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멈출 수 없는 루프는 제품이 아니다

취소·저장·회수를 먼저 설계하라

에이전트 루프는 오래 돌수록 똑똑해지는 것이 아니라, 멈출 수 있을 때 운영된다. graceful cancel, 체크포인트, 부분 결과 회수가 루프 설계의 기본 단위다.

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에이전트는 같이 만들어야 남는다

FDE와 PBL은 교육이 아니라 이전 방식이다

AI 에이전트 교육은 강의장에서 끝나면 사라진다. 고객사 직원과 FDE가 실제 업무 에이전트를 페어링해 만들 때 역량은 문서가 아니라 운영 습관으로 이전된다.

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에이전트는 망에서 막힌다

PoC 다음에는 보안 심사가 온다

에이전트 배포의 난점은 모델 성능보다 현장 환경에 있다. 폐쇄망, 레거시, 권한, 로그, 심사 문서가 운영 전환의 병목을 만든다.

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하네스 변경은 회귀로 검증한다

golden trajectory 없이는 운영 배포가 아니다

에이전트 장애는 모델보다 하네스 변경에서 자주 시작된다. golden trajectory, replay, tool mock을 묶어 배포 전 행동 회귀를 잡아야 운영이 흔들리지 않는다.

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모델은 런타임에서 길들여진다

하네스 주입 계층이 에이전트 품질을 정한다

에이전트 품질은 프롬프트 문장보다 런타임 제어 계층에서 갈린다. 시스템 리마인더, 훅, 컨텍스트 주입을 설계해야 모델 행동을 운영 중에 조종한다.

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실행은 재구성돼야 한다

관측성은 대시보드가 아니라 증거 설계다

에이전트 운영의 핵심은 실패를 본 뒤 실행을 다시 조립할 수 있느냐다. trace·journal·토큰 회계가 없으면 개선도 책임도 비용 통제도 추측으로 남는다.

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Andrew Ng가 공개한 OpenWorker, 채팅이 아니라 일을 끝내는 AI

비개발자를 위한 설치·활용 가이드와 바로 쓰는 실무 프롬프트

Andrew Ng 교수 팀이 오픈소스 AI 코워커 OpenWorker를 공개했다. ChatGPT처럼 답만 주는 게 아니라 문서·슬랙 답변·정리된 캘린더 같은 완성된 결과물을 내놓고, 내 컴퓨터 안에서 내 도구를 직접 쓰며, 중요한 행동 전에는 반드시 승인을 받는다. 무엇이 다른지, 어떻게 설치하는지, 어떤 프롬프트로 시켜야 하는지 비개발자 눈높이로 정리했다.

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PRD를 쓰지 마세요. Claude Code가 당신을 인터뷰하게 하세요

토큰비를 태우는 건 긴 프롬프트가 아니라 방향이 틀린 채 돌아가는 코드다 — 지시를 뒤집는 인터뷰 프롬프트 10개

Claude Code에 500줄 PRD를 던지면 절반은 무시당하고 나머지는 엉뚱한 방향으로 재작업된다. 지시를 거꾸로 뒤집어 Claude가 당신을 인터뷰하게 하면, 토큰비가 줄고 PRD 노동이 대화로 바뀐다. 바로 복사해 쓰는 인터뷰 프롬프트 10개.

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에이전트는 루프를 나눠야 산다

실행은 빠르게, 검증은 차갑게 분리한다

긴 업무를 맡긴 에이전트가 무너지는 지점은 모델 성능보다 루프 설계다. 안쪽 실행 루프와 바깥 검증 루프를 분리해야 운영 가능한 에이전트가 된다.

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에이전트는 기다림에서 망가진다

long-running 에이전트의 품질은 루프 속도가 결정한다

long-running 에이전트의 실패는 모델 답변보다 대기·재시도·폴링에서 더 자주 발생한다. 루프 페이싱은 wakeup, polling, retry를 예산으로 묶는 설계다.

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FDE 계약은 공수가 아니다

성공 조건과 eval SLA가 가격의 기준이다

FDE는 현장에 박힌 개발자 계약이 아니라 운영 성과를 만드는 장치다. 성공 조건, eval 세트, 장애 대응 시간을 계약서에 넣어야 공수 논쟁이 끝난다.

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FDE는 첫 4주가 전부다

상주는 속도가 아니라 산출물의 밀도다

FDE 상주의 성패는 코딩 속도가 아니라 첫 4주 산출물에서 갈린다. discovery, 설계, 얇은 배포, handoff를 한 문서 체계로 묶어야 운영이 남는다.

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