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
GS인증 3차 결함 36건의 다수는 에이전트 노드 옵션이었습니다. 고장난 옵션 수리, 보이지 않는 옵션의 가시화, 숫자 파라미터 전수 점검 과정을 정리합니다.
로그인부터 API 연결, 도구 등록, 테스트까지 코드 한 줄 없이. 잠들어 있던 레거시 API를 에이전트의 도구로 바꾸는 PathFinder.
멀티턴 검색이 더 느리고 정확도도 낮다는 A/B 결과가 나왔습니다. 실행 기록을 보니 평가가 데이터 없는 그래프를 조회하고 벡터 검색만으로 답하고 있었습니다. 다시 잰 뒤 검색 구조를 바꾼 과정입니다.
설정을 자동으로 탐색하게 만들면서 승격 문턱과 검증셋을 뒀습니다. 구현을 다시 읽어보니 후보를 제안하는 쪽이 그 검증 기록을 보고 있었습니다. 자동 탐색기에 무엇을 맡길 수 있고 무엇을 맡길 수 없는지 정리합니다.
데이터를 화면에 맞추는 시대는 끝났습니다. 사용자가 묻는 순간 화면을 실시간으로 생성하는 응답형 UI, FloUI를 소개합니다.
