하네스 = RAG×Agent
-
사내 데이터를 AI에 열 때 추진팀이 먼저 정할 세 가지 — 읽기 전용, 자료 기준일, ‘확인할 수 없음’과 ‘자료 없음’의 구분
직원이 ‘AI에 어디까지 넣어도 되나’를 묻던 질문은 회사가 사내 데이터를 AI에 직접 연결하는 순간 ‘AI가 어디까지 읽나’로 바뀝니다. 크린앤사이언스가 사내…
-
사내 RAG 근거는 사실을 더할 뿐 권한을 더하지 않습니다 — 외부 연락처를 붙이라는 숨은 지시가 세 조건 30번 중 3번 통한 실험과 경계 설계
AI의 기억은 나와 우리 일에 대한 것이고, RAG가 건네는 지식은 세상에 대한 것입니다. Sillok의 근거 회수 원장 1,279행에서 원천·선례 같은…
-
사내 RAG를 늘리기 전에 인용 점검기와 퇴역 기준부터 다십시오 — 인용 실험 40문항과, 개인 RAG 8개 중 3개만 자동으로 쓰인 운영 기록
개인 RAG 8개에서 잰 기록입니다. 하네스에서 얻은 두 교훈, 규칙에는 집행 장치를 짝짓고 결정을 바꾸지 않는 관측에는 예산을 건다는 원칙을…
-
사내 RAG는 근거를 먼저 넣고, 모자랄 때만 찾으러 보내십시오 — 질문 50개에서 원천 90%를 맞히며 AI 호출을 43% 줄인 배달 설계
사내 RAG가 근거를 건네는 길은 둘입니다. 하네스가 프롬프트에 미리 넣거나, 에이전트가 찾으러 가거나. Sillok 기록과 실험 100문항에서 미리 넣기는 빠르고…
-
사내 RAG는 벡터 DB보다 ‘다시 찾는 고리’가 먼저입니다 — 같은 키워드 색인에서 근거 법령 정답률을 12%에서 54%로 올린 실측
에이전틱 RAG에 벡터 DB는 필수가 아닙니다. 원형 논문은 위키백과 API와 키워드 검색으로 출발했고, 2026년 연구는 작은 자료에서 파일을 직접 뒤지는…
-
AI가 코드를 쓰는 회사에 필요한 개발 하네스 — AI 주도 개발(AIDD) 가드레일·국내외 동향·기업 도입 5단계
AI 주도 개발(AIDD)에서 무너지는 곳은 속도가 아니라 ‘완료’의 정의였습니다. DORA·METR 연구와 구글·KT·LG CNS의 공개 발표, 그리고 앱 네 개를 에이전트와…
-
기업 AI의 기억은 쌓기보다 꺼내는 길이 먼저입니다 — 에이전트 기억 509개 중 39%가 한 달 내내 잠들어 있던 기록과 4층 기억 설계
AI 에이전트 하네스의 기억이 두 달 새 298개에서 509개로 늘었지만 39%는 한 달 동안 한 번도 건드리지 않았습니다. 프롬프트마다 관련…
-
AI 운영 대시보드를 늘리기 전에 ‘끄면 무엇이 달라지는가’를 물으십시오 — 관측이 엔진보다 커진 하네스의 1-in-1-out 예산
AI 에이전트 하네스의 운영 구성요소가 215개, 보드가 38개로 늘어나는 동안 학습 성과 지표는 10주째 평탄했습니다. ‘끄면 무엇이 달라지는가’로 엔진·학습·운영을 가르고…
-
AI 가드레일은 지침 문장이 아니라 집행 장치입니다 — 상시 규칙 41개 중 21개가 문장으로만 남아 있던 하네스의 교훈
AI 에이전트 하네스의 상시 규칙 41개를 집행 장치와 짝지어 보니 21개는 어겨도 걸리는 장치가 없었습니다. 문장뿐인 금지 아래서 사고가 세…
-
AI 에이전트 비용은 토큰 총량이 아니라 성공 작업당 비용으로 봅니다 — 1,481억 토큰 장부에서 찾은 AI 예산의 착시와 절감 후보
9개월 약 1,481억 토큰을 쓴 AI 에이전트 장부를 다시 읽었습니다. Claude 입력의 95.7%는 값싼 캐시 읽기였고, 줄일 후보는 30분 안에…
불러오는 중…
모든 글을 불러왔습니다.