Geny Agent는 대화 중에 필요한 Tool을 직접 만들지만, 사용자는 그 사실을 알기 어려웠습니다. 만든 Tool을 채팅에 남기고, 둘로 갈린 채팅 화면을 하나로 합치고, 런타임의 정식 이벤트에 화면을 맞추며 판단이 세 번 바뀐 과정을 정리합니다.
LLM을 이해하기 위해 꼭 알아야 할 핵심 개념을 하나씩 짚어봅니다.
결함리포트 80건을 읽고 코드·오류·매뉴얼을 다시 만든 3주의 기록
AI 에이전트가 일하는 실행 환경을 밑바닥부터 설계한 기록
질문에서 출발해 지식그래프를 만들고 품질과 검색까지 다듬은 기록
제조·유통 기업의 온톨로지 기반 AI 플랫폼 도입 검토 현장에서 나온 질문들 — 문서 자동 추출, RDB 연결, 퍼블릭 LLM과 데이터 경계, 지식 최신화 주기, 그리고 어디서부터 시작할 것인가까지 하나씩 답해봤습니다.
식품·유통 기업의 반복 업무를 대상으로 진행한 AI Agent PoC — PoC와 운영의 목적 차이, 기존 시스템과의 연결, 현업이 직접 만드는 Agent, 업무별 모델 선택, 그리고 두 번째 업무로 이어지는 확장 구조까지 따라가 봤습니다.
