제품과 데이터 화면, AI 시스템의 판단 구조를 읽는 실무 노트.
대표 글 · AI & Agent Systems
AI Agent란 무엇인가: 챗봇과 무엇이 다른가
실행 결과가 다음 판단을 바꾸는가. 챗봇과 Agent를 구분하는 피드백 구조를 봅니다.
글의 핵심을 그린 설명 도식
도식의 내용과 조건 읽기
실행: 공식 자료 검색 → 관측: 가격 변경 발견 → 다음 판단: 기능 제한 추가 확인. 다음 실행 후 새 관측과 목표·중단 조건을 함께 확인합니다.
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AI Agent의 Context란 무엇인가: 모든 기록을 넣으면 왜 더 나빠지는가
AI Agent의 Context는 저장된 모든 기록이 아니라 이번 Decision에 필요한 최소 working set이다. Context, Session, Memory, State의 경계를 구분하고, Context 조립 flow와 가상 Trace, 실패 유형, 설계 Checklist를 실무 기준으로 설명한다.
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Tool Calling이란 무엇인가: Model은 Tool을 직접 실행하지 않는다
Tool Calling은 Model이 외부 기능을 직접 실행하는 기능이 아니다. Model은 Tool과 Arguments를 요청하고, Application 또는 Runtime이 검증·권한 판단·실행한 뒤 Result를 돌려준다. 실행 경계와 Failure Mode를 실무 설계 기준으로 설명한다.
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기능은 많은데 왜 첫 화면은 약해질까
기능이 많은 제품이 첫 화면에서 약해지는 이유를 정보 위계와 구매 판단 흐름으로 해부합니다. Feature Density를 줄이는 것이 아니라 문제 → 해결 방식 → Proof → 기능의 순서로 Decision Clarity를 만드는 방법과 적용 예외를 시각적으로 정리합니다.
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블로그 홈을 다시 설계했다: 콘텐츠는 많았는데 왜 브랜드는 약했을까
RUDA DIRECTOR 홈의 실제 Before & After. 콘텐츠가 늘었는데 브랜드는 왜 약해졌는지, 포지셔닝·정보 위계·탐색 구조를 어떤 기준으로 다시 설계했는지 기록합니다.
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데이터가 많은 화면의 타이포그래피: 폰트 크기보다 역할을 먼저 정하라
데이터가 많은 화면에서는 폰트 크기보다 Decision·Metric·Comparison·Context의 역할을 먼저 정해야 한다. 같은 고객지원 데이터를 비교해 Type scale과 정보 위계 기준을 만든다.
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Agent Loop란 무엇인가: AI Agent가 한 번의 답변으로 끝나지 않는 이유
Agent Loop는 Model이 Action을 선택하고 Tool Result를 Observation으로 받아 다음 Decision을 갱신하는 반복 구조다. OpenAI Agents SDK와 Anthropic의 설명을 바탕으로 Loop의 구성, Stop Condition, 대표 Failure Mode를 정리한다.
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Multi-Agent에서 Direction·Orchestration·Execution을 왜 분리하는가
Multi-Agent Architecture에서 중요한 것은 Agent 수가 아니라 Responsibility Boundary다. Direction, Orchestration, Execution, Independent Review를 왜 분리하는지 Coordination Cost와 Failure Mode까지 설명한다.
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AI Agent와 Workflow의 차이: 언제 Agent가 필요한가
Workflow와 Agent의 차이는 AI 사용 여부가 아니라 다음 단계를 누가 결정하느냐에 있다. 6개의 Decision Dimension, Deterministic Shell + Agentic Core, 대표 Failure Mode로 선택 기준을 정리한다.
도식은 설명용이며 가상·합성 사례를 포함합니다. 재현 조건과 한계는 각 글에서 확인할 수 있습니다.
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처음 읽는다면 이 세 편부터
대시보드는 카드의 집합이 아니다
KPI를 나열하는 대신 상태 → 변화 → 원인 → 상세 → 행동의 의사결정 흐름으로 설계하는 기준.
AI Agent란 무엇인가: 챗봇과 무엇이 다른가
Goal, Tools, Context, State, Loop, Control을 기준으로 Agent의 최소 구조를 분해합니다.
무료 React 대시보드 템플릿 KPI Kit: 데모·소스·사용 방법
매출·고객·운영 화면 3종을 담은 무료 React·TypeScript 키트. 공개 데모, 소스와 실행 방법을 확인합니다.
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어떤 문제를 풀고 있나요?
AI & Agent Systems
Agent · Workflow · Context · Evaluation
제품·UX 설계
제품 전략 · 정보 구조 · 의사결정 흐름
데이터 해석·실무
지표 정의 · 집계 · 데이터 품질
데이터 시각화
차트 선택 · 비교 · 불확실성
전후 비교·개선
문제 진단 · 병목 · 개선의 근거
바이브 코딩 기초
AI로 만든 웹앱 이해 · 수정 · 확인
과학·코드 실험
수치 모형 · 코드 실험 · 가정과 검증
영문으로 읽기 · Vibe Coding Foundations
RUDA PRINCIPLES
글을 만드는 기준
Definition보다 Mechanism.
Decoration보다 Decision.
Claim보다 Evidence.
Best Practice보다 Trade-off.
한 편을 읽고 나면 실제 설계 판단 하나를 더 잘할 수 있어야 합니다. 확인하지 않은 성과는 쓰지 않고, 가상 사례와 실제 사례를 구분하며, 장점뿐 아니라 Failure Mode와 언제 쓰지 말아야 하는지도 함께 봅니다.