피터의 개발이야기

[AI] Peterica의 AI공부와 비젼 정리ㅁ 들어가며요즘 AI를 활용한 개발 이야기를 들으면 늘 비슷한 고민으로 돌아온다.“어떤 모델을 써야 더 잘 나오지?”하지만 한 영상을 보고 나서 이 질문 자체가 틀렸을 수 있다는 생각이 들었다.문제는 모델이 아니라, 결과를 만드는 방식에 있었다. ㅁ 왜 AI는 항상 들쭉날쭉할까Claude를 쓰다가 Codex를 쓰고, 다시 Gemini를 쓰면같은 요구사항인데도 결과는 매번 달라진다.어떤 날은 구조가 깔끔하고어떤 날은 naming이 엉망이고어떤 날은 아예 설계가 틀어진다그래서 우리는 보통 이렇게 생각한다.“더 좋은 모델을 써야겠다” 하지만 Harness Engineering은 정반대의 이야기를 한다.“AI는 믿을 수 없다. 대신 시스템으로 통제해야 한다.” ㅁ..

[AI] Peterica의 AI공부와 비젼 정리ㅁ 들어가며실제로 Claude을 효율적으로 사용하기 위해서는 워크플로우 구조(workflow)를 이해해야 한다.LLM은 단지 추론 엔진일 뿐이고, 실제 문제 해결은 여러 단계의 작업을 어떻게 연결하느냐에 따라 결정된다.Anthropic에서 정리한 글 “Common workflow patterns for AI agents” 역시 같은 메시지를 전달한다.좋은 Agent 시스템은 좋은 Workflow 설계에서 나온다. ㅁ Agent 시스템의 본질AI Agent는 단순한 모델 호출이 아닌, 실제로는 다음 요소들이 결합된 작은 프로그램 구조에 가깝다.ㅇ LLM reasoning(한번더 생각한다)ㅇ tool / API 호출ㅇ 중간 결과 저장ㅇ 반복적인 평가와 개선 즉 ..

ㅁ 들어가며[AI] Agentic Workflow와 harness 개념 중심을 작성하면서 Harness(발음은 "하-니스"이다^^)에 대해서 알게 되었다.처음에는 단순히 “LLM을 실행시키는 코드” 정도로 이해했지만, 최근 여러 사례를 살펴보면서 생각이 조금 바뀌었다.LLM 자체는 두뇌일 뿐이다.실제 시스템에서 일을 하게 만드는 것은 Harness다.오늘 한 개발자가 다음 두 가지에 대해서 비교 질문을 주었다.Ralph Loop (Ralph Wiggum Technique)Agentic Workflow Harness둘 다 AI 에이전트를 실행하는 구조이지만, 철학과 구현 방식이 상당히 다르다.이 차이를 이해하면 AI 에이전트 시스템을 어떻게 설계해야 하는지 방향이 보이기 시작한다. ㅁ Harness란 무엇..

[AI] Peterica의 AI공부와 비젼 정리ㅁ 들어가며ㅇ EP 86. 진짜 내 일을 해결하는 Agentic Workflow (Lablup 신정규 대표) 영상의 핵심 흐름을 Agentic Workflow와 harness 개념 중심으로 챕터화한 요약이다. 각 구간은 실제 대화 흐름 기준으로 묶었으며, 실무 적용 포인트를 중심으로 정리하였다. ㅁ Agentic AI의 패러다임 전환핵심 인사이트(약 31:27)AI 성능 확장은 더 이상 모델 크기 증가만으로 해결되지 않는다.대신 에이전트 수를 늘리는 방식(agent swarm)으로 확장한다.즉, 단일 모델 → 다수 에이전트 협업 구조로 패러다임이 이동 중이다.에이전트를 하나에서 10개, 20개로 늘리는 방향으로 확장이 이동했다 실무 적용실제 시스템 구조도 ..

[AI] Peterica의 AI공부와 비젼 정리ㅁ 들어가며AI 코딩 도구를 처음 접하면 대부분 이렇게 생각한다.“이제 코드를 대신 써주는 도구가 생겼구나.”하지만 실제로 Agent 기반 개발을 이해하게 되면 생각이 완전히 바뀐다.AI는 단순히 코드를 대신 작성하는 도구가 아니라 코드를 만들어내는 시스템 자체를 설계하는 기술로 발전하고 있기 때문이다. 이 흐름을 이해하려면 두 가지 개념이 중요하다.Agentic WorkflowHarness이 두 개념은 앞으로 AI 개발 방식의 구조를 설명하는 핵심 키워드가 된다. ㅁ Agentic Workflow — AI가 일을 수행하는 방식Agentic Workflow는 간단히 말하면AI 에이전트들이 협력하여 하나의 작업을 완성하는 구조다.기존 AI 사용 방식은 매..