오늘도 공부

AI 에이전트 시대, 지식은 문서가 아니라 “포맷”이 된다AI를 업무에 붙여보면 금방 깨닫는 문제가 하나 있습니다.모델 자체가 부족해서가 아니라,모델이 참고해야 할 맥락이 흩어져 있다는 것입니다.예를 들어 회사 안에서 AI 에이전트에게 이렇게 물었다고 해보겠습니다.“우리 서비스의 주간 활성 사용자, WAU는 어떻게 계산해?”사람이라면 누군가에게 물어보고, 노션 문서를 뒤지고, BigQuery 테이블을 확인하고, 예전 슬랙 대화를 찾아볼 수 있습니다. 하지만 AI 에이전트 입장에서는 이 정보들이 모두 서로 다른 장소에 있습니다.데이터 스키마는 데이터 카탈로그에 있고,지표 정의는 노션에 있고,운영 절차는 위키에 있고,예외 규칙은 시니어 개발자의 머릿속에 있습니다.Google Cloud는 이 문제를 “지식이 ..

요즘 “AI 에이전트”라는 말이 너무 쉽게 쓰입니다.하지만 실제로 Claude Code 같은 도구를 뜯어보면 핵심은 생각보다 단순합니다.모델이 똑똑한 것이고, 우리가 만드는 것은 그 모델이 움직일 수 있는 작업 환경입니다.learn-claude-code 저장소는 이 관점을 아주 명확하게 설명합니다. 이 저장소의 핵심 문장은 다음과 같습니다.에이전트 = 모델 + 하네스여기서 모델은 판단하고 추론하는 두뇌이고, 하네스(harness)는 모델에게 도구, 파일 시스템, 터미널, 권한, 메모리, 작업 공간을 제공하는 실행 환경입니다. 저장소는 Claude Code를 “그대로 복제하라”는 목적보다, Claude Code류 제품을 가능하게 하는 구조를 0부터 학습하는 데 초점을 둡니다. 원문도 Claude Code의..