AI 에이전트, LangGraph, RAG
AI 에이전트를 처음 접할 때 가장 어려운 부분은 “무엇부터 설치하고, 어떤 기능부터 써야 하는가”입니다. OpenClaw도 마찬가지입니다. 이름만 보면 강력한 자율형 에이전트 플랫폼처럼 느껴지지만, 처음 설치한 상태에서는 막상 어디에 활용해야 할지 감이 잘 오지 않을 수 있습니다. 그래서 처음부터 복잡한 스킬을 모두 설치하기보다는, 가장 실용적인 조합부터 시작하는 것이 좋습니다. 입문자에게 추천하는 기본 조합은 Tavily + Summarize … Read more
지난주 한 게임사 임원이 받은 청구서 이야기를 들었다. 월 3천만원으로 계약한 AI 도구 비용이 다음 달에 1억 8천만원으로 청구됐다고 한다. 사용량 기반 종량제로 자동 전환된 것을 모르고 있다가, 청구서를 받고 나서야 부랴부랴 구조를 다시 짜고 있다는 후일담이었다. 이 이야기를 들으면서 머릿속에 한 장면이 그려졌다. 곧 이런 청구서가 한국 기업 절반 이상의 IT 부서에 도착하기 시작할 … Read more
지난주 한 공공기관 자문 자리에서 나온 한 마디가 며칠째 머릿속에서 맴돌고 있다. “업무 결재를 모바일에서 AI로 처리하라고 합니다. 이게 그냥 챗봇 도입 수준이 아닌 것 같은데, 우리는 뭘 준비해야 하나요?” 담당 사무관이 던진 질문이었다. 답을 하기 전에 잠깐 머뭇거렸다. 평소 같으면 “데이터 정리부터 시작하시고, 그다음에 RAG 파이프라인을…” 같은 표준 답변을 내놓겠지만, 지금 정부가 그리는 그림은 … Read more
며칠 전 한 컨퍼런스 자료를 정리하다가 한 장의 슬라이드 앞에서 한참을 멈췄다. 판별 AI(Discriminative AI), 생성 AI(Generative AI), 판단 AI(Decisive AI)를 한 표에서 직접 비교한 슬라이드였다. 주요 역할, 기술적 특징, 데이터 의존성, 협업 방식, 한계까지 모두 나란히 놓고 보여주는데, 이 표가 흥미로웠던 이유는 그동안 머릿속에서 흩어져 있던 개념들이 한 그림으로 정렬됐기 때문이다. 한 줄로 표현하면 … Read more
작년부터 고객사 PoC에 들어갈 때마다 같은 장면이 반복된다. “저희도 RAG 한번 깔아봤는데, 답을 너무 자주 지어내요.” 이 말을 듣는 빈도가 한 달이 멀다 하고 늘어났다. 얼마 전에는 한 제조 대기업 IT 본부장이 더 솔직한 표현을 던졌다. “이거 자료에서 직접 가져온 답인지, GPT가 그럴듯하게 만든 답인지 내가 판별할 수 없으면 임원 보고에 못 올려요.” 그분 입장이 … Read more