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AI 에이전트의 개념AI 에이전트란 인간의 개입 없이 목표 달성을 위해 스스로 문제를 해결하고 판단하며, LLM을 기반으로 웹 검색·코딩 등 필요한 도구를 자유롭게 활용할 수 있는 소프트웨어를 말함.기존 LLM(예: 챗GPT)이 사용자의 질문에 답하는 수동적 형태였다면, AI 에이전트는 사용자의 의도·목표를 이해해 자율적으로 행동한다는 점이 특징.기술 발전 배경과 기존 LLM 서비스와의 차별점LLM의 발전으로 AI 에이전트가 독립적 의사결정 및 자동화를 수행할 수 있게 됨.기존 LLM과 달리 AI 에이전트는 최신 정보를 외부 도구(지식 데이터베이스, 웹 검색 등)를 통해 얻고, CoT, ReAct 등 정교한 추론 프레임워크를 활용해 더 높은 자율성과 지능적인 반응을 제공.주요 활용 사례MS 365 코파일..

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1. 오즈의 마법사 프로토타입 기법(a.k.a 기만..?)오즈의 마법사 기법은 MVP 개발 시 사용되는 프로토타이핑 방법 중 하나로, 제품의 핵심 기능이 실제로 자동화되어 있지 않더라도 마치 자동화된 것처럼 사용자에게 보여주는 기법이라고 한다. 사용자에게는 시스템이 완전히 동작하는 것처럼 보이게 하나, 실제로 제공되는 코어 서비스는 미완성이지만 마치 완성된 것처럼 유저를 기만..? 하는 그런 기법이라고 할 수 있다. 아래 영상을 보자 https://www.youtube.com/watch?v=AFJu0_Mk96Y  이렇게 기능 구현의 퀄리티를 아주 최소한으로(영상에선 극한까지 최소화시켰다) 한 다음,  유저의 반응을 살펴보는 것이라고 할 수 있다.  저렇게까지 간단하게 해도 되나? 싶지만 목적에만 맞다면 ..

뭔가 0에서 1을 만드는 것에 더 흥미가 가는 듯하다. 상상과 이상을 현재로 당겨 오는 것. 프로덕트가 catalyst처럼 작용하여 어떻게든 그 문턱을 낮춰서  사람들이 원하던 것이 현실에 펼쳐지게 할 것.

1. 현상 파악 많은 양의 배달이 차지하는 빈도. 즉, 여러 사람이 먹을 양의 음식이 주문되는 정도. -> "특정 개수" 이상 메뉴를 시키되 "메인 메뉴"를 일정 이상 포함된 주문으로 단체 주문을 정의-> 주문금액의 상위 25%인 경우를 단체주문의 기준으로 정의하여 데이터를 확인 -> 정량 데이터 확인 결과, 배인에서 발생하는 단체 주문은 약 21% 2. 목표  주문 경험 다각화즉, 여러 방식의 주문 유형을 늘리도록 하자.그 중에서, 다 같이 주문할 수 있도록 하는 서비스를 만들어보자. 3. 타겟 3명 이상 한 가게에서 동시에 주문하는 유저 4. 문제정의4-1) 목표를 바탕으로 한 문제 인지메뉴를 각각 골라서 취합할 때, 대표 한 명이 전부 파악하여 선택해야 한다. 만약, 선택을 바꾸고 싶으면 대표자에게..

1. 집중할 것을 3가지 사항으로 줄이자. 1) Framework 훈련(1-Pager 작성)2) Data 관련 숙달(ML 모델링 및 통계 모델링 숙달 반복으로 속도 올려야)3) 인문학적 접근법들  2. 현재 관심있는 카테고리 1) 웨딩산업2) Block Chain 중 DeFi 시장 3. 키워야 할 능력 1. 논증, 글쓰기 능력, 철학적 사고 등등 인문학적 소양 : 추상적인 object를 전달할 수 있는 능력2. 말 할때의 박자 : 이게 자연스러워야 사고 속도도 거기에 맞춰서 원활해질 듯 하다.3. 영어회화 : 어떻게든 발전시켜보자4. AI 툴들을 통해 매우 빠른 속도로 MVP 만들기 : 배포까지 최대 6H. 5. 상황파악, 목표 설정, 문제정의, 가설설정 밥먹듯이 적용해보기6. AI, ML 개념 복습

c.f.) 배민에서 선택할 수 있는 배달 종류  배민원(한집배달, 알뜰배달)가게 배달비용일반적으로 더 높은 배달비 지불가게에 따라 다르지만 보통 더 저렴배달원 관리배민이 직접 관리가게가 직접 관리배달 속도알뜰배달을 제외하면 가게 배달보다 더 빠를 것이라는 기대배달 시간 변동이 존재. 예상 배달 시간 예측 제공 X고객의 기대“돈을 더 냈으니까 빨리 오겠지?”“배달원을 직접 관리하니까 다소 느리더라도 CS가 좋겠지?”  1. 현상 파악  1-1) 파이썬을 통한 안드로이드 앱에서 리뷰 데이터 수집 후 조건 부여하여 필터링 최근 1년 리뷰리뷰 내용에 “알뜰” 단어 포함되어있는 경우  1-2) 시각화 1-3) 결론위와 같은 결과를 봤을 때, 배민 알뜰 배달에 대한 고객들의 부정적 VoC가 상당한 걸로 보인다.또한..

가설적인 생각과 실현된 사실에 대한 것은 구분해야 한다. 가설적 생각은 테스트를 통해 반드시 검증해야 한다.검증 없이 가설적인 생각을 주장의 근거로 사용할 수는 없다.가설적 생각은 검증할 대상이지 바로 사용할 수 있는 것이 아니다. 실현된 사실도 어느정도 검증은 해야 한다.사실에 가까울 뿐이지 100% 사실을 보여준다고 장담할 수 없다.단지 현상을 데이터로 나타낼 뿐이다.  예를 들어보자. 1) 특정 영역들은 노출되는 상품들의 전환율이 높지 않은데, ‘전체 보기’ 클릭 수는 월등하게 높다.2) 해당 영역들은 모두 한 줄로 상품이 노출되는 구좌였다.3) 해당 영역들 중 카테고리 상품을 미리 꺼내서 보여주는 ‘카테고리 미리보기 구좌’들이 많았다. 위의 세 가지 현상은 사실에 가깝다고 볼 수 있다.  이때, ..