AI가 90% 확신한다고 했다. 그래서 자동화해도 될까?
AI 분류 모델의 confidence를 곧바로 자동화 기준으로 써도 될까? JEV 이메일 분류 PoC 경험을 바탕으로 calibration, risk-coverage, AUTO·VERIFY·REVIEW 정책과 Human-in-the-loop를 실무 관점에서 설명합니다.
MCP가 대세라는데, 기존 REST API도 전부 바꿔야 할까?
MCP가 확산된다고 기존 REST API를 모두 다시 만들 필요는 없다. OpenAPI, Hosted MCP, Custom MCP를 어떤 기준으로 조합할지 Enterprise Agent의 capability exposure 관점에서 정리한다.
10분짜리 관리자 작업을 Agent에게 맡겼다: Enterprise AI에서 Job State가 필요한 이유
기업 PowerPoint 템플릿을 reusable mold로 만드는 관리자용 long-running 작업을 사례로, Agent Run과 Business Job을 분리하고 State·Retry·Resume·Replay·Idempotency를 설계하는 이유를 설명합니다.
JEV로 이메일 분류를 직접 만들어보니: LLM과 달랐던 것은 무엇이었나
JEV와 n8n으로 이메일 분류 PoC를 직접 만들며 확인한 것은 모델 성능보다 Decision Contract의 중요성이었다. L1/L2, score·margin, deterministic resolver와 AUTO/REVIEW 경계를 실제 코드로 풀어본다.
Agents API가 나왔는데, 내가 만든 Agent Runtime은 버려야 할까?
OpenAI Agents API가 managed Codex harness를 제공하기 시작했다. 직접 만든 self-hosted Agent Runtime에서 무엇을 버릴 수 있고, 어떤 application 책임은 끝까지 남겨야 하는지 교체 가능한 contract 관점에서 정리한다.