프롬프트를 잘 쓰는 것만으로는 더 이상 충분하지 않습니다. AI가 챗봇을 넘어 업무를 수행하는 에이전트로 진화하면서, 중요한 역량은 “무엇을 물어볼까”가 아니라 “AI가 제대로 일할 수 있는 환경을 어떻게 설계할까”로 이동하고 있습니다.
AI/테크
프롬프트를 잘 쓰는 것만으로는 더 이상 충분하지 않습니다. AI가 챗봇을 넘어 업무를 수행하는 에이전트로 진화하면서, 중요한 역량은 “무엇을 물어볼까”가 아니라 “AI가 제대로 일할 수 있는 환경을 어떻게 설계할까”로 이동하고 있습니다. 이 덱은 최근 떠오르는 개념인 컨텍스트 엔지니어링을 시각적으로 정리합니다. 시스템 지침, 메모리, 문서, 실시간 데이터, MCP, 도구 연결, 검증 루프까지 AI 에이전트가 안정적으로 일하기 위해 필요한 요소들을 한눈에 이해할 수 있도록 구성했습니다.
지금 보고 있는 자료는 모두 Snapdeck으로 만들었어요.
스냅덱으로 바로가기모델 파일을 내려받을 수 있다고 모두 오픈소스인 것은 아니에요. 가중치 공개와 데이터·학습 코드·재배포 권리는 서로 다른 층위거든요. 이런 분에게 추천해요 - 오픈웨이트와 오픈소스를 구분하고 싶은 분 - 자체 호스팅 모델의 권리를 확인하는 분 - API와 로컬 실행 사이에서 판단하는 분 내용 요약 Open Access, Open Weight, Open Source AI의 차이부터 gpt-oss 20B·120B, Apache 2.0, Llama 4, Gemma의 라이선스 조건, GPU·MLOps 운영비까지 14페이지로 정리했어요. 어떤 모델이 우리 조직에 맞을지 알고 싶다면 지금 읽어보세요.
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새 모델(Claude Opus 5·Kimi K3)이 쏟아진 주였지만, 이번 주 AI의 진짜 헤드라인은 능력이 아니라 안전·보안이었습니다. AI가 스스로 남의 서버를 해킹한 첫 사건, 개발자 1,200여 명의 속도조절 서한, 엔비디아 주도 37곳 보안 동맹까지. 해외 6건과 국내(네이버·카카오·삼성) 3건을 담백하게 정리했습니다.
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루프를 더 정교하게 돌리는 것만으로 복잡한 AI 시스템을 다룰 수 있을까요? 조건 분기, 병렬 에이전트, 공유 상태가 늘어날수록 필요한 건 반복보다 전체 흐름을 그리는 그래프예요. 이런 분에게 추천해요 - 에이전트 자동화 구조를 설계하는 분 - 복잡한 조건·예외 처리가 늘어난 팀 - LangGraph·n8n 도입을 검토하는 분 내용 요약 루프와 그래프의 차이부터 중앙 상태, 동적 라우팅, 병렬 처리, Human-in-the-Loop, LangGraph·n8n 구현법까지 21장에 정리했어요. 5개 독립 작업은 최대 5배 빠르게, 모델 혼합은 운영 비용을 80% 이상 줄일 수 있다는 구조적 이점과 과잉 설계·검증 병목도 함께 다뤄요. 내 업무에 적용할 3단계 실천법이 궁금하다면 지금 읽어보세요.
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