제품과 데이터 화면, AI 시스템의 판단 구조를 읽는 실무 노트.
대표 글 · AI & Agent Systems
AI Agent란 무엇인가: 챗봇과 무엇이 다른가
실행 결과가 다음 판단을 바꾸는가. 챗봇과 Agent를 구분하는 피드백 구조를 봅니다.
글의 핵심을 그린 설명 도식
도식의 내용과 조건 읽기
실행: 공식 자료 검색 → 관측: 가격 변경 발견 → 다음 판단: 기능 제한 추가 확인. 다음 실행 후 새 관측과 목표·중단 조건을 함께 확인합니다.
LATEST
최신 글
RSS 리더에 주소를 추가해 새 글을 받아보세요.
-
MCP 2025-11-25: 초기화는 성공했는데 도구 목록이 비어 있을 때
MCP 2025-11-25 구버전 stdio 최소 예제로 초기화 성공 뒤 빈 tools/list를 재현했다. Python 도구 등록 한 줄의 전후 로그와 실행 코드를 비교하고, 최신 2026-07-28 규격과의 차이, 실제 제품 UI는 검증하지 않았다는 한계를 밝힌다.
-
AI Agent Tool 계약: 호출 형식이 맞아도 작업은 실패할 수 있다
JSON 형식이 맞아도 다른 문서를 비교할 수 있다. 공개 문서 변경 보고 Agent의 교육용 사례로 입력·출력 스키마, 사전·사후 조건, 오류와 실행 효과를 구분하는 도구 계약을 설계한다.
-
AI Agent Memory 오류: 오래된 기억이 현재 판단을 망치지 않으려면
관련성이 높은 기억도 현재 사실과 다를 수 있다. 공개 문서 변경 보고 Agent의 가상 사례로 기억의 출처·시각·적용 범위를 나누고, 새 근거와의 충돌, 부분 대체, 파생 요약의 무효화를 설계한다.
-
AI Agent 재계획: 입력이 바뀌면 무엇부터 다시 계산할까
문서 하나가 바뀌었다고 모든 작업을 버릴 필요는 없다. 입력 버전과 의존 관계를 따라 요약·통합 보고서·검증 결과의 재계산 범위를 정하고, 재시도와 복구를 구분하는 방법을 살펴본다.
-
현재 재고와 오늘 입고를 같은 KPI로 비교하면 왜 틀릴까: Stock·Flow 지표 설계
현재 재고는 한 시점의 Stock이고, 오늘 입고·출고는 한 기간의 Flow다. 두 지표의 시간 경계를 분리하고 Opening Stock + Net Flow = Closing Stock으로 연결하는 대시보드 표시 계약을 합성 사례로 설명한다.
-
문의는 들어오는데 상담이 늘지 않는다면 어디부터 고쳐야 할까
문의가 이미 들어오고 있다면 첫 화면보다 문의 이후의 처리 시간을 먼저 봐야 할 수 있다. 합성 B2B 상황으로 화면 전환과 전체 구매 경로의 차이를 정리한다.
-
성공률 100%가 95%보다 믿을 만할까: 표본 수가 다른 비율 비교
3/3의 100%와 950/1000의 95%를 같은 성공률 카드로 비교하면 표본 수가 사라진다. 성공 건수/시도 수와 95% Wilson interval을 함께 보고, 최소 기준 판단에는 사전에 정한 양측 하한을 사용하는 방법을 합성 사례로 설명한다.
-
A/B 테스트를 했다는 말만으로 증거가 되지 않는 이유
결과 수치보다 먼저 봐야 할 것은 누가 비교됐고, 무엇이 달랐으며, 얼마나 관찰했는지다. 합성 실험 사례로 해석 가능한 증거 구조를 정리한다.
도식은 설명용이며 가상·합성 사례를 포함합니다. 재현 조건과 한계는 각 글에서 확인할 수 있습니다.
START HERE
처음 읽는다면 이 세 편부터
대시보드는 카드의 집합이 아니다
KPI를 나열하는 대신 상태 → 변화 → 원인 → 상세 → 행동의 의사결정 흐름으로 설계하는 기준.
AI Agent란 무엇인가: 챗봇과 무엇이 다른가
Goal, Tools, Context, State, Loop, Control을 기준으로 Agent의 최소 구조를 분해합니다.
무료 React 대시보드 템플릿 KPI Kit: 데모·소스·사용 방법
매출·고객·운영 화면 3종을 담은 무료 React·TypeScript 키트. 공개 데모, 소스와 실행 방법을 확인합니다.
TOPICS
어떤 문제를 풀고 있나요?
AI & Agent Systems
Agent · Workflow · Context · Evaluation
제품·UX 설계
제품 전략 · 정보 구조 · 의사결정 흐름
데이터 해석·실무
지표 정의 · 집계 · 데이터 품질
데이터 시각화
차트 선택 · 비교 · 불확실성
전후 비교·개선
문제 진단 · 병목 · 개선의 근거
바이브 코딩 기초
AI로 만든 웹앱 이해 · 수정 · 확인
과학·코드 실험
수치 모형 · 코드 실험 · 가정과 검증
영문으로 읽기 · Vibe Coding Foundations
RUDA PRINCIPLES
글을 만드는 기준
Definition보다 Mechanism.
Decoration보다 Decision.
Claim보다 Evidence.
Best Practice보다 Trade-off.
한 편을 읽고 나면 실제 설계 판단 하나를 더 잘할 수 있어야 합니다. 확인하지 않은 성과는 쓰지 않고, 가상 사례와 실제 사례를 구분하며, 장점뿐 아니라 Failure Mode와 언제 쓰지 말아야 하는지도 함께 봅니다.