 → 배포 → 문서화 까지완전한 제품을 만들어내는 실험을 해봤습니다. 결론부터 말하자면,이 방식은 “혼자 일하는 즐거움”과 “팀 단위 개발의 구조화된 효율”을동시에 가져다줍니다. 🧩 내가 사용한…
1. 개발의 출발점을 바꾸다 최근 CMS 개발을 진행하면서 요구사항 분석 및 설계 단계에서 사용자 메뉴얼을 함께 작성했다.처음에는 단순히 사용자를 위한 설명서로 생각했지만, 작성할수록 이런 생각이 들었다. “이 메뉴얼 자체를 기준으로 코딩을 시키면 어떨까?” 즉, 테스트 주도 개발(TDD)처럼 ‘문서 중심 개발(Documentation-Driven Development, 이하 DDD)’ 방식으로,메뉴얼을 코드 작성의 기준으로 삼는 접근이었다.놀랍게도, 이건 내가 처음 떠올린 아이디어라고 생각했는데…
한 번쯤 이런 경험이 있지 않으신가요? 데이터는 이미 우리 손에 있지만, 접근 방식이 너무 복잡해 의사결정은 늦어지고 분석가는 단순 작업에 매몰됩니다. 결국 데이터는 기업의 자산이 아니라 답답한 블랙박스가 되어버립니다. 문제: 데이터는 있는데, 왜 활용은 어려운가? 기업 내 많은 부서는 데이터를 필요로 하지만, 대부분 SQL을 다룰 줄 모릅니다. 그래서 요청은 분석가에게 몰리고, 분석가는 티켓 처리하느라 본연의…
지난 2년간, 저는 ChatGPT와 함께 수많은 프로그램을 만들었습니다.기획한 기능을 ChatGPT에게 설명하고, 생성된 코드를 복사해서 실행하고, 오류가 나면 다시 ChatGPT에게 묻고, 수정을 반복하며 기능을 완성했습니다. 일종의 “AI와의 협업형 코딩”이었죠. 이 방식은 분명 효율적이었습니다. 하지만 모든 설명을 직접 하고, 모든 시행착오를 스스로 감내해야 했습니다.코드 생성은 자동이었지만, 그 외 모든 과정은 사람이 떠안아야 했습니다. 🚀 그러던 중, 몇…
요즘 기술 업계에서 “에이전트 AI”는 가장 뜨거운 키워드입니다. 이사회는 그것을 원하고, 컨설턴트는 그것을 팔고, 개발자들은 열심히 구축하고 있죠. 그런데 정작 대부분의 프로젝트는 실패하고 있습니다. 왜일까요? 이 글에서는 그 이유를 낱낱이 파헤치고, 성공적인 에이전트 프로젝트를 위한 4가지 전략적 결정을 소개합니다. ❗ 왜 대부분의 AI 에이전트 프로젝트는 실패하는가? 1. 충분한 토큰을 할당하지 않는다 멀티 에이전트 시스템은 단순히 “많이…
AI를 활용한 소프트웨어 개발이 점점 흔해지고 있지만, 때로는 복잡한 워크플로우를 관리하고 AI의 초점을 유지하는 것이 어려울 수 있습니다. AI 어시스턴트인 Cursor를 사용할 때도 AI가 길을 잃는 경우가 있습니다. Taskmaster AI는 이러한 과정을 간소화하고 AI의 생산성을 향상시키도록 설계된 강력한 도구입니다. Taskmaster AI는 AI 기반의 작업 관리 시스템으로, Cursor, Lovable, Windsurf, Roo 등 다양한 도구에 통합하여 사용할…
생성형 AI, 이제는 스스로 판단하고 움직인다 GPT, Claude, Devin 같은 생성형 AI는 더 이상 단순한 생성 도구가 아닙니다.스스로 목표를 세우고, 작업을 계획하고, 필요한 도구를 호출해 문제를 해결하는 ‘Agent AI’로 진화하고 있습니다. 에이전트 AI는 단순한 프롬프트 반응형이 아니라, 능동적으로 일의 흐름을 설계하고 실행하는 인공지능입니다. 이처럼 에이전트 AI는 사람의 개입 없이 온라인 상의 수많은 지식노동을 대체하고 있습니다….
최근 AI 시스템과 외부 데이터 소스의 통합이 중요한 이슈로 부각되고 있습니다. **Model Context Protocol(MCP)**는 이러한 통합을 표준화하여 AI 모델이 외부 데이터에 효율적으로 접근할 수 있도록 돕는 프로토콜입니다. 이번 글에서는 MCP 사양에 맞게 서버와 클라이언트 애플리케이션을 구축하는 방법을 소개하겠습니다. MCP란 무엇인가? **MCP(Model Context Protocol)**는 AI 애플리케이션과 외부 데이터 소스 및 도구를 표준화된 방식으로 연결하는 개방형 프로토콜입니다….
거대언어모델(LLM) 시장의 절대 강자인 오픈AI가 중대한 결정을 내렸습니다. 바로 경쟁사인 앤트로픽(Anthropic)의 **모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)**을 도입하기로 한 것인데요. 이 결정은 단순한 기술 채택을 넘어, 생성형 AI 생태계 전반에 걸친 거대한 패러다임 전환을 예고하고 있습니다. “이제 MCP를 모르면 생성형 AI 어플리케이션을 만들 수 없다.”말 그대로, MCP는 앞으로 AI 개발자라면 반드시 이해하고 활용해야 할 핵심…
안녕하세요, 여러분! 오늘은 최근 AI 분야에서 주목받고 있는 Agentic RAG에 대해 알아보겠습니다. 이 개념은 기존의 검색 증강 생성(RAG) 시스템에 에이전트 기반 접근 방식을 도입하여 더욱 향상된 성능을 제공하는 방법입니다. RAG란 무엇인가요? 먼저, RAG에 대해 간단히 짚고 넘어가겠습니다. RAG는 대규모 언어 모델(LLM)이 외부 지식 소스를 활용하여 보다 정확하고 관련성 높은 응답을 생성하는 기술입니다. 이를 통해 모델은…
