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TL;DR

최종 피드 수집: 2026-07-16 07:15

전체 (73)

19d

망하지 않는 게 먼저인 이유

TL;DR
성공은 저마다 다르지만, 실패는 비슷한 이유로 온다.
성공법은 아무도 모르니, 할 수 있는 건 시도 횟수를 늘리는 것이다.
실험이 싸지는 환경을 먼저 만들고, AI로 시도 비용을 낮춘다.
시작하며
옛날에 사업을 하다가

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EncBird에 하네스를 한 겹씩 씌워온 과정 — 실전 하네스 엔지니어링

TL;DR
하네스 엔지니어링은 에이전트에게 자율성을 부여하기 위한 것이다.
처음부터 거창하게 설계하는 게 아니라, 에이전트가 실수할 때마다 한 겹씩 덧씌워 쌓아가는 점진적 과정이다.
시작하며
이전 글들에서 하네스 엔지니어링이 무엇

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1M

토큰 가치와 비즈니스 가치의 괴리, 그리고 조직의 AI 도입 3단계

TL;DR
토큰 가격과 토큰당 비즈니스 가치 사이의 괴리를 줄이는 것이 하네스 엔지니어링이고, 조직의 AI 도입은 Stream → Shape → Scale 세 단계를 거칠 수밖에 없으며 모든 투자는 마지막 단계에서 복리로 돌아온다

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1M

현상을 해석하는 렌즈, 그리고 에이전틱 엔지니어링

TL;DR
렌즈는 수많은 변수를 의도에 맞게 상수로 고정해 현상을 예측 가능하게 만드는 틀이고, 나는 에이전틱 엔지니어링을 human in the loop의 제거라는 렌즈로 본다.
1. 렌즈란 무엇인가
경제학에서는 경제 현상을 설

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1M

에이전트의 다음 진화는 똑똑한 도구에서 온다

TL;DR
지금의 smart pipeline, dumb edge 구조는 SOA가 그랬듯 점차 한계에 닿을 수 있고, 도구 자체가 똑똑해지는 dumb pipeline, smart edge 쪽으로 흐름이 옮겨가지 않을까 싶다.
시작하

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2M

에이전틱 엔지니어링과 과도기적 기술들

TL;DR
에이전틱 엔지니어링의 최종 방향은 human in the loop의 제거이며, 이 흐름 속에서 사람을 파이프라인 안에 유지하기 위해 설계된 도구들은 과도기적 기술로 남을 가능성이 크다.
시작하며
소프트웨어 개발이라는 일

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2M

미래의 에이전틱 앱 엔진

TL;DR
소프트웨어 개발의 목적은 결국 비즈니스 요구사항을 코드로 전환하는 것이고, VM→컨테이너→서버리스의 흐름은 그 목적에서 멀어지는 인프라 레이어를 계속 추상화해온 결과다.
에이전틱 개발의 이상적인 다음 단계는 에이전트가

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3M

하네스 없는 멀티 에이전트는 그냥 컨텍스트 엔지니어링이다

TL;DR
에이전트는 “프롬프트가 다른 LLM”이 아니라, LLM·도구·컨텍스트·하네스가 결합된 실행 단위다.
멀티 에이전트가 의미 있으려면, 각 에이전트가 자기만의 도구·복구 루프·검증 방식·컨텍스트 경계를 가진 독립적인 실행

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4M

하네스 엔지니어링 - 컨텍스트 엔지니어링을 넘어 에이전트 환경을 설계하다

TL;DR
프롬프트 엔지니어링은 모델에게 “무엇을 물어볼까”를, 컨텍스트 엔지니어링은 “무엇을 보여줄까”를, 하네스 엔지니어링은 “전체 환경을 어떻게 설계할까”를 다룬다.
하네스(harness)는 에이전트를 감싸는 스캐폴딩과 피드

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4M

에이전틱 개발 시대, 비즈니스를 아는 개발자의 가치

TL;DR
개발 진행상황을 별도 문서로 관리하는 방식은 과도기적이다. 코드 자체가 자신이 하는 일을 잘 설명하면 그것이 가장 좋은 컨텍스트다.
에이전틱 개발이 발전할수록 비즈니스 프로세스와 코드의 일치율이 높아지기 좋은 환경이 되

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4M

하나의 잘 만든 GenAI 플라이휠이 비즈니스 전체를 견인한다

TL;DR
모든 GenAI 기능에 플라이휠이 필요한 것은 아니다. 하나의 잘 만든 플라이휠이 전체를 견인할 수 있다.
GenAI 플라이휠의 핵심 루프는 고객 경험 → 상세한 선호도 → 잠재적 수요 → 맞춤형 기능 → (다시) 고객

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4M

AGI에 도달하면 디스토피아, 도달하지 못하면 유토피아

TL;DR
AGI 경쟁은 이미 개별 회사의 범위를 넘어 미국과 중국의 이념 경쟁에 가까워지고 있다.
먼저 AGI에 도달한 쪽은 그 우위를 보유하는 데 그치지 않고, 즉시 경쟁자 제거에 투입할 가능성이 높다.
AGI에 도달하지 못하

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4M

컨텍스트 엔지니어링 - 정적 컨텍스트와 동적 컨텍스트

TL;DR
개발 컨텍스트를 정적 컨텍스트(PRD, ADR)와 동적 컨텍스트(Task, Code/Test)로 나누어 관리하는 것이 효과적이다.
정적 컨텍스트는 오래 유지되어야 하는 기준과 제약이고, 동적 컨텍스트는 실행을 위해 일시

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4M

MCP 서버 만들기 전에 고민할 내용

TL;DR
키보드에 손이 먼저 가는 습관을 고쳐야 한다.
복잡한 비즈니스 로직은 더 이상 해자가 아니다. 경쟁 우위는 복제 불가능한 고객 데이터에 있다.
LLM 처리를 사용자 클라이언트에 오프로딩할지 여부가 핵심 설계 결정이다.

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5M

LeRobot SO ARM 101 처음 사기전에 알아두면 좋은 내용 (Physical AI)

TL;DR
100불이 아니라 60만원 이상 든다
시간과 공간도 생각보다 많이 필요하다
로컬 GPU 머신이 필요하다
시작하며
재작년쯤 피지컬 AI 프로젝트를 처음 해보고 알리에서 로봇팔을 하나 샀었다. 총 17만원으로 아두이노와 조

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6M

간단히 설명한 Physical AI

TL;DR
Physical AI 란 AI 를 이용해서 모터를 제어하는 방법
AI 는 Foundation Model 기반과 IL + RL 기반의 방식으로 나눌 수 있음
모터제어는 Diffusion 방식이 현재 대세
결국은 데이터 싸

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MCP 서버 프로덕션에 올리기 전에 고려해야 할 것

TL;DR
에이전트에 MCP 서버를 붙이면 MSA 가 된다.
결국 MCP도 모놀리스→MSA 전환과 똑같이 조직·플랫폼·운영을 함께 성숙시켜야 한다.
MCP 에서 제공하는 툴은 에이전트에 컨텍스트로 전달된다.
결국 MCP 를 몇 개

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왜 비즈니스들은 지금 자신만의 챗봇을 만들어야 하는가?

TL;DR
피드백 루프가 없는 GenAI 는 반쪽짜리이다.
피드백 루프를 가진 비즈니스는 좋은 데이터 쌓기가 더 가속화된다.
피드백 루프를 먼저 설계하고, 빨리 출시하자.
시작하며
최근 매니저가 GenAI 챗봇에 대한 인사이트를

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RFTCR - 에이전트 주도 소프트웨어 개발을 위한 새로운 SDLC 프레임워크

TL;DR
바이브 코딩은 에이전트 개발 방법의 한가지 실행방법이고, 에이전트 개발 방법은 SLDC (Software Development Life Cycle) 을 전체 커버하는 더 큰 개념이다.
에이전트 기발 개발은 비즈니스 요구

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쉽게 설명한 에이전트 주도 개발

TL;DR
커서(Cursor)를 쓴다
스펙 문서를 만든다
각 기능을 만든다
배포한다
시작하며
회사에서는 보안 때문에 AI 코딩 어시스턴트를 다 막아두고, 쓰면 오히려 방해가 되는 툴들만 쓰게 허용하고 있어서, 회사 일 할때는 아예

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