Agentic Workflow 설계하기
LLM 기능을 단순 연결하는 대신 Workflow Loop와 Domain Adapter로 판단과 실행 책임을 분리했습니다. 사용자 Interaction과 스냅샷 승인까지 구조화해 Agentic Workflow의 재개와 검증을 안정화했습니다.
#LLM#workflow
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국내 IT 기업 기술 블로그 최신 글
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Claude Code Dynamic Workflow 쉽게 이해하기
Claude Code Dynamic Workflow를 여러 서브에이전트를 지휘하는 JS 기반 오케스트레이션으로 설명했습니다. 병렬 처리와 적대적 검증으로 대규모 작업의 정확도와 재현성을 높이는 방법을 다뤘습니다.
#Claude Code#JavaScript
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AI 에이전트, 자율에 맡길까 절차로 통제할까
AI 에이전트는 자율 방식과 워크플로우 방식으로 나뉘며, 차이는 루프 통제 주체에 있습니다. 업무 성격에 따라 유연성과 예측 가능성의 균형을 맞춰 선택해야 합니다.
#AI 에이전트#workflow
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클로드 코드로 개발 팀장의 하루를 재설계한 이야기
Claude Code로 정보 수집·요약을 분리 자동화해 리드 업무의 시간과 맥락을 확보했습니다. 공통 규칙과 자기개선 루프로 여러 AI 워크플로우의 기반을 함께 개선했습니다.
#Claude#MCP
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Forward Deployed Engineer - AI native 최전선에 배치된 엔지니어
Forward Deployed Engineer - AI native 최전선에 배치된 엔지니어
사내 비개발 부서의 AI 전환을 돕기 위해 FDE 조직을 만들고, 도메인 이해부터 자동화까지의 과정을 공유했습니다. 법무, 리스크, 전략 팀 사례를 통해 AI 에이전트와 플랫폼을 실제 업무에 적용한 방법을 소개했습니다.
#LLM#workflow
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“스케줄이 또 안 돌았어요” — 우리가 Temporal을 선택한 이유
“스케줄이 또 안 돌았어요” — 우리가 Temporal을 선택한 이유
Jenkins 기반 스케줄 운영의 한계를 해결하기 위해 Temporal을 도입했습니다. 자동 재시도와 실행 이력 가시성으로 출고지시와 주문수집을 더 안정적으로 자동화했습니다.
#Temporal#Jenkins
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Agentic AI: 판단을 돕는 새로운 AI 활용 방식 – AI는 어떻게 도구를 활용하는가
Agentic AI: 판단을 돕는 새로운 AI 활용 방식 – AI는 어떻게 도구를 활용하는가
Agentic AI는 도구를 많이 연결하는 것보다 역할과 흐름을 잘 설계하는 것이 중요했습니다. LLM, Tool, 사람의 책임을 분리한 통제된 Workflow가 효율과 안정성을 높였습니다.
#LLM#Agentic AI
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쿠팡 파트너스
개발자를 위한 서적을 확인해 보세요
이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.
#개발서적#프로그래밍
고객에게 ‘찐 정보’를 전하기 위한 CRM의 혁신을 그리다
CRM 발송 준비를 다섯 개 툴을 오가던 수작업에서 시트 기반 자동화로 바꾸었습니다. Braze와 n8n 연동으로 시간을 줄이고 고객에게 더 유효한 정보를 전할 기반을 마련했습니다.
#CRM#자동화
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Apache Airflow Task SDK에 대해 알아보기
Airflow Task SDK는 Dag와 내부 시스템을 분리해 업그레이드 호환성과 안정성을 높이는 방향을 소개했습니다. 또한 Supervisor와 Task Runner 구조로 보안과 확장성까지 강화하는 변화를 설명했습니다.
#Airflow#Python
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Agentic AI 개념 정리: 에이전트와 워크플로우의 스펙트럼
Agent와 Workflow를 명확한 구분이 아닌 스펙트럼으로 바라보는 관점을 정리했습니다. 실제 서비스에서는 둘을 조합한 하이브리드 구조와 정보 흐름 설계가 중요하다고 설명합니다.
#LLM#agent
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비전공자 PM 의 AI 자동화: 여행 상품 제목 2,500개 최적화
여행 상품 제목 2,500개를 AI와 Dify 워크플로우로 자동 최적화한 사례입니다. 수작업 21시간 분량을 몇 분으로 줄이고 제목 일관성과 가독성을 개선했습니다.
#prompt#자동화
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AWS HealthOmics 소개
AWS HealthOmics의 핵심 구성요소와 워크플로우, 비용 체계를 소개했습니다. 연구자가 바이오데이터 분석을 더 쉽게 시작할 수 있는 관리형 서비스로 설명했습니다.
#AWS#Bioinformatics
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n8n 실전 리뷰 \:\ 개발팀 리더가 경험한 4가지 핵심 장점
n8n을 실제 프로젝트에 적용해 반복 작업을 자동화한 경험을 공유했습니다. 직관적 디버깅과 재사용성, 손쉬운 시스템 통합이 큰 장점이었습니다.
#자동화#API
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Argo Events 도입기
예측 가능한 트래픽은 크론으로 대응했지만, 비정형 이벤트는 수작업 운영이 필요했습니다. Argo Events를 도입해 webhook 기반 워크플로 자동화를 구성하고 운영 효율을 높였습니다.
#ArgoCD#Kubernetes
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