
사내 AI 에이전트 개선기
사내 AI 에이전트 채널랩스를 OpenAI Agents SDK 기반으로 재설계하고, 컨텍스트 비용을 줄이는 구조를 정리했습니다. 파일·채널·스킬을 reference 중심으로 다루며 안전성과 예측 가능성을 높였습니다.

사내 AI 에이전트 채널랩스를 OpenAI Agents SDK 기반으로 재설계하고, 컨텍스트 비용을 줄이는 구조를 정리했습니다. 파일·채널·스킬을 reference 중심으로 다루며 안전성과 예측 가능성을 높였습니다.
![[의존성의 방향을 따라 5/5] Evergreen이 가능했던 이유](https://flex.team/blog/og/main.jpg)

Evergreen 자동화가 가능했던 구조적 전제를 Convention Plugin과 구조적 일관성 관점에서 정리했습니다. 대규모 변경 전파가 왜 일관된 빌드·CI 구조 위에서만 성립하는지 설명했습니다.
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토큰증권(STO) 제도화 흐름과 전자증권법·자본시장법 개정의 핵심을 짚었습니다. 사업 구조 검토부터 인가 준비, 시장 진입까지 단계별 대응 전략을 제시했습니다.
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Technical Writer의 전문성을 문서 플랫폼 토독으로 확장한 사례를 소개했습니다. 누구나 쉽게 문서를 쓰고 AI로 활용하며, 지식이 자동으로 갱신되는 구조를 만들었습니다.

토스 Technical Writer가 문서를 쓰는 역할을 넘어 지식 시스템을 설계하는 방향으로 확장한 이야기를 다뤘습니다. AI 시대에 조직의 맥락과 암묵지를 남기는 문서화의 중요성을 강조했습니다.

입력 스펙 변경에 맞춰 결함 탐지와 프롬프트 최적화를 자동화한 파이프라인 사례를 공유했습니다. 스펙 기반 AI 서비스 운영에 관심 있는 기획자와 AI 엔지니어를 위한 발표입니다.

AI 출력은 설명만으로는 통제되지 않아 스키마와 런타임 강제가 필요했습니다.\nStructured Outputs와 검증 한 지점화로 예측 가능한 AI 제품을 만들었습니다.


교육환경의 AX 전환에서 DaaS·VDI의 역할을 정리했습니다. 동일한 GPU 실습 환경과 제로트러스트 보안, 캠퍼스 일괄 관리 방안을 소개했습니다.
왓챠 웹에 Document PiP를 적용한 과정과 원리를 설명했습니다. React 상태 유지, 재생 정체 복구, 종료 제어 같은 실서비스 이슈를 함께 다뤘습니다.
왓챠 웹에서 PiP 기능을 지원하게 된 소식을 소개했습니다. 기존 미니플레이어 한계와 브라우저별 PiP 차이도 함께 안내했습니다.