💡 에이전트가 일하는 세상: 개발자에서 디렉터로 바뀌는 나의 역할

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…

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🚨 대부분의 AI 에이전트 프로젝트가 실패하는 이유 (그리고 실패하지 않기 위한 전략)

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…

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AI 코딩 프로젝트 매니저, Taskmaster AI를 소개합니다! 🚀

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…

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현실을 움직이는 AI의 시대, Edge AI와 Agent AI의 만남

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….

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Model Context Protocol(MCP) 기반의 문서 처리 시스템 구축

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….

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이제는 MCP의 시대, 오픈AI가 선택한 이유는?

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…

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Agentic RAG: AI 시스템의 새로운 진화 

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…

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코딩은 끝나지 않았다 – 시대가 바뀔수록, 오히려 할 일은 더 많아진다

요즘 사람들은 이렇게 말합니다.“이제는 코딩 없이도 프로그램을 만들 수 있다.”“AI가 대신 다 해줄 거다.” 하지만 저는 이렇게 말하고 싶습니다.걱정하지 마세요. 시대가 바뀔수록, 오히려 해야 할 일은 더 많아졌습니다. 도스(DOS) 시절, 메뉴 하나도 직접 만들어야 했던 시절 컴퓨터 초창기, 도스에서 프로그램을 만들 때는 탑다운 메뉴 하나도 일일이 코딩해야 했습니다.커서를 움직이고, 선택 항목을 표시하고, 키 입력을 처리하는…

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AI 시대, 코딩은 끝났는가? 오히려 할 일이 더 많아졌다!

최근 오픈AI의 CEO 샘 알트먼이 흥미로운 발언을 했습니다. 그는 “앞으로 코딩 능력보다 AI 도구를 잘 다루는 능력이 더 중요해질 것”이라고 말했죠. AI가 점점 더 많은 코드를 작성하게 되고, 언젠가는 소프트웨어 엔지니어의 수요가 줄어들 수 있다는 전망까지 나왔습니다. 하지만 저는 조금 다른 생각을 가지고 있습니다. 오히려, 앞으로 개발되어야 할 것이 훨씬 더 많아질 것입니다. AI가 코딩을…

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MCP 데이터 과학 도구 서버

MCP 데이터 과학 도구 서버는 AI 모델이 데이터 탐색, 분석, 시각화 작업을 수행할 수 있도록 지원하는 특화된 서버입니다. 이러한 서버는 데이터 과학자와 분석가의 워크플로우를 개선하고 자동화하는 데 중점을 둡니다. 주요 기능 주요 구현체 데이터 과학 도구 카테고리에 포함된 주요 MCP 서버들은 다음과 같습니다: 예측 및 분석 도구 데이터 변환 도구 데이터 탐색 도구 시각화 도구…

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