AI 에이전트 업무를 대화가 아닌 상태 기계로 관리해야 하는 이유
에이전트가 '해 두었습니다'라고 말했지만 실제 외부 시스템에는 반영되지 않은 경험이 생기면 운영자는 대화를 믿기 어렵습니다. 여러 API를 거치는 업무는 채팅 기록보다 명시적인 작업 상태와 재시도 규칙으로 관리해야 합니다.
NOTES
AI 운영
모델을 만들고, 웹과 앱을 짓고, 업무를 자동화하며 확인한 것을 기록합니다. 통한 방법만이 아니라 통하지 않았던 시도까지 남깁니다.
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AI 에이전트의 도구 권한: 프롬프트가 아닌 서버에서 제한하는 이유
AI 에이전트가 문서를 읽고 API를 호출할 수 있게 되면, 답변 품질만으로는 안전을 설명할 수 없습니다. 중요한 것은 모델이 어떤 도구를 언제, 누구의 권한으로 실행할 수 있는가입니다.
주력 AI 모델 장애 때 기능을 어디까지 유지할까
AI 서비스가 특정 모델 하나에만 의존하면 그 모델의 오류나 지연이 곧 업무 중단으로 이어집니다. 예비 모델을 연결하는 것만으로는 복구가 끝나지 않습니다. 성능과 권한, 출력 형식이 다른 모델로 무엇을 계속 제공할지 먼저 정해야 합니다.
AI 에이전트가 실행하기 전 승인받아야 하는 순간
AI 에이전트가 보고서를 요약하는 것과 실제 결제를 실행하는 것은 위험이 다릅니다. 둘 다 같은 도구 호출로 취급하면 사용자는 어느 순간 업무가 확정되는지 알기 어렵습니다. 사람이 승인해야 하는 경계는 모델의 자신감이 아니라 실행 결과의 영향으로 정해야 합니다.
검사 AI 새 버전을 한 번에 바꾸지 말자: 카메라별 카나리 배포
생산라인 비전 AI를 일부 카메라에 먼저 적용하고 판정·지연·롤백 기준을 검증하는 배포 방법입니다.
학습 때는 잘 맞던 AI가 현장에서 틀리기 시작하면: 모델 드리프트 감지와 대응
AI 모델의 입력 분포가 바뀌었다고 곧바로 재학습해야 할까요? 데이터 품질, 실제 정답 지연, 성능 저하를 구분해 운영 대응을 설계하는 방법입니다.
OCR이 읽었다고 바로 입력하지 마세요: 문서 AI 검수 워크플로 설계
견적서·신청서·송장을 AI가 읽어도 필드별 오류는 업무 시스템으로 전파될 수 있습니다. 원본 대조, 예외 분기, 사람 검수와 품질 측정으로 문서 자동화를 운영하는 방법을 정리합니다.
고객지원 AI가 답변을 보내도 될까? 사람 검토와 이관을 설계하는 법
고객지원 AI의 가치는 자동 답변 건수만으로 판단할 수 없습니다. 문의 위험도에 따라 초안·사람 검토·전문가 이관을 나누고, 지식 근거와 수정 이력을 운영하는 방법을 설명합니다.
AI 답변은 왜 느릴까? 첫 토큰 지연·KV 캐시·배치로 설계하는 LLM 추론 성능
AI 서비스가 느릴 때 GPU만 늘리면 해결될까? 첫 토큰 지연과 토큰 간 지연을 분리해 측정하고, 프롬프트 캐시·연속 배치·스트리밍을 실제 업무 흐름에 맞게 적용하는 방법을 살펴봅니다.