개발자: AI 에이전트? 만들어볼게요

2025. 10. 23.

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Vol.044 ・ 2025.10.23

💡오늘 디플릭 요약💡

[News] 같은 질문, 다른 역사…AI가 만든 '기억의 편차' 실험

[In;D] 겉멋 뺀 에이전트 이야기: 실제로 돌아가는 건 따로 있다

[A.Idea] 냉장고를 비췄는데, 저녁이 생겼어요 - 레시피 스캔

[D.ctionary] AI에게 원하는 답, 제대로 물어보고 있나요?

📰 매일 바뀌는 AI·UX·IT 흐름 📰

빠르고 간결하게 전해드려요.

🧬 AI

(글로벌) 같은 질문, 다른 역사…AI가 만든 '기억의 편차' 실험

오스트리아 예술대학 연구팀이 1936년 살인사건을 주제로 다양한 AI 모델들의 역사 해석을 비교했어요. 같은 프롬프트에도 GPT·클로드·그록 등은 사건 동기와 감성 표현에서 뚜렷한 차이를 보였고, 일부 모델은 역사적 오류까지 드러냈어요. 연구는 LLM의 기술력보다 어떤 데이터를 학습하고, 어떤 필터를 거쳤는지가 'AI의 관점'을 결정짓는다는 점을 강조했어요. AI의 정보 해석력과 기억 형성 방식이 어떻게 사용자 경험에 영향을 미치는지 보여준 실험이에요.

(글로벌) 메타, AI 연구 인력 600명 감축…조직 슬림화에 속도

메타가 AI 초지능 연구소 소속 인력 600여 명을 전격 감축하며 조직 효율화에 나섰어요. 최근까지 경쟁사 인재 영입에 적극적이었지만, 내부적으로는 ‘날씬한 조직’ 기조에 따라 재정비에 들어간 모습이에요. 메타는 이번 구조조정이 전면 감원보다는 조직 개편 성격이며, 상당수 인력이 사내 재배치될 것이라 밝혔어요.

(글로벌) 오픈AI, 첫 AI 웹브라우저 ‘챗GPT 아틀라스’ 공개…구글에 도전장

오픈AI가 맥OS용 ‘챗GPT 아틀라스(ChatGPT Atlas)’를 출시하며 AI 중심의 차세대 웹브라우저 시장에 진입했어요. 아틀라스는 이용자의 작업 맥락을 기억하고, 복사·붙여넣기 없이 명령을 바로 실행할 수 있는 ‘슈퍼 어시스턴트형 브라우저’예요. 구글 크롬·제미나이와 퍼플렉시티 ‘코멧’까지 가세하며, 본격적인 ‘AI 브라우저 전쟁’이 시작됐다는 평가예요.

(글로벌) 이탈리아, AI로 유물 도난 방지 시스템 전면 강화

루브르 박물관 도난 사건 이후 이탈리아가 AI 기반 유물 보호 체계를 도입해요. 정부는 AI·빅데이터·사이버보안 기술을 활용해 박물관 내 비정상적 행동을 실시간 감지하고, 사전 경보를 발동하는 시스템을 구축 중이에요. 7000만유로가 투입되는 이번 프로젝트는 행동 패턴을 학습하는 알고리즘으로 문화유산 보안 수준을 한층 끌어올릴 전망이에요.

(국내) LG CNS, 난민 법률지원에 AI 기술 기부

LG CNS가 유엔난민기구와 협약을 맺고, 난민 소송을 돕는 AI 기반 법률지원 프로그램을 기부하기로 했어요. AI가 망명 신청서 분석부터 법률문서 작성까지 도와 변호사의 소장 초안 작성을 지원해요. 언어 장벽과 복잡한 절차로 법적 지원을 받기 어려웠던 난민들에게 실질적인 도움을 줄 것으로 기대돼요.

🧑‍💻 UX · IT

(글로벌) 구글, 세계 최초 ‘검증 가능한 양자 우위’ 달성

구글이 105큐비트 양자 프로세서 ‘윌로우’로 슈퍼컴보다 1만3천배 빠른 연산을 구현하며, 세계 최초의 검증 가능한 양자 우위를 입증했어요. 양자 혼돈을 측정하는 복잡한 계산을 단 2시간 만에 완료했고, 이는 과학적 활용 가능성까지 보여준 사례예요. 구글은 이번 연구로 양자컴퓨터가 실험실 수준을 넘어 실제 과학·산업 분야로 진입할 기반을 마련했다고 밝혔어요.

(글로벌) 中, 가전 점유율 역전…한국은 ‘AI·보안 UX’로 반격 준비

중국 가전 기업들이 정부 지원과 M&A를 통해 기술 격차를 빠르게 좁히며 일부 품목에서 한국 기업을 추월했어요. 이에 맞서 삼성과 LG는 AI 기반 사용자 경험(UX)과 보안 기술을 핵심 경쟁력으로 삼고 있어요. 삼성은 ‘녹스 매트릭스’, LG는 ‘쉴드 시스템’으로 스마트홈 보안 생태계를 강화하고, 구독형 서비스로 고객 접점을 넓히고 있죠. 가격 경쟁 대신 프리미엄 UX·보안 중심 전략이 한국 가전의 돌파구로 꼽히고 있어요.

(글로벌) 애플, 아이폰 긴급 구조 위치 공유 30분으로 연장…시점은 ‘불투명’

애플이 아이폰의 긴급 통화 종료 후 위치 공유 시간을 기존 5분에서 30분으로 연장하기로 했어요. 한국 정부 요청에 ‘예외적’으로 동의했지만, 적용 시점은 “개발이 필요하다”며 명확히 밝히지 않았어요. 그간 애플은 글로벌 기준을 이유로 국내 요구를 거절해 왔고, 구조 지연 사고가 반복되며 비판 여론이 커진 상황이에요.

(국내) 네이버 지도, GPS 없어도 실내 길찾기 가능해졌어요

네이버가 실내에서도 스마트폰 카메라만으로 길을 안내하는 AR 내비게이션 기능을 정식 출시했어요. GPS가 닿지 않는 복잡한 실내에서도 AI 기반 비전 기술과 디지털 트윈을 활용해 정확한 길찾기가 가능해졌어요. 코엑스에서 먼저 적용되며, 향후 대상 공간을 순차 확대할 예정이에요. 3D로 명소를 탐색할 수 있는 ‘플라잉뷰 3D’도 함께 공개됐어요.

(국내) 삼성, 구글·퀄컴과 함께 ‘갤럭시 XR’ 공개…AI·XR 결합의 신시대

삼성이 구글·퀄컴과 손잡고 차세대 AI 기반 헤드셋 ‘갤럭시 XR’을 출시했어요. 세계 최초로 ‘안드로이드 XR’ 플랫폼을 탑재해 음성·시선·제스처로 3D 공간을 탐색할 수 있고, 구글의 멀티모달 AI ‘제미나이’가 실시간 대화형 인터랙션을 지원해요. 퀄컴 XR2+ Gen 2 칩셋과 정교한 센서로 몰입형 경험을 구현하며, 산업용 XR 생태계 확장도 병행 중이에요. AI와 XR이 결합된 삼성의 새 디바이스 전략이 본격화됐어요.

🎨 시야를 넓히는 시간 🎨

작은 인사이트 하나가 생각의 궤적을 바꿀지도 몰라요.

@Medium

300개의 AI 에이전트를 만든 개발자
실무자가 겪은 시행착오와 통찰

“에이전트는 주인공이 아니라, 조력자다”

AI가 급변하는 이 시점에, 하루가 다르게 새로운 모델과 아키텍처가 쏟아져 나오고 있어요.

그 가운데, 1년 넘게 에이전트를 직접 만들고 다양한 스타트업에서 실험해온 한 AI 엔지니어가 ‘에이전트를 다룬다는 것의 현실’에 대해 진솔하게 공유한 글이 있어 소개해드려요.

무려 300개 이상의 에이전트를 직접 만들고, 5개의 스타트업을 거치며 얻은 인사이트들!

복잡한 개념보다는 실제 적용과 경험에서 나오는 이야기가 중심이라, 실무자 여러분들께 유익한 힌트가 될 거예요.

©AI Image

💡 에이전트란 무엇인가요?

먼저 ‘에이전트’가 뭔지 간단히 짚고 갈게요. 여기서 말하는 에이전트는 강화학습(RL)에서 말하는 개념이 아니라, 실질적으로 쓰이는 LLM 기반의 Agent를 말해요.

Agent = LLM + Tools + Memory

에이전트 워크플로우, 에이전트 시스템, 팀 오브 에이전트 같은 멋진 말들도 결국은 이 기본 요소들의 조합이에요.

©AI Image

🛠️ 300개를 만들며 깨달은 것들

1. 프레임워크에 얽매이지 말자

CrewAI, LangGraph, DSPy, AutoGen, OpenAI SDK… 다 써봤지만 결론은 이거예요.

“프레임워크보다 중요한 건 ‘파이프라인’이다.”

에이전트의 성능은 어떤 구조로 연결하느냐에 달려 있어요.

구조만 잘 잡히면, 어떤 도구든 괜찮아요.

2. 에이전트 개발 ≠ AI/ML

본인도 스스로를 AI 엔지니어라 부르지만, 실제론 대부분 백엔드 개발 + LLM API 조합이라고 고백해요. 즉, ‘좋은 소프트웨어 엔지니어링 역량’이 핵심이라는 것.

모델이나 논문보다 구조, 품질, 디버깅 능력이 더 중요할 때가 많아요.

3. 컨텍스트가 전부다

에이전트가 똑똑해지려면, 그냥 목표만 주는 게 아니라 정확하고 풍부한 컨텍스트가 필요해요.

프롬프트, 툴, 메모리… 이게 다 갖춰져야 비로소 “생각하는” 에이전트가 되죠.

💬 “좋은 문맥이, 좋은 모델보다 더 중요할 수 있다.”

4. 툴 없인 무용지물

아무리 잘 짠 프롬프트도, 툴 없이 단독으로는 한계가 있어요.

API 호출, 데이터베이스 접근, 워크플로우 실행 같은 액션을 부여했을 때 진짜 역할을 하기 시작해요.

5. 심플 is 베스트

제일 잘 된 에이전트들의 공통점? 단순함이에요.

명확한 목적, 적은 도구, 하나의 역할. 복잡성은 곧 장애 포인트가 됩니다.

6. 평가가 중요하다

화려한 데모보다 중요한 건 실제 환경에서의 성능이에요.

테스트 루프, 피드백 시스템이 있어야 "진짜 유용한 에이전트"를 만들 수 있어요.

⚠️ “Evaluation 없는 Agent는 믿지 마세요”

7. DSPy는 미래다

최근엔 DSPy에 푹 빠져 있다고 해요.

.compile()로 파이프라인을 학습시키는 구조가 익숙하고 자연스럽다고.

모델을 컴포넌트처럼 설계할 수 있어 LLM 개발 생산성이 크게 올라간다는 평입니다.

8. 결국은 사람이 중요하다

기술보다 더 중요한 건 팀의 문화와 실행력이에요.

같은 기술이라도 실행하는 사람과 환경에 따라 완전히 다른 결과를 낳아요.

빠른 실험, 명확한 비전, 열려 있는 팀이 있어야 비로소 기술이 꽃을 피웁니다.

©AI Image

🔚 에이전트는 ‘제품’이 아니라 ‘조력자’

에이전트는 점점 더 ‘인프라 레벨’로 내려가고 있어요.

앞으로의 제품은 사용자에게 보이지 않는 에이전트가 뒤에서 조용히 일하고, 퍼스널라이징하고, 반복 작업을 처리하는 구조로 진화할 가능성이 커요.

이 글에서 반복되는 메시지는 명확해요.

“에이전트는 주인공이 아니라, 조연이다. 그러나 이 조연 없이는 무대가 돌아가지 않는다.”

아티클 전문 보기 👉

💡 엉뚱하지만 가능성 있는 상상 💡
작은 If에서 시작된 디자인 실험실, A.Idea!

📌 본 콘텐츠는 컨셉 아이디어로 실제 브랜드나 판매 상품과 무관합니다.

냉장고에 카메라만 비추면, 오늘 저녁 메뉴 완성!

레시피 스캔 (Recipe Scan)

©AI Image

퇴근 후 냉장고를 열었을 때, 애매하게 남은 당근 한 조각, 시든 쪽파 몇 줄기, 유통기한 임박한 우유 한 통… “이걸로 뭘 만들어 먹지?”라는 막막함, 다들 한 번쯤 느껴보셨죠?

레시피 스캔(Recipe Scan)은 그런 순간에 스마트폰 카메라로 냉장고 속 재료를 스캔만 하면, 그날의 저녁 메뉴를 추천해주는 똑똑하고 실용적인 AI 기반 레시피 앱이에요.

사용 방법은 간단해요. 냉장고 문을 열고 카메라를 가져다 대기만 하면, 앱 속 AI가 식재료를 인식하고 그 재료들로 만들 수 있는 요리를 분석해 보여줘요.

따로 입력하거나 검색할 필요도 없고, 한 번의 스캔으로 요리법, 난이도, 조리 시간, 필요한 추가 재료까지 쫙 정리되어 나오니 요리 초보도, 귀차니스트도 부담 없이 쓸 수 있어요.

이 앱이 특히 주목받는 이유는, 요즘처럼 물가도 오르고 식재료 하나 버리기 아까운 시점에 ‘냉장고 털기’를 정말 잘 도와준다는 점이에요.

유통기한 임박 재료를 우선으로 분석해 요리를 추천해주니까 제로 웨이스트 실천에도 자연스럽게 기여할 수 있죠.

©AI Image

🍳 앱 포인트

📷 AI 식재료 자동 인식

카메라만 비추면 끝! 냉장고 속 재료를 AI가 실시간으로 분석해요.

텍스트로 일일이 입력하거나, 레시피를 검색할 필요가 없어서 사용자 인터랙션을 최소화한 UX가 정말 뛰어나요.

🍽 있는 재료로 바로 요리

지금 냉장고에 있는 재료만으로 만들 수 있는 요리만 딱 골라서 보여줘요.

비슷한 앱들이 있긴 하지만, 이 앱은 ‘추가 재료 없이 가능한 요리’를 중심으로 추천하는 게 강점이에요.

없으면 못하는 요리가 아니라, 지금 가능한 요리를 제안해주니까 훨씬 현실적이죠.

⏱ 요리 정보 한눈에 보기

요리를 추천할 때 조리 시간, 난이도, 추가 재료까지 한 번에 제공해줘서 "10분이면 만들 수 있어요!", "간장 하나만 더 있으면 완벽해요!"처럼 결정 피로 없이 빠르게 선택할 수 있어요.

특히 바쁜 직장인이나 아이 있는 가정에서는 이 점이 진짜 유용해요.