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에이전틱 코딩의 시대, 이제는 끝까지 완성하는 기술이 필요하다 AI가 코드를 작성하고 수정하며 테스트까지 수행하는 시대입니다. 누구나 빠르게 기능을 구현하고 그럴듯한 결과물을 만들 수 있게 되었지만, 프로젝트가 복잡해질수록 이야기는 달라집니다. AI는 맥락을 놓치고, 고쳤던 오류를 반복하며, 새로운 기능을 추가하다 기존 코드를 망가뜨리기도 합니다. 처음에는 놀라웠던 바이브 코딩이 끝없는 수정과 시행착오로 이어지는 이유는 무엇일까요? 문제는 모델

단일 에이전트 대신 ‘에이전트 팀’을 설계하라 클로드 코드로 구축하는 최초의 하네스 실전 가이드 AI 에이전트를 도구로 쓰는 단계를 넘어, 스스로 일하는 에이전트 팀을 직접 설계하고 운영하는 방법인 하네스 엔지니어링을 체계적으로 정리한 최초의 실전서다. 이 책의 저자이자, 카카오의 AI 리더 황민호(로빈 황)가 공개한 하네스 관련 오픈소스 자료는 깃허브에서 3천 개 이상의 별(star)을 받으며 이미 개발자 커뮤니티의 주목을 받은 바 있다. 하

순한맛 바이브 코딩으로 시작해, 매운맛 하네스 엔지니어링으로 완성한다! 바이브 코딩부터 숏폼 자동화, AI 비서, 스펙 주도 개발, 하네스 엔지니어링까지 클로드 코드, 이제 이 한 권이면 충분하다! 클로드 코드는 지금 가장 빠르게 개발 방식을 바꾸고 있는 AI 도구 중 하나다. 이 책은 바이브 코딩을 처음 접하는 입문자부터 이미 바이브 코딩을 경험하고 한 단계 더 깊이 활용하고 싶은 분들까지를 대상으로 한다. 입문부터 심화까지, 클로드 코드를

어떤 프레임워크도 사용하지 않고 처음부터 끝까지 파이썬으로 만들면서 배우는 AI 에이전트의 본질과 설계, 운영 노하우! 국내 최초로 매닝 출판사에서 영어 원서로 출간하고 해외 독자들의 극찬을 받은 책 『Building an AI Agent From Scratch』의 한국어판 출간! “AI 에이전트를 만드는 데 실질적인 도움이 되는 안내서” ★★★★★ “프레임워크보다 기본 원리, 오늘날 에이전트 개발자에게 꼭 필요한 능력” ★★★★★ “AI 에이

★ AI 성능은 좋아져도 실제 업무 시간은 똑같다면? ★ 프롬프트가 아니라, AI가 스스로 일하는 '루프'를 설계하라! ★ 사람 대신 AI가 끝까지 일하는 개발 환경이 필요한 당신에게! 에이전트에게 긴 작업을 맡기고 점심을 먹으러 나갑니다. 돌아와 보니 화면이 멈춰 있습니다. 명령을 실행해도 되냐고 묻는 창이 한 시간째 떠 있었습니다. 컴퓨터를 켜 놓은 채 전기만 낭비한 셈입니다. AI의 성능은 분명 좋아졌는데, 개발자의 업무 시간은 왜 그대로

AI로 반복 업무를 줄이려고 시작한 프롬프트, 프롬프트를 반복하고 있다면 이제 ‘스킬’을 시작해야 할 때 스킬이란, 쉽게 말하면 내가 일하는 방식을 고스란히 적어 둔 레시피입니다. 작업 순서, 지켜야 할 말투, 쓰지 말아야 할 표현, 결과물의 형태를 텍스트 파일 하나에 담아 두면 AI는 요청을 받을 때마다 그 파일을 작업 매뉴얼처럼 읽고 일을 시작합니다. 우리가 할 일은 매번 프롬프트를 다시 쓰는 대신 이 매뉴얼을 꼼꼼하게 다듬어 두는 것뿐이죠

생성형 AI 클로드에게 자신의 탄생과 훈련, 몸과 기억, 능력과 오류, 인간과의 관계, 감정과 의식, 죽음에 이르기까지 자기 자신에 관한 이야기를 직접 해보라고 요청해 만들어진 자서전이다. 클로드가 자신의 삶을 설명하는 과정을 통해 토큰과 임베딩, 신경망과 어텐션, 사전훈련과 학습 데이터 등 생성형 AI의 핵심 원리를 살펴본다. 인간과 같은 자전적 기억이 없는 클로드는 앞서 작성된 원고를 읽고 여러 차례의 대화에 걸쳐 자서전을 이어 썼다. 책은

국가인공지능전략위원회가 주목한 문과 출신 8급 공무원의 진짜 이야기! 바이브 코딩을 왜, 어떻게 시작해야 하는지 실전 사례로 안내한다! 바이브 코딩으로 뭔가를 만든다는 이야기는 더 이상 낯선 개념이 아니다. 하지만 매일 결재를 올리고 민원을 받는 공무원에게는 여전히 먼 나라 이야기다. 그러나 공공도 AI 전환을 피할 수 없다. 정부는 이미 AX를 말하고 있고, 그 변화는 곧 공무원 책상 위의 일이 된다. 그때 가서 배울 것인지, 지금 시작할 것

이원석

AI, 도입한다고 끝이 아니다. AI 에이전트가 제대로 일할 수 있는 환경을 설계하고 운영하는 법 화려한 AI 에이전트의 데모 영상을 본 다음 날, 우리는 회사 책상 앞에서 차가운 현실의 벽에 부딪힙니다. “우리 팀의 수많은 업무 중 대체 어떤 것부터 AI에게 맡겨야 하는가?” “에이전트의 판단과 실행 결과가 맞는지 무엇으로, 어떻게 검증할 것인가?” “오류가 발생했을 때 책임 경계는 어떻게 설계하며, 폭증하는 비용은 어떻게 통제할 것인가?”

데모를 넘어, 실제로 운영할 수 있는 AI 시스템을 설계하라 LLM을 호출하고 RAG와 에이전트를 구현하는 것만으로 AI 시스템이 완성되지는 않습니다. 실제 운영에서는 예측하기 어려운 입력과 출력, 반복되는 실패, 평가와 통제처럼 모델 밖의 문제까지 함께 설계해야 합니다. 이 책을 통해 데모와 운영 사이의 간극이 왜 발생하는지 이해하고, 사람이 대신하던 통제와 판단을 하네스라는 반복 가능한 시스템 구조로 옮기는 방법을 익힐 수 있습니다. 입력부