AI와 에이전트
AI와 에이전트에 관한 글입니다. 실행 가능한 비즈니스 온톨로지, 관리되는 데이터, 앱 개발, 에이전트 워크플로를 실무 관점에서 다룹니다.
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AI 모델은 기업에서 무엇이 부족한가? 세계, 손, 울타리
지능이 아니다. 기업에 들어온 모델에게는 추론할 세계, 행동할 손, 행동을 둘러싼 울타리가 없다. 실행 가능한 비즈니스 온톨로지 하나가 세 가지를 모두 공급하며, 출처를 단 표가 각각을 런타임 메커니즘에 대응시킨다.
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에이전트가 운영하는 앱: 모든 객체와 액션이 사용자 권한 아래의 MCP 도구가 될 때
에이전트가 운영한다는 것은 앱이 이미 MCP 서버이고 에이전트가 사용자로서 접속한다는 뜻이다. 한 번의 실행, 두 사용자, 하나의 액션: 같은 열두 개의 도구, 그리고 권한 결정은 목록이 아니라 매 호출마다 내려진다.
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비즈니스 앱이 AI가 쓸 수 있으려면? 네 개의 게이트: Typed, Validated, Reviewed, Governed
AI가 쓸 수 있다는 것은 모델이 아니라 대상 형식의 성질이다. 네 개의 게이트, 한 번의 실제 실행: 고의적 실수 세 개, 49개 규칙, 위치가 특정된 오류 세 개, 그리고 수정 후 통과.
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온톨로지가 곧 소프트웨어다
기업 소프트웨어는 인터페이스를 세 번 바꿨지만 사용자는 한 번도 바뀌지 않았다. 에이전트는 사십 년 만의 새 사용자다. 필요한 것은 API가 아니라 런타임이 실행하고, AI가 쓰고, 에이전트가 운영하고, 당신이 소유하는 온톨로지다.
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FDE(포워드 디플로이드 엔지니어)는 어떤 도구를 쓰나? 온톨로지 우선 오픈 스택
FDE가 60–180일짜리 배포에서 실제로 무엇을 만드는가, 이 일을 정의하는 다섯 가지 고통, 그리고 2026년의 모방 물결이 왜 직군만 베끼고 그 아래의 기반은 베끼지 못했는가.
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업무 앱은 몇 토큰일까? 완전한 CRM 전체가 150k 미만
완전한 CRM은 150k 토큰 미만의 타입 메타데이터로 구성됩니다. 비즈니스 로직은 100k 미만, UI는 약 50k이며, 번들 레퍼런스 CRM은 여전히 약 16k입니다.
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AI 에이전트가 운영 데이터베이스를 삭제할 때: 런타임 가드레일이 필요한 이유
Replit 데이터베이스 사고가 보여준 구조적 교훈은 agent의 영향 반경을 프롬프트에만 맡기면 안 된다는 것이다. 권한, 승인, 감사는 런타임이 강제해야 한다.
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Agent 규칙 파일 작성법: AI가 거버넌스 가능한 앱을 생성하게 하기
AGENTS.md, .cursor/rules, CLAUDE.md는 코드 스타일만 다뤄서는 안 된다. 권한, 승인, 감사, 대상 메타데이터 형식을 쓰면 AI 생성 앱은 처음부터 검토하기 쉬워진다.
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MCP 보안: 프로토콜만으로는 왜 충분하지 않은가
MCP와 A2A는 agent와 도구의 연결을 쉽게 만든다. 하지만 연결은 인가가 아니다. 기업에 필요한 것은 호출마다 신원, 권한, 감사를 강제하는 도구 계층이다.
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AI Agent 파일럿이 프로덕션 전에 실패하는 이유: 빠진 네 계층
데모에서 박수받은 agent가 법무의 질문 하나로 멈추는 경우가 있다. 문제는 모델이 아니라 의미, 권한, 승인, 감사라는 네 실행 계층이 없다는 데 있다.
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Agentforce, Copilot Studio 너머: 왜 어떤 기업은 개방형, 셀프 호스팅 런타임을 택하는가
한 회사가 Agentforce에 서명하기 직전, 벽 바깥에 있는 데이터 절반에 닿지 못한다는 사실을 발견했다. 닫힌 스위트와 열린 셀프 호스팅 런타임을 정직하게 비교하고, 언제 무엇을 고를지 — 그리고 왜 '둘 다 쓰기'가 정답일 때가 많은지 짚는다.
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