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.)
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.