ai 에이전트3 AI 에이전트 인증 (최소 권한, 토큰 보안, 신원 모델) 현재 프로덕션 환경에서 머신 ID가 인간 ID를 82대 1 비율로 초과했습니다. 이 숫자를 처음 접했을 때 솔직히 등이 서늘해졌습니다. 제가 직접 에이전트를 구축하면서 그 위험을 몸으로 먼저 느꼈기 때문입니다. 수치만 보면 머릿속에 잘 안 들어오는데, 직접 만든 에이전트 하나가 며칠 동안 아무도 모르게 광범위한 권한을 들고 돌아다녔다는 걸 뒤늦게 파악했을 때의 느낌은 설명하기 어렵습니다.지뢰밭 위에 집을 짓다: AI 에이전트 인증의 현실Claude Code로 자동화 코드 리뷰 에이전트를 처음 만들 때, 저는 아주 단순한 방식을 택했습니다. GitHub API, Jira API, Slack API 세 곳의 키를 환경변수로 주입하고 에이전트를 돌렸습니다. 동작은 완벽했습니다. 문제는 그 다음이었습니다.어느 .. 2026. 6. 12. MCP 완전 정복 (표준화, 보안, 실전 활용) 출시 첫 달 10만 건이었던 SDK 다운로드가 15개월 만에 9,700만 건으로 뛰었습니다. 970배입니다. 이 숫자를 처음 봤을 때 솔직히 믿기지 않았습니다. 그런데 직접 써보고 나서야 왜 이렇게 빠르게 퍼졌는지 이해가 됐습니다.AI 통합의 표준화, 왜 지금 MCP인가혹시 LLM(Large Language Model)마다 연동 방식이 전부 달랐다는 사실을 알고 계셨나요? LLM이란 GPT나 Claude처럼 대규모 텍스트 데이터로 훈련된 언어 모델을 말합니다. OpenAI function format, Anthropic tool format, Gemini function format — 같은 작업을 하려면 각 모델에 맞는 코드를 따로 짜야 했습니다. 개발자 입장에서는 사실상 같은 통합을 세 번 반복하는 .. 2026. 6. 11. 컨텍스트 엔지니어링 (RAG, 에이전트, 프롬프트) 프롬프트만 다듬었던 제가 틀렸던 이유솔직히 고백하자면, 저는 꽤 오랫동안 프롬프트만 잘 다듬으면 AI가 잘 작동할 거라고 믿었습니다. 시스템 프롬프트에 공을 들이고, 문장을 다듬고, 지시어를 바꿔보고. 그런데 어느 순간 깨달았습니다. 제가 정작 중요한 걸 놓치고 있었다는 것을요. 컨텍스트 엔지니어링은 그 깨달음 이후 제 개발 방식을 완전히 바꿔놓은 개념입니다.혹시 이런 경험 있으신가요? LLM 챗봇을 만들었는데, 프롬프트를 아무리 정교하게 다듬어도 답변 품질이 어느 선에서 더 이상 올라가지 않는 느낌. 저는 내부 문서 검색 챗봇을 개발하면서 정확히 그 벽에 부딪혔습니다.처음에는 시스템 프롬프트에 "친절하게 답변하고, 모르면 모른다고 해라"는 식의 행동 지침을 계속 다듬었습니다. 3주를 그렇게 썼는데, 작.. 2026. 6. 10. 이전 1 다음
