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
XGEN Agentic AI Platform이 국가 공인 소프트웨어 품질인증 GS 1등급(최고 등급)을 획득했습니다. 인증의 의미와 공공 조달·입찰에서의 효과를 정리합니다.
검색 범위를 좁히려고 허용 목록을 걸었더니 사용자가 직접 연결한 도구까지 함께 빠졌습니다. 이름 공개와 스키마 공개와 실행 권한을 각각 다른 시점에 두게 된 과정입니다.
추출 모델을 로컬 소형 모델로 바꾸자 배치가 끝나지 않거나, 성공으로 기록된 작업이 빈 그래프를 남겼습니다. 잘린 JSON과 시간 초과가 빈 결과처럼 처리되고 있었습니다. 실패를 실패로 만든 과정입니다.
CSV 테이블 열 개를 빌드했는데 후처리가 끝난 그래프에는 클래스가 네 개였습니다. 문서 개념을 정리하는 규칙이 스키마 식별자까지 합친 것입니다. 생성 출처를 저장해 보호 범위를 만든 과정입니다.
유통·미디어 H사와 나눈 AI Agent 도입 논의 — 문서 OCR을 업무 데이터로 잇는 법, 상품코드 생성이 추론 과제인 이유, 파인튜닝 없이 가는 선택지, 그리고 PoC를 본사업으로 이어가는 구조를 되짚었습니다.
