바이브코딩 연구소. AI가 혼자 일하기 시작하면 뭐가 달라질까? — Agentic Engineering이 중요해지는 이유
요즘 AI 이야기에서 에이전트나 Agentic이라는 말이 자꾸 나오는 이유는 무엇일까요? 이번 글에서는 AI가 단순히 답변하는 수준을 넘어 여러 단계를 이어가며 일하기 시작할 때 무엇이 달라지는지 쉽게 정리해봅니다.
(Rappa lab.)
비전공자를 위한 바이브코딩 실전 강좌와 제작 기록을 다루는 카테고리입니다.
요즘 AI 이야기에서 에이전트나 Agentic이라는 말이 자꾸 나오는 이유는 무엇일까요? 이번 글에서는 AI가 단순히 답변하는 수준을 넘어 여러 단계를 이어가며 일하기 시작할 때 무엇이 달라지는지 쉽게 정리해봅니다.
왜 어떤 AI 도구는 단순히 똑똑해 보이는 수준을 넘어서, 실제로 더 믿고 맡기기 쉬운 느낌을 줄까요? 이번 글에서는 그 차이가 왜 권한, 안전장치, 실행 범위 같은 요소와 연결되는지 쉽게 정리해봅니다.
왜 어떤 AI 도구는 단순히 똑똑해 보이는 수준을 넘어서 실제로 일을 맡길 만한 느낌을 줄까요? 이번 글에서는 그 차이가 왜 모델 성능만의 문제가 아닌지 쉽게 정리해봅니다.
AI에게 분명히 설명했는데도 자꾸 엇나가는 이유는 무엇일까요? 이번 글에서는 왜 좋은 맥락이 없으면 AI 결과가 흔들리기 쉬운지 쉽게 정리해봅니다.
Prompt Engineering만으로는 점점 부족하다고 느껴질 때, 자연스럽게 중요해지는 개념이 있습니다. 이번 글에서는 왜 AI가 똑똑해 보이는 순간 뒤에는 맥락 설계가 숨어 있는 경우가 많은지 쉽게 정리해봅니다.
Prompt Engineering은 여전히 중요하지만, 바이브코딩을 조금만 더 해보면 그것만으로는 부족한 순간이 생깁니다. 이번 글에서는 왜 프롬프트만으로는 점점 한계를 느끼게 되는지 쉽게 정리해봅니다.
AI를 처음 쓸 때 사람들은 왜 Prompt Engineering부터 이야기하게 될까요? 이번 글에서는 프롬프트 엔지니어링이 왜 AI 시대의 첫 번째 문법처럼 여겨졌는지 쉽게 정리해봅니다.
한국 실무에서는 아직 한글오피스 문서를 다룰 일이 많습니다. 그런데 AI가 초안을 잘 써도 HWPX 양식에 맞춰 옮기고 정리하는 과정은 여전히 번거롭습니다. 이번 글에서는 이 불편을 줄이기 위해 어떤 식으로 AI 작업 흐름을 만들었는지 쉽게 정리해봅니다.
바이브코딩 관련 글이나 도구를 보다 보면 MCP라는 단어를 자꾸 보게 됩니다. 처음엔 낯설고 어렵게 느껴지지만, 핵심은 AI가 다른 도구와 연결되는 흐름에 있습니다.
비전공자가 바이브코딩에 처음 입문할 때는 거창한 서비스보다 작고 바로 결과가 보이는 작업부터 시작하는 것이 좋습니다. 이번 글에서는 너무 무겁지 않게 시작할 수 있는 현실적인 예시들을 정리해봅니다.