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AI 에이전트, 프롬프트만 믿으면 실패한다: 성능을 가르는 7가지 설계 원칙 AI 에이전트는 프롬프트를 길게 쓴다고 완성되지 않습니다. 목표를 이해하고, 필요한 정보를 찾고, 도구로 행동한 뒤, 실제 결과를 확인하는 구조가 있어야 합니다. 이 글은 프롬프트 엔지니어링과 컨텍스트 엔지니어링의 차이, AI 에이전트와 워크플로의 구분, 실무 도입 전에 점검할 7가지 설계 원칙을 정리합니다.“이제 프롬프트만 잘 쓰면 AI가 알아서 일한다”는 기대는 매력적입니다. 하지만 보고서 초안을 만드는 것과 고객의 주문을 실제로 변경하는 것은 완전히 다른 문제입니다. 전자는 문장의 품질을 평가하면 되지만, 후자는 권한과 데이터의 정확성, 실행 결과와 실패 복구까지 확인해야 합니다. 답변이 그럴듯하다는 이유로 업무가 끝났다고 판단하면 자동화는 조용히 잘못된 방향으로 흘러갑니다.Anthropic은 「B..

로봇은 말을 알아듣고도 컵을 떨어뜨린다: 피지컬 AI·VLA의 7가지 현실 장벽 피지컬 AI와 VLA 모델은 로봇이 카메라로 보고, 언어 지시를 이해하고, 실제 행동을 선택하도록 연결하는 기술이다. 그러나 “빨간 컵을 집어줘”라는 말을 이해하는 능력과 컵을 떨어뜨리지 않는 능력은 다르다. 로봇의 상용화를 가르는 지점은 멋진 대화보다 행동 데이터, 제어 주기, 실패 복구, 현장 평가에 있다. 이 글은 피지컬 AI를 처음 공부하는 개발자와 로봇 자동화를 검토하는 기획자를 위한 기술 해설이다. Google DeepMind의 RT-2 공식 발표와 OpenVLA 연구 페이지를 확인하고, 크라우드웍스와 페블러스의 국내 기술 콘텐츠를 비교했다. 개념을 먼저 설명한 뒤 실제 시스템 구조, 일곱 가지 장벽, 도입 체크리스트 순서로 정리한다. 연구 결과와 아래의 가상 설계 예시는 구분해서 읽어야 한다..

프롬프트를 늘렸는데 AI는 더 틀린다: AI 에이전트 컨텍스트 엔지니어링 실전 먼저 알아둘 핵심 컨텍스트 엔지니어링은 AI 에이전트가 매 순간 읽을 지시문, 검색 자료, 도구 설명, 대화 기록과 작업 상태를 골라 구성하는 기술이다. 프롬프트를 정교하게 쓰는 일도 여기에 포함되지만, 핵심은 필요한 정보가 필요한 시점에 도착하도록 만드는 데 있다. 긴 문서를 더 많이 넣는다고 답변의 정확도가 자동으로 높아지는 것은 아니다. 이 글은 프롬프트 엔지니어링과 컨텍스트 엔지니어링의 차이, RAG와 장기 메모리의 역할, 대화 압축과 도구 응답 설계, 운영 평가 방법을 하나의 흐름으로 설명한다. AI 에이전트를 처음 서비스에 붙이는 개발자와, 데모는 잘 되는데 운영에서는 자꾸 실패하는 팀을 위한 실전 가이드다. 제목의 “더 틀린다”는 모든 긴 입력이 반드시 성능을 떨어뜨린다는 뜻이 아니다. 관련..

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