AI 에이전트를 실제로 어디에 쓰고 있고 워크플로우는 어떤지 쉽게 설명해 줄 수 있나요?

저는 일상 업무에서 주로 세 가지 용도로 AI 에이전트를 사용합니다:

1. 코딩 및 도구 구축

저는 몇 개의 SaaS 제품과 커스텀 소프트웨어(제 자동차 정비소를 위한 도구 포함)를 운영하고 있습니다.

제 일반적인 워크플로우는 이렇습니다:
• 기능이나 문제를 평이한 영어로 설명합니다.
• AI 하나(보통 Claude나 Cursor)가 아키텍처를 계획하고 단계를 나눕니다.
• 다른 AI가 실제 코드를 작성합니다.
• 저는 검토하고 테스트하며, 무언가 고장 나거나 인간의 판단이 필요할 때만 개입합니다.

더 복잡한 작업의 경우 (l …

정말 초보적인 질문인 거 아는데, 이런 작업들의 결과물은 어디에 저장되나요? 만약 승인하기 전에 검토하라고 답변을 작성해 준다면, 그게 채팅창에 뜨나요? 슬랙? 이메일?

이번 스프린트에 바로 테스트해 봤는데, 새로운 기술을 익혔습니다.

4포인트짜리 작업을 과부하 걸리게 해서, 2포인트짜리 작업 두 개로 나눴죠. 그 4포인트를 하루 만에 끝냈습니다. 한 작업은 기술을 조정하려고 실제로 7번이나 다시 했어요. 어떤 불쌍한 엔지니어가 그 코드를 7번이나 리뷰해 줬답니다 ㅋㅋ 맥주 한잔 사야겠어요!

에이전트가 지라(Jira)를 열고, 스토리/설명을 읽고, 계획하고, 구현하고, 도커를 사용해 로컬에 배포하고, 로컬에서 검증하고, 증거를 제공하고, 커밋하고, 테스트와 증거를 포함한 PR을 생성합니다. 중간중간 지라도 정기적으로 업데이트해서 우리는 …

매일 두 가지를 사용함.

첫 번째는 아침 7시에 크론(cron)으로 실행됨. 내가 팔로우하는 몇 가지 주제를 검색한 다음, 각 아이디어를 칸반 보드에 카드 형태로 작성해 둠. 초안도 이미 설명란에 적혀 있고. 스케줄이 실행되면 에이전트가 조사하고 글을 써서, 내가 책상에 앉을 때쯤이면 보드에 카드 5~6개가 올라와 있음. 그중 2개만 남기고 나머지는 버림. 빈 에디터 쳐다보는 것보다 훨씬 나음.

두 번째는 MCP를 통해 내 레포지토리와 Postgres 스키마에 대한 읽기 권한을 가지고 있음. 그래서 "테넌트 필터가 어디에..." 같은 걸 물어보면 바로 답해줌.

많은 사람이 AI를 잘못 사용하고 있다고 생각합니다. 다들 AI가 자신을 위해 무언가를 만들거나 창조하길 바라죠. 하지만 저는 AI가 당신을 위해 큐레이션 해주는 데서 더 큰 가치가 나온다고 봅니다. 제가 마이크로소프트 쪽 출신이라 그럴 수도 있지만, 그게 제가 발견한 가장 강력한 가치예요.

회사용 간단한 HR 에이전트를 예로 들어보죠. 간단히 말해, 팀의 간단한 질문에 답해줄 1단계 HR 에이전트를 만드는 겁니다. HR이 가진 모든 정보를 AI에게 제공하세요. 그런 다음 직원들이 HR A와 소통하게 하는 거죠 …