프로도의 블로그

지난 글에서, 저는 2025년 비즈니스 혁신의 핵심 동력으로 부상하는 AI 에이전트가 실질적인 가치를 창출하기 위한 첫 번째 과제, 즉 "무엇을 해결할 것인가?" 에 대한 고민을 공유했습니다. 오늘은 이러한 고민을 바탕으로, 비즈니스에 실질적으로 기여하는 AI 에이전트를 구체화하기 위해 어떤 단계를 거쳤는지, 그 여정을 이어가고자 합니다.저는 스타트업에서 다양한 서비스를 기획하고 개발하며 쌓았던 경험을 바탕으로, 체계적인 접근 방식을 적용하고자 했습니다. 가장 먼저 제품 요구사항 정의 (PRD, Product Requirements Document) 단계를 LLM을 활용하여 시도했습니다. 현재 저희가 직면한 도메인과 상황, 그리고 비즈니스 요구사항들을 상세히 기술하고, 이를 기반으로 AI 에이전트..

2024년 LLM의 폭발적인 성장세에 이어, 2025년은 기업들이 비즈니스 가치 창출의 핵심 동력으로 AI 에이전트에 주목하는 시점입니다. 저 역시 올해, 비즈니스에 실질적으로 기여하는 AI 에이전트를 개발하는 것을 가장 중요한 목표로 설정했습니다.최근 AI 에이전트 관련 자료들을 살펴보면, 이론적 배경이나 기술 구현 방법론은 다양하게 찾아볼 수 있습니다. 간단한 AI 에이전트 프로토타입을 만드는 것은 어렵지 않았습니다. 하지만, 실질적인 비즈니스 효용을 창출하는 AI 에이전트 개발은 전혀 다른 차원의 문제였습니다.가장 큰 난관은 "어떤 비즈니스 문제를 해결하기 위해 AI 에이전트를 만들어야 하는가?" 라는 근본적인 질문에 직면하는 것이었습니다. 이미 텍스트 요약, 이미지/영상 생성, 데이터 분석, 의미..