SunnyPark

팔란티어가 AI시장을 씹어먹는 진짜 이유 : 온톨로지 - AI 에이전트가 비지니스를 이해하게 하려면? 코딩없이 에이전트 지휘하기

2026-04-15T02:54:32Z

지난 글에서 멀티 에이전트 시스템의 기술적 유효성을 확인할 수 있었습니다. 하지만 설계의 확신이 채 가시기도 전에, 시스템의 규모가 커질수록 그리고, 개별 에이전트의 지능만으로는 메울 수 없는 맥락의 부재가 서서히 드러났습니다. " AI는 똑똑하지만, 우리 회사의 사정은 모른다." 아무리 뛰어난 모델이라도 매 요청마다 '0'의 상태에서 추론을 시작합니다

AI 에이전트, 무조건 '자율형'이 정답일까? - LangGraph로 설계한 완벽 통제 워크플로우

2026-04-10T03:00:16Z

AI 에이전트를 구축하다 보면 한 가지 철학적인 고민에 빠지게 됩니다. "AI에게 모든 판단을 맡길 것인가, 아니면 내가 설계한 레일 위에서만 움직이게 할 것인가?" 그동안 진행해온 MCP(Model Context Protocol) 기반 멀티 에이전트 시리즈의 다섯 번째 실험은 바로 이 질문에서 시작되었습니다. 자율적으로 판단하고 실행하던 AI 에이전트에게

PC 안에 갇혀있던 AI 비서단, 이제 폰으로 부릅니다 - 데스크탑 앱 없이도 AI 비서 6명을 부리는 법 — Google ADK

2026-04-03T02:19:46Z

Claude, GPT-4o, 그리고 내 컴퓨터에 직접 설치해서 쓰는 무료 AI(로컬 오픈소스 Llama)까지. 업무를 지시하는 총괄 매니저(AI)를 세 번이나 교체했지만, 밑에서 일하는 6명의 전문 비서단은 업무 매뉴얼(서버 코드)을 단 한 줄도 수정할 필요 없이 100% 완벽하게 지시를 수행했습니다. 특정 대기업의 AI 서비스에 얽매이지 않고, 언제든 가

어제 클로드,내일 챗GPT.. AI매번 바꿔야하나요? - 특정 AI에 끌려다니지 않는, AI에 종속적이지 않는 에이전트란..

2026-03-25T06:17:42Z

"어떤 AI에 베팅해야 할까요?" 요즘 업계에서 가장 많이 듣는 질문입니다. 하지만 이 질문을 던지고 계신다면, 정말 중요한 진짜 질문을 놓치고 있는 겁니다. "AI를 교체할 때, 우리는 시스템을 얼마나 뜯어고쳐야 하는가?" 어떤 AI를 선택할지는 '오늘의 결정'에 불과합니다. 하지만 언제든 다른 AI로 갈아탈 수 있는 구조를 만드는 것은 '내일을 위한

단일 AI 비서대신, 6개 '전문 AI 비서' 고용 - 단일 AI에이전트 한계, 일 잘하는 AI에게도 '조직도'가 필요한 이유

2026-03-20T08:39:26Z

솔직히 말씀드리면, 기존에 제가 만들었던 '단일 AI 비서(Single Agent)' 시스템은 꽤 훌륭하게 작동했습니다. 하나의 AI가 이메일(Gmail), 고객 관리(Salesforce), 구글 캘린더, 로컬 파일 시스템 등 15개 이상의 도구를 거뜬히 다루었죠. 소규모 팀이 쓰기엔 충분했고, 모니터링 대시보드도 모든 호출을 완벽하게 추적하고 있었습니다.

AI는 확신에 차 있었지만, 틀렸던 순간들 (두 번째) - 눈앞의 불만 끄는 AI와, 집이 타지 않도록 지키는 사람

2026-03-20T02:50:29Z

AI가 저한테 이런 말을 했습니다. "지금 당장 서버에 직접 접속해서 고치세요." 저는 처음부터 그 방법이 내키지 않았습니다. '이렇게 고치면 나중에 코드를 업데이트할 때 다시 원래대로 돌아오지 않나?' 하는 걱정이 들었거든요. 그래서 소스코드 자체를 수정해서 제대로 배포하겠다고 했습니다. 그런데 AI는 서너 번을 돌아도 계속해서 '서버에 직접 접속해서

AI는 확신에 차 있었지만, 틀렸던 순간들(첫번째) - 매일 AI와 바이브 코딩하면서 AI에게 모든 것을 맡기지 않는 이유

2026-03-20T02:50:29Z

AI가 저한테 이런 말을 했습니다. "완전히 맞습니다. 제가 잘못 생각했네요." AI가 틀렸습니다. 그것도 자신 있게. 그리고 제가 지적하기 전까지 — 몰랐습니다. 오랫동안 시스템을 설계해온 저도 처음엔 믿었습니다. 그리고, 그 실제 대화를 공개합니다. 요즘 '바이브 코딩(Vibe Coding)'이라는 말이 유행입니다. 개떡같이 말해도 찰떡같이 알아듣고,

브런치에서 글로벌 매체(미디엄)로 발행해 본 이야기

2026-03-20T02:50:30Z

그동안 브런치를 통해 AI 에이전트와 하이브리드 MCP(Model Context Protocol) 아키텍처를 직접 구축하며 겪었던 삽질(?)과 실험기들을 꾸준히 나누어 왔는데요. 얼마 전 브런치에 공유했던 'AI 에이전트 행동, 다 보인다'라는 글, 혹시 기억하시나요? 브런치에서는 주로 비기술자의 언어로 이야기하려고 했는데요. 이 내용을 철저히 현장에서

AI 에이전트 행동, 다 보인다! - 보이지 않는 곳에서 일하는 AI, 투명하게 추적하고 통제하기

2026-03-20T02:50:29Z

지난 실험에서 AI 에이전트에게 '사람의 승인(Human-in-the-Loop)'이라는 필수적인 브레이크인 안전장치를 확인 했습니다. 그리고 다음 단계로, 이 비서가 도대체 뒤에서 무슨 일을 어떻게 처리하고 있는지 낱낱이 기록하는 '로깅(Logging)과 모니터링(Monitoring)' 시스템 구축을 예고했었죠. 단순히 로그를 남기는 것을 넘어, 이번에는

AI 코워커, 소프트웨어의 종말인가? - Anthropic이 공식 출시한 '로컬 자동화' 기능, 그 의미와 한계

2026-03-20T02:50:30Z

최근 주요 소프트웨어 기업들의 주가가 큰 폭으로 출렁였습니다. 시장은 그 원인 중 하나로 앤스로픽(Anthropic)이 발표한 'Claude Coworker'를 지목했습니다. 'AI가 로컬 PC를 직접 제어한다', '코딩 없는 파일 자동화의 시대가 왔다'는 자극적인 헤드라인들이 쏟아졌고, 이는 곧 기존 소프트웨어들의 무용론으로 번졌습니다 기사를 읽으며 저

AI, 사람 '승인' 후 행동개시! - 다수 사용자 인증·배포·승인·로깅의 실전 팁

2026-03-20T02:50:29Z

지난번 실험에서 'Admin'과 'Finance'라는 두 페르소나를 구현하며 다중 사용자 시스템의 심장을 이식했다면, 이번에는 그 심장이 온 조직에 퍼져 나갈 수 있는 '혈관'을 만들고, 혹시 모를 돌발 행동에 대비한 '브레이크'를 설치했습니다. 1. 흩어진 PC에 숨을 불어넣다 (Local MCP 배포 자동화) 실제 현장(Enterprise)에서 가장

소버린 AI, 기술 주권의 새로운 시대? - EU의 움직임에서 읽은 '기술독립'의 신호?

2026-03-20T02:50:30Z

1. 흔들리는 믿음 얼마 전, 머스크가 언급했던 '노동의 종말'에 대해 글을 쓰면서, 저는 "AI가 과연 우리 일을 대체할까?"라는 질문을 던졌습니다. 그때까지만 해도 제 마음 한구석에는 막연한 믿음이 있었던 것 같습니다. "기술에는 국경이 없다. 결국 가장 성능 좋은 미국 AI가 전 세계를 하나로 연결하지 않을까?" 하지만 최근 돌아가는 국제 정세를 보며

혼자 쓰던 AI, 이젠 '팀'이 씁니다 - 개인의 도구를 넘어, 조직의 시스템으로 (다수 사용자 인증과 설계 진화)

2026-03-20T02:50:29Z

조직에서는 하나의 자원 (조직 시스템: Database, 이메일, 캘린더, CRM, ERP등 )을 다수 사용자가 각자의 권한에 맞게 사용합니다. 그리고, 개인의 도구를 넘어, 조직의 시스템으로 지난 [운영실험 I]이 하이브리드 아키텍처를 통해 제 PC와 클라우드를 잇는 '개인의 완벽한 비서'를 만드는 과정이었다면, 이제 시작되는 [운영실험 II]는 이

코드가 실행되지 않는다고요?'바이브 코딩' 시작하세요! - AI 시대, 우리는 '에러 수정'이 아닌 '설계'를 해야 합니다.

2026-03-20T02:50:29Z

예전에 제 유튜브 채널에 "개발을 처음 시작하는 분들을 위한 툴 설치와 5줄로 나만의 AI 코드 실행하기"라는 튜토리얼을 올린 적이 있습니다. . 저도 지난 수년간 실무 코딩보다는 IT 프로젝트를 이끌고 조율하는 위치에 더 오래 있었습니다. 그러다 AI라는 거대한 흐름을 만나 다시 직접 코드를 짜는 '빌더(Builder)'로 돌아왔을 때, 그 막막함과 동

운영실험I 마무리:왜 MCP였고, 무엇이 어려웠나 - 자동화를 넘어 자율화로, 그리고 로컬과 클라우드의 공존

2026-01-13T07:27:51Z

실험실을 벗어난 AI 지난 '90일간의 실험( 북 1)'이 제 노트북 안에서 벌어진 '기능 구현(PoC)'의 축제였다면, 이번 '운영실험 I( 북 2)'은 그 기능들을 현실 세계로 내보내기 위한 치열한 '설계 구현 과정'이었습니다. 헬프데스크, 영업비서, 회의록 비서... 파편화되어 있던 이 기능들을 하나의 안정된 시스템으로 묶기 위해 저는 MCP(Mode

AI가 내 PC를 직접 다루기 시작했다 - 파일 정리, 보고서 작성 후 이메일 자동화까지 설계와 구축

2026-01-11T11:57:19Z

들어가며: 구름 위와 책상 위, 두 세계를 연결하다 지난 글에서 저는 구글 클라우드(GCP)에 Remote MCP Server를 구축하여, AI가 제 이메일을 확인하고 세일즈포스(Salesforce)와 같은 기업용 SaaS 시스템과 대화하는 과정을 공유했습니다. 클라우드라는 넓은 세상과 AI를 연결한 의미 있는 시도였죠. 기업 환경에서 AI는 한 명의 직원

방구석AI, 흩어진 도구를'통합', 모두의 에이전트로! - 클라우드(VM)와 MCP 아키텍처로 구현한 유연한 확장형 시스템 구축기

2026-01-11T11:57:19Z

1. 두려움을 '도구'로 바꾸는 시간 일론 머스크가 쏘아 올린 '노동의 종말'이라는 공포탄. "모든 것이 사라질 것"이라는 그의 말은 섬뜩했지만, 저는 그 속에서 오히려 '책임지는 노동'이라는 인간의 본질을 발견했습니다. 그리고 저는 막연한 두려움에 떨기보다, 당장 내일의 경쟁에서 살아남을 '나만의 무기'를 갈고닦기로 했습니다. 지난 5개월간의 퇴근후 실험

머스크의 인터뷰, 노동의 종말? AI가 책임을? - 일자리는 사라지지 않는다. 승인자는 사람!

2026-01-11T11:57:19Z

1. 머스크가 쏘아 올린 공포탄 일론 머스크의 인터뷰가 여러 사람들의 마음까지 뒤흔들고 있습니다. 그의 발언은 꽤나 급진적이고 자극적이었습니다. "AI 도입 후 학교, 화폐, 노동이... 없어질 것이다. 오직 에너지만이 가치가 될 것이며, OS와 앱도 사라지고 AI 에지 노드만 남을 것이다." 이 말을 듣고 "와, 멋진 미래다!"라고 손뼉 칠 사람이 몇이

내 'AI 비서'와, 테슬라 '자율주행 AI' 평행이론 - '잠자는 클라우드'를 깨워, 나만의 'AI 요새(VM)'를 짓기까지

2026-01-11T11:57:19Z

1. 갑자기 웬 테슬라? 요즘 한국 IT 뉴스는 온통 테슬라의 자율주행, FSD(Full Self-Driving) 이야기로 뜨겁습니다. "드디어 한국에도 1억 넘는 모델 S, X부터 FSD가 풀린다", "아니다, 아직 멀었다" 등등 왈가왈부 말들이 많죠. AI 에이전트를 개발하고 있는 저로서도 이 이슈를 그냥 지나칠 수 없었습니다. 도대체 저 자동차의 A

실험실AI 두뇌, 클라우드라는 '새 몸'을 얻다 - 방구석 장난감에서 서비스로 진화하는 AI Agent 여정

2026-01-11T11:57:19Z

지난 글에서 저는 여러분께 꽤나 어려운 질문을 던졌습니다. "넓은 연결(Web Service)인가, 깊은 통제(Local Control)인가?" 제 로컬 PC 안에 갇혀 있는 이 강력한 AI 에이전트를 세상 밖으로 꺼내기 위해, 저는 화려한 웹 서비스(SaaS)를 만드는 길과 PC 제어력을 극대화하는 길 사이에서 고민했습니다. 그리고 일주일이 지난 오늘,