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#3. 에이전트 설계의 핵심: ‘목표’가 아니라 ‘제약조건’부터 쓰는 법 에이전트형 AI를 쓰다 보면 이런 경험이 생깁니다. 같은 일을 시켜도 어떤 날은 “와, 깔끔하게 끝났다” 싶은데, 어떤 날은 결과가 애매하거나 방향이 살짝 새요. 이 차이를 만드는 건 의외로 ‘목표를 얼마나 잘 설명했는지’가 아니라, 제약조건을 먼저 정했는지예요. 오늘은 목표를 길게 말하기 전에 “어디까지가 완료인지, 무엇은 하면 안 되는지, 무엇을 우선으로 지킬지”를 먼저 써두면 에이전트가 훨씬 안정적으로 완료까지 가져가는 이유와, 그 제약조건을 실전에 바로 쓰는 방식으로 정리해볼게요. 1) 왜 ‘목표’보다 ‘제약조건’이 먼저인가: 완료를 흔들림 없이 만드는 핸들에이전트에게 “이거 해줘”라고 말하는 건 목표를 주는 거예요. 문제는 목표만 주면 결과가 자꾸 흔들린다는 겁니다. 에이전트는 스스로 계획하고 .. 2026. 1. 14.
#2. 내 일상에 에이전트를 붙이는 1순위: ‘반복 업무’ 발굴법 오늘은 1편에서 정리한 “에이전트의 기본 단위는 ‘대화’가 아니라 완료”라는 관점을 그대로 가져와서, 내 일상/업무에 에이전트를 어디에 붙이면 효과가 가장 큰지를 찾는 방법을 정리해볼게요. 핵심은 하나예요. 에이전트는 “똑똑한 조언자”라기보다 반복을 먹고 자라는 실행 시스템이라서, 붙일 곳을 잘 고르면 체감 효율이 확 달라집니다.1) 에이전트가 잘하는 일의 조건: “반복 + 단계 + 결과물”이 있는가에이전트가 진짜 강해지는 순간은, 단순히 “좋은 답”이 아니라 하나의 결과물이 정해져 있고(완료), 그 결과물까지 가는 단계가 반복될 때예요. 그래서 “에이전트를 어디에 붙일까?”를 고민할 때는 아래 3가지를 먼저 체크하면 방향이 빨리 잡혀요. (1) 반복되는가?한 번 하고 끝나는 일보다, 주간/월간/상시로 .. 2026. 1. 13.
#1. 에이전트형 AI란 무엇인가? 오늘은 에이전트형 AI가 무엇인지, 챗봇·검색형 AI·자동화와 뭐가 다른지, 그리고 실제로 맡길 때 실패 없이 굴리는 기준까지 한 번에 설명할 예정이에요. 에이전트형 AI라는 말을 처음 들으면 “그냥 더 똑똑한 챗봇 아닌가?” 싶을 수 있어요. 겉모습은 비슷하거든요—질문하면 답해주고, 요청하면 뭔가를 만들어주니까요. 그런데 핵심은 ‘대답을 잘하는 능력’이 아니라, ‘일을 끝까지 해내는 방식’에 있습니다. 챗봇이 “말”을 잘한다면, 에이전트는 “일”을 합니다. 그리고 이 차이는 생각보다 큽니다. 1) 챗봇이 ‘답’을 준다면, 에이전트는 ‘완료’를 만든다비슷해 보이지만 결이 다른 도구들이 있어요.챗봇형 AI는 질문에 답하거나 글을 써주는 데 강해요. 다만 단위가 보통 “대화 한 번”이라, 내가 계속 “그다음.. 2026. 1. 13.
안녕하세요 영국 전차의 역사는 1910년대 영국에서 전차가 개발된 이후, 영국 전차가 영국 육군 및 세계 각국에서 어떻게 도입되고 어떤 방향으로 발전되었는지에 대한 역사이다.세계 최초로 전차를 개발하고 실전투입한 영국은 제1차 세계 대전 이후 적극적으로 기병부대를 기계화하고 전차 부대를 양산하기 위해 노력했다. 르노 FT-17가 처음 도입한 회전식 포탑과 후방 엔진, 돌출한 무한궤도는 영국의 전차에도 영향을 주어 이후 영국 전차들은 르노 FT가 가진 특징들을 참조하여 제작되었다. 한편 영국 육군의 기계화는 1910년대 말부터 자체적으로 활발히 논의되었다. 1920년대 영국 정부는 적극적으로 기병부대의 기계화를 추진했지만, 1929년 대공황으로 이러한 흐름은 일시적으로 주춤했고, 1930년대 중반 나치 독일과 소련이.. 2026. 1. 13.

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