discover ai native.

AI를 앱 하나가 아니라 내가 소유한 맥락·기억·도구의 조합으로 보는 출발점이다.

에이전트의 모델·도구·지침을 한 구조로 묶고, 단일 에이전트에서 안전장치까지 구현 순서를 제시한다.

모두를 위한 거대 제품이 아니라 나와 가까운 사람의 작은 문제를 푸는 소프트웨어라는 가능성을 보여 준다.

에이전트라는 유행어를 걷어내고, 언제 단순한 워크플로가 더 나은지 구조적으로 구분해 준다.

좋은 프롬프트보다 어떤 정보를 언제 불러오고 버릴지가 장기 실행의 핵심임을 구체화한다.

실제 다중 에이전트 제품의 구조뿐 아니라 비용, 조정 실패, 관측과 평가의 필요성까지 함께 공개한다.

개인 AI의 기억과 자료를 ‘클라우드에 있음’이 아니라 실제 통제권과 장기 보존의 문제로 보게 한다.

개인 자료와 외부 도구를 연결할 때 편리함이 곧 데이터 유출 경로가 될 수 있음을 간단한 구조로 보여 준다.

데모를 반복 가능한 시스템으로 바꾸는 과정에서 프롬프트 분해, 평가, 모니터링이 맡는 역할을 실무 사례로 정리한다.