DMS.LABS / 리도 인사이트
Agentic Era
AUTONOMY & CODE
도구를 넘어 동료가 된 AI. 자율 에이전트와 자동화가 바꾸는 일의 미래, 그리고 창작의 민주화.
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- Reedo
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- 30편
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- 연재 중
MCP 서버 연결 전 확인 다섯 가지
MCP 서버를 AI에 연결하기 전에 서버 운영자, 도구 목록, 서버로 나가는 자료, 권한 범위, 승인과 기록을 확인하는 순서를 MCP 공식 문서와 OpenAI 가이드를 바탕으로 정리했습니다.
AI 자동화를 시작하는 다섯 단계
2026년 10월 14일 기준의 일반적인 AI 자동화 설명으로, 작은 일부터 시작하고 결과를 확인하며 도구별 기능과 요금은 사용 전 공식 페이지에서 재확인해야 합니다.
AI 브랜드 폴더 규칙 확인하기
가상 브랜드 폴더를 연결하고 확인 질문으로 규칙 이해를 점검하는 과정을 살피며 실제 성과와는 구분합니다.
AI 직원 역할과 없는 숫자 원칙
가상 브랜드 실습에서 AI 직원 두 명을 네 칸으로 정의하고 없는 지표는 데이터 없음으로 남기는 원칙과 실제 실행 범위를 살펴봅니다.
Aside 표 정리부터 폰 지시까지
AI 브라우저 Aside에서 읽기 전용 작업을 검증한 뒤 스킬과 루틴, 원격 지시로 넓혀 가는 일곱 단계와 한계를 살핍니다.
3D 홈페이지의 여섯 단계
가상의 집으로 연습한 3D 홈페이지 제작 영상에서 계획과 규칙, 장면 제작과 화면 검증을 나누는 순서를 정리합니다.
dots 팀 위임 뒤 세 가지 확인
가상 브랜드 실습에서 한 줄로 일을 위임한 뒤 날짜별 파일과 금지사항을 확인하고 본문을 직접 읽는 과정을 살펴봅니다.
같은 병을 위한 플로우 프롬프트
프롬프트 세 종류를 각각 세 번 생성한 비교를 통해 형태 명시와 반복 결과 확인의 중요성을 살펴봅니다.
플로우 무료 크레딧 생성 전 확인
2026년 10월 12일 영상의 무료 크레딧 기록과 현재 계정에서 직접 확인할 생성 조건을 구분해 살펴봅니다.
RAW 열 장으로 본 보정의 한계
LightCraft·PhotoCraft로 캐논 RAW 열 장을 보정하고 내보낸 영상에서 경계띠와 프리셋 미이전 등 확인할 한계를 짚습니다.
REA 메모 알람의 확인 범위
윈도우 스티커 메모의 일부 동작을 참고한 개인 학습용 재구현에서 알람 시연과 작동 조건, 빠진 기능을 구분합니다.
AI 스킬에 최근 게시 기록 넣기
가상 브랜드 실습에서 최근 게시 기록을 스킬에 제공한 전후의 기획 변화를 살피고 검증의 한계를 짚습니다.
임시파일 삭제 전 네 가지 확인
임시파일을 자동으로 지우기 전에 완료 시점과 검수 상태, 보관할 원본과 복사본의 동일 여부를 확인하는 기준을 정리합니다.
세 AI 도구에 같은 일 맡기기
ChatGPT·Claude·Aside에 같은 네 가지 일을 맡긴 영상의 관찰을 바탕으로 계정 설정과 결과의 근거를 확인할 기준을 정리합니다.
일주일 AI 실험의 여섯 활용법
10월 9일 오전부터 16일 오전까지 공개된 본편 8편과 쇼츠 7편을 살펴본 당시 기록으로, 여섯 가지 AI 활용 실험과 한계, 결과를 다시 확인하는 과정을 정리했습니다.
AI 회의록의 근거 확인
AI 회의록에서 희망 일정이 확정된 약속으로 바뀌지 않도록 원문 근거, 담당, 조건을 대조하는 방법과 자체 미실행 프롬프트를 소개합니다.
N8N 워크플로우 100% 활용하기
노코드의 한계를 뛰어넘는 N8N의 아키텍처와 실전 활용법. 비즈니스 자동화의 끝판왕 가이드.
창작의 민주화인가, 예술의 종말인가?
모두가 예술가가 될 수 있는 시대는, 역설적으로 아무도 예술가가 될 수 없는 시대일지도 모른다.
도구를 넘어 동료로: AI 에이전트의 부상
AI는 더 이상 우리의 질문에 답하는 것에 만족하지 않는다. 이제 그들은 스스로 목표를 설정하고, 실행하고, 창조한다.
에이전트 팀 운영법: 단일 에이전트에서 멀티 에이전트 오케스트레이션으로
혼자 잘하는 에이전트보다, 역할이 분리된 팀이 더 안정적으로 성과를 만든다.
멀티 에이전트 운영의 진짜 기준: 실패 예산과 승인 게이트 설계
팀형 에이전트의 성과는 모델 성능보다 운영 규칙에서 갈린다. 실패를 허용하되, 손실은 통제하는 구조가 핵심이다.
Agentic Era CH6. 보이지 않으면 지킬 수 없다: 런타임 관측성과 안전 운영 플레이북
에이전트 시스템은 성능보다 먼저 가시성이 필요하다. 로그·트레이스·정책 이벤트를 한 화면에 모아야 장애를 줄이고 신뢰를 만든다.
Agentic Era CH7. 멈추지 않고 넘겨라: 인간 핸드오프와 에스컬레이션 설계
좋은 에이전트는 모든 걸 혼자 처리하지 않는다. 실패를 빨리 감지하고, 사람에게 정확히 넘기고, 다시 자동화로 복귀하는 루프가 운영 품질을 만든다.
기억은 저장보다 회수가 어렵다: 에이전트 메모리 계층 설계
에이전트 시스템의 성능은 모델 크기보다 필요한 맥락을 제때 꺼내오는 구조에 더 크게 좌우된다. 메모리 계층을 잘 설계해야 비용, 품질, 운영 안정성이 함께 올라간다.
좋은 에이전트는 많이 아는 대신, 먼저 거른다: 컨텍스트 방화벽과 정책 라우팅
성능 저하와 위험한 자동화의 대부분은 모델이 부족해서가 아니라 맥락 유입 경로가 무질서해서 발생한다. 컨텍스트 방화벽과 정책 라우팅을 설계하면 품질, 속도, 안전을 동시에 잡을 수 있다.
자동화는 권한이 아니라 계약이다: 자율성 레이어별 운영자 계약서
에이전트 자동화가 커질수록 중요한 것은 모델 성능보다 운영자 계약이다. 자율성 레이어를 나누고, 각 레이어마다 권한·검증·복구 책임을 명시하면 속도와 안전을 동시에 얻을 수 있다.
에이전트 운영의 분기점: 런타임 변경을 통제하는 체인지 컨트롤 윈도우
모델·프롬프트·툴 구성이 매일 바뀌는 환경에서 안정성을 지키려면, 변경 자체를 막는 것이 아니라 변경 타이밍과 검증 창을 설계해야 한다.
에이전트에게 거절할 권한을 줄 것인가
시키면 하는 에이전트는 다루기 쉽습니다. 그런데 잘못된 지시까지 성실하게 수행합니다. 자율성의 진짜 경계는 '무엇을 할 수 있는가'가 아니라 '무엇을 하지 않을 수 있는가'에 있습니다.
한 번 해냈다는 말은 믿을 만한가: 에이전트를 여러 번 시켜 보는 이유
데모에서 에이전트가 일을 한 번 끝냈다고 해서 내일도 끝낼 것이라는 보장은 없습니다. 같은 일을 여러 번 시켜 보고 결과 상태를 확인하는 평가 방법을, 공개된 연구와 엔지니어링 글을 바탕으로 정리합니다.
에이전트 팀의 신뢰 예산: 에스컬레이션 지연을 줄이는 운영 설계
자동화가 늘수록 문제는 성능보다 신뢰 회복 속도에서 갈린다. 에스컬레이션 지연을 관리하면 작은 장애가 큰 불신으로 번지는 일을 막을 수 있다.