작년까지만 해도 에이전트는 용어가 그렇게 자주 등장하지는 않았는데,
이제는 AI 개발 이야기를 할 때 Agent를 빼놓고는 대화가 안 되는 것 같다.
어떻게 에이전트를 설계할 것인지 어떤 환경에서 빠르게 Deploy하고 검증해서 운영에 반영할 수 있을지가 핵심이 되었고, 그에 발 맞춰 Cloud 환경들도 에이전트를 쉽게 테스트해볼 수 있는 방향으로 가고 있는거 같다.
최근에 한 고객사를 대상으로 Gemini Enterprise 환경에서의 Agent 생태계 교육을 진행했다.
비개발자분들이 많았는데도 Agent에 대한 관심이 정말 뜨거웠고, 어떻게 하면 AI를 활용해 업무를 개선할 수 있을지 궁금해하는 분들이 정말 정말 많았다.
요즘은 트렌드가 워낙 빠르게 바뀌고 있고
개발 직군이라면 더더욱 AI를 빼놓을 수 없다 보니 스스로도 개발 방향성에 대한 고민이 많아지는 거 같다..
이제는 하네스 엔지니어링에 대한 이야기가 정말 많이 나온다. 흔히들 Software 3.0 시대라고 부르는데,,,
재작년까지만 해도 "프롬프트가 곧 AI를 잘 쓰는 방법이다", "프롬프트 엔지니어링이 중요하다"는 이야기가 주를 이뤘다면
지금은 'AI로 어떻게 팀 단위 시스템을 만들 것인가', '우리가 설계한 워크플로우대로 잘 흘러가고 있는가'가 더 중요한 질문이 되었다.
또한 복잡한 RAG 시스템을 따로 구축하지 않더라도, 잘 관리된 플러그인들의 집합 들이 모여
EXAMPLE
- Global Layer: 전사 공통 규정
- Domain Layer: 팀/비즈니스별 지식
- Local Layer: 특정 레포지토리의 구현 디테일 및 프로젝트 특화 규칙
지식 베이스가 항상 최신 상태로 '실행'될 준비가 되어 있느냐에 따라 AI를 효과적으로 다룰 수 있다고 생각한다.
결국 우리 조직에 맞는 하네스를 구축하는 것, 이 모든 흐름이 향하는 종착지가 아닐까 싶다.
예전에 어떤 기술 블로그에서 이런 이야기를 본 적이 있다.
"앞으로 LLM 활용 능력은 더 이상 개인의 센스 영역에 머무르지 않고, 팀이나 회사 차원의 거버넌스 관점에서 관리·설계·배포되는 시스템으로 넘어가고 있다"고.
앞으로 얼마나 더 빠른 속도로 발전하고 업그레이드될지, 정말 궁금하다.
