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Claude Code + TMUX + MCP로 구축하는 AI 팀 멀티 조직 운영 자동화 Claude Code · TMUX · MCP 기반으로 구축하는 AI 조직 운영 아키텍처최근 AI 활용 방식은 단순한 “질문 → 답변” 수준을 넘어 빠르게 진화하고 있습니다.초기의 생성형 AI 활용은코드 생성문서 요약질의응답단순 자동화정도에 가까웠습니다. 하지만 최근에는 AI를 하나의 도구가 아니라개발팀운영팀보안팀QA팀문서화팀처럼 역할별로 분리해 동시에 협업시키는“멀티에이전트(Multi-Agent)” 구조가 매우 빠르게 확산되고 있습니다. 특히 Claude Code 기반의 CLI 에이전트 환경과TMUXMCP(Model Context Protocol)Remote-Control자동화 스크립트Git 기반 워크플로우를 결합하면, 실제로AI 팀을 운영하는 수준의 자동화 구조를 만들 수 있습니다.멀티에이전트의 핵심 ..
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국민성장펀드 가입조건·세제혜택 AI·반도체 시대, 지금 알아야 할 투자 포인트 국민성장펀드는 정부와 민간이 함께 조성하는 약 150조 원 규모의 전략 투자 펀드로, AI·반도체·바이오·로봇·모빌리티 같은 첨단 전략 산업에 장기 자금을 공급하는 것이 핵심 목적입니다.단순 금융상품이라기보다“국가 전략 산업 육성과 국민 참여형 장기 투자 플랫폼”성격에 가깝습니다.핵심 개요항목내용총 규모약 150조 원정부 출자약 75조 원민간 출자약 75조 원주요 투자 분야AI, 반도체, 바이오, 로봇, 모빌리티 등가입 방식은행·증권사 영업점 및 온라인투자 성격장기 정책형 투자특징세제혜택 + 전략산업 투자왜 국민성장펀드를 만드는가?배경에는 글로벌 기술 패권 경쟁이 있습니다.현재 국가 경쟁력은AI반도체배터리바이오로봇우주항공같은 첨단 산업이 좌우하고 있습니다.미국은 CHIPS Act, 중국은 국가반도체기금,..
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Google I/O 2026: AI가 답하는 검색보다 실행이 중요한 시대로 전략 변화 “검색의 시대”에서 “실행하는 AI의 시대”로2026년 Google I/O는 단순한 신기능 발표회가 아니었습니다. 이번 행사는 사실상Google = 검색 회사에서Google = AI Agent 플랫폼 회사로 방향을 공식 선언한 행사에 가깝습니다. 핵심은 단 하나입니다.“AI가 답변하는 시대” → “AI가 실제 일을 수행하는 시대”입니다.행사 개요항목내용행사명Google I/O 2026일정2026년 5월 19~20일장소미국 마운틴뷰 Shoreline Amphitheatre방식오프라인 + 온라인핵심 키워드Gemini 3.5, Gemini Omni, Agentic AI, Search AI, Antigravity구글은 이번 행사에서 거의 모든 발표를 AI 중심으로 재구성했습니다. 특히검색AndroidChrome..
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AI 시대 UX 방향: 화면에서 경험으로 사용자가 아닌 서비스가 먼저 움직인다 화면 설계에서 “의도·행동·신뢰 설계” 시대로2025~2026년 UX(User Experience)의 가장 큰 변화는 단순히 화면이 예뻐지거나 인터랙션이 화려해지는 수준이 아닙니다. 핵심은 “사용자가 직접 조작하는 경험”에서 “서비스가 먼저 이해하고 움직이는 경험”으로 이동하고 있다는 점입니다. 과거 UX가 버튼 위치, 메뉴 구조, 사용 편의성 중심이었다면, 이제는 다음과 같은 질문이 더 중요해지고 있습니다.사용자가 지금 무엇을 하려 하는가?어떤 상황인지 시스템이 이해할 수 있는가?클릭하기 전에 먼저 제안할 수 있는가?최소 행동으로 목표를 달성하게 만들 수 있는가?자동화하면서도 신뢰를 잃지 않을 수 있는가?즉, UX는 더 이상 “UI 설계”만의 영역이 아니라AI데이터행동 분석심리신뢰접근성자동화보안운영 전..
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E2E(End-to-End) 테스트와 Smoke Test의 차이점과 올바른 활용법 end-to-end smoke test는 배포 직후 또는 변경 직후, 서비스의 핵심 흐름이 최소한 깨지지 않았는지 빠르게 확인하는 통합 점검입니다. 쉽게 말하면, “이 서비스가 아주 기본적인 수준에서 살아 있는가?”를 보는 가장 얇고 빠른 전 구간 테스트입니다.먼저 용어부터 정리합니다Smoke Test원래 의미는 “연기(smoke)가 나는지 본다”는 뜻에서 왔습니다.예전 하드웨어나 시스템을 켰을 때 불이 나거나 완전히 죽었는지 먼저 확인하는 데서 유래한 표현입니다.현재 소프트웨어에서의 smoke test는 다음 의미로 쓰입니다.서비스가 기동되는지주요 엔드포인트가 응답하는지핵심 기능이 최소한 동작하는지배포 후 즉시 치명적 장애가 없는지즉, 깊이 있는 검증이 아니라 생존 여부 확인입니다.End-to-End(..
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AI 시스템 설계의 진화: Prompt · Context · Harness Engineering AI 지시 체계의 진화Prompt Engineering → Context Engineering → Harness Engineering생성형 AI와 AI Agent 시대에서는 단순히 “프롬프트를 잘 작성하는 것”만으로는 실제 운영 환경을 안정적으로 구축할 수 없습니다.특히 기업 환경에서는내부 데이터권한 체계보안 정책자동화 도구운영 절차감사 요구사항등이 모두 연결되기 때문에 AI 시스템 자체를 하나의 운영 플랫폼처럼 설계해야 합니다. 현재 업계는 대체로 아래 흐름으로 발전하고 있습니다.Prompt Engineering→ Context Engineering→ Harness Engineering이 세 가지는 서로 경쟁 관계가 아니라:하위 → 상위 계층구조입니다.┌───────────────────────────..
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Gemini는 두뇌, Google Antigravity CLI로 Google AI 개발 전략 대전환 Antigravity CLI는 단순한 “AI 코드 자동완성 도구”가 아니라,실제로는 에이전트 기반 개발 운영 환경(Agentic Development Platform) 으로 이해하는 것이 가장 정확합니다.기존 Cursor, Copilot, Gemini CLI, Claude Code가 “개발자 옆에서 도와주는 AI”였다면,Antigravity CLI는작업 계획코드 수정테스트 실행브라우저 검증에러 분석병렬 작업 수행까지 스스로 수행하는 “작업 에이전트 오케스트레이터”에 가깝습니다.Antigravity CLI란 무엇인가?핵심 개념은 다음과 같습니다.기존 AI 코딩Antigravity CLI코드 추천작업 자체 수행단일 대화멀티 에이전트IDE 중심터미널 + 브라우저 + 에이전트수동 검증자동 테스트/검증단일 작업병..
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실손보험 세대교체 시대: 1·2세대 가입자가 꼭 알아야 할 변화 초기 실손보험(구실손)자기부담금이 매우 낮은 구조 가능성 높음보장 범위가 현재 상품보다 넓을 가능성 큼2007년 실손은 일반적으로통원/입원 보장 범위가 넓고비급여 제한이 적고자기부담금이 낮은 편입니다.즉, 현재 기준으로는 상당히 “좋은 조건”인 경우가 많습니다.5세대 실손보험이란?5세대 실손은 정부/보험업계가 과잉진료 및 비급여 증가 문제를 줄이기 위해 추진 중인 구조입니다.항목기존 구실손5세대 실손보험료상대적으로 높음초기엔 저렴 가능자기부담금낮음높아짐 가능비급여 보장넓음제한 강화보험료 할인/할증제한적의료 이용량 따라 크게 변동보장 구조단순세분화/차등화특히 핵심은:“병원 많이 가면 보험료가 크게 오를 수 있는 구조”주의해야 하는 핵심 포인트특히 사용자가 현재 구실손 가입자라면 매우 중요합니다.기존 실손은..
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Google Cloud 운영을 위한 AI 자동화 공식 Agent Skills와 운영지식 스킬 처음에는 단순한 “프롬프트 템플릿 모음” 정도로 보는데, 실제로는 Google이 다음 방향을 공식화한 사례에 가깝습니다.AI Agent는 이제거대한 범용 컨텍스트를 계속 넣는 방식이 아니라작업 단위별 “압축된 전문지식(skill)”을 필요 시 로드하는 구조로 간다Google Cloud 운영 지식 자체를Agent 친화적 형태로 재구성하기 시작했다문서 중심이 아니라“행동 가능한 운영 지식(executable operational knowledge)” 중심으로 이동한다이게 핵심입니다.왜 기존 RAG보다 중요한가기존 방식Agent ↓Vector Search ↓긴 문서 검색 ↓관련 부분 추출 ↓LLM 입력문제문서가 너무 김불필요한 정보 많음컨텍스트 낭비최신 운영 패턴 반영 어려움제품별 Best Practi..
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AGI는 상태이고 RSI는 가속이다. ASI를 연결하는 자기 진화형 AI 핵심 구조 가장 중요한 핵심은 이겁니다.AGI = “얼마나 범용적으로 문제를 풀 수 있는가”RSI = “그 지능이 얼마나 스스로 더 강해질 수 있는가”AGI + RSI = “강한 범용 지능이 자기개선까지 자동화한 상태”즉, AGI는 능력의 수준이고, RSI는 능력이 증가하는 방식입니다.이 둘이 결합하면 단순히 “더 똑똑한 AI”가 아니라, 스스로 더 똑똑해지는 AI가 되기 때문에 위험이 질적으로 달라집니다.AGI란 무엇인가AGI는 보통 Artificial General Intelligence의 약자로, 특정 작업 하나만 잘하는 것이 아니라 다양한 과제를 폭넓게 처리할 수 있는 범용 지능을 뜻합니다.쉽게 말하면번역만 하는 AI가 아니라검색만 하는 AI가 아니라코딩, 추론, 계획, 학습, 적응을 폭넓게 수행하는 AI를..
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