요약:AI는 데이터를 처리하는 에이전트를 만드는 것을 사소하게 만듭니다. 문제는? 대부분이 결론 없이 단순한 노이즈 데이터 덤프입니다. 해결책은 더 많은 데이터가 아니라 판단을 설계하는 것입니다. 세 가지 점검: 한 문장 지침, 운영 계층 구조, 50% 삭제 테스트.
저는 머큐리 테크놀로지 솔루션의 CEO 제임스입니다.
내 사무실은 완차이— 2026년 7월.
예쁜 솜털 문제
기업들이 어떻게 AI 에이전트를 구축하고 그들의 "기술"을 정의하는지 지켜보고 있습니다. 그리고 그것은 정확히 10년 전 인포그래픽 열풍을 떠올리게 합니다.
그 당시 콘텐츠 제작자들은 2,000단어 보고서를 시각적으로 놀라운 그래픽으로 압축할 수 있다는 것을 발견했습니다. 예쁘고. 공유 가능하며. 대부분 쓸모가 없었습니다 — 요약만 하고 결론이 없었기 때문입니다.
오늘날 개발자들은 AI로 같은 일을 하고 있습니다. 방대한 데이터와 API 연결을 시스템 프롬프트에 던져 넣고, 뛰어난 자율 에이전트가 나타나기를 기대합니다. 코드는 우아하지만, 출력은 쓰레기입니다.
나는 매일 그것을 봅니다. 에이전트는 판매 데이터의 스프레드시트를 수집하고, 세 개의 파이 차트를 생성한 후 멈춥니다. 엄청난 처리 능력.제로 판단.
이것은 우리가 "에이전트 기술"이 실제로 무엇인지 오해하기 때문에 발생합니다. 이를 해결하기 위해 우리는 인간이 어떻게 정보를 구조화했는지 30,000년 동안.
정보의 진화: 동굴에서 코드까지
결정을 내리기 위해 데이터를 구조화하는 것은 새로운 것이 아닙니다. 이는 네 가지 뚜렷한 단계로 발전했습니다:
1. 생존 (기원전 30,000년)동굴 벽화는 예술이 아니었습니다. 그것들은 선사 시대의 데이터베이스로, 화산 폭발, 사냥터, 이주 패턴을 기록했습니다. 목표는 간단했습니다: 살거나 죽거나.
2. 프레임워크 (1637)데카르트는 좌표계를 발명했습니다. X축과 Y축. 추상 데이터를 플로팅하기 위한 기본 구조입니다. 그는 우리에게 숫자에 대해 공간적으로 생각할 수 있는 구조를 제공했습니다.
3. 명확성 (1786)윌리엄 플레이페어는 막대 차트와 원형 차트를 발명했습니다. 그의 목표는 미학이 아니었습니다. 그것은 스프레드시트를 읽을 수 없는 정치인들에게 강요하기 위한 것이었습니다.경제를 한눈에 이해하다.
4. 행동 (1858)플로렌스 나이팅게일은 크림 전쟁의 사상자를 단순히 기록하지 않았습니다. 그녀는 열악한 위생이 적의 총알보다 더 많은 군인을 죽이고 있다는 것을 증명하기 위해 "장미 차트"를 특별히 설계했습니다.
그녀의 차트는 요약이 아니었습니다.군 의료 정책을 변화시킨 무기화된 논쟁이었습니다.
**기준:** 당신이 AI 에이전트를 구축할 때,AI 에이전트를 데이터 요약을 목표로 하지 마십시오. 나이팅게일의 장미 차트를 목표로 하십시오. 당신의 에이전트의 기술은 "데이터를 처리하는 것"이 아니라 **결정적인 판단을 내리는 것**입니다.
3가지 중요한 점검 사항AI 에이전트기술
머큐리에서는 머큐리 뮤즈 AI를 배포하여 콘텐츠, 운영 및 판매 전반에 걸쳐 작업을 수행하는 에이전트를 운영합니다. 에이전트가 라이브로 전환되기 전에 우리는 세 가지 점검을 통해 그 기술을 검증합니다.
시스템 프롬프트를 작성하거나 에이전트를 구축하고 있다면, 스스로에게 물어보세요:
점검 1: 한 문장 지침은 무엇인가요?
에이전트의 궁극적인 목표를 한 문장으로 요약할 수 없다면, 에이전트는 실패할 것입니다.
잘못된 기술 정의:
"8개 제품 라인에 걸쳐 5월과 6월의 판매 데이터를 분석하고 요약을 제공합니다."
올바른 기술 정의:
"6월 수익 감소를 초래한 제품을 식별하고 광고 지출을 늘릴지 또는 제품을 줄일지를 추천합니다."
AI 모델은 기쁘게 하기를 원합니다. 그들에게 확정적인 입장이나 결론을 주지 않으면, 그들은 데이터를 다시 토해냅니다.결론을 먼저 설계하세요.
검사 2: 운영 계층 구조는 무엇입니까?
당신의 에이전트가 프롬프트와 데이터를 볼 때, 무엇을 먼저 처리하나요?
우리 내부의 F.I.N.D.S. 프레임워크, 여기서 'I'는 정보 구조화(Information Structuring)를 의미합니다 — AI가 추출하고 추론할 수 있는 "인용 가능한 조각"으로 콘텐츠를 설계하는 것입니다.
에이전트가 관련 없는 배경이나 부풀려진 컨텍스트 창에 방해받으면, 인지 계층이 깨집니다. AI가 가장 중요한 변수가 무엇인지 정확히 알 수 있도록 지침의 우선 순위를 설계하세요.
확인 3: 50% 삭제 테스트
가장 고통스럽고, 가장 효과적인 테스트입니다.
당신의 에이전트의 시스템 프롬프트와 데이터를 살펴보세요. 이제 그 중 절반을 삭제하세요. 엣지 케이스, 중복된 지침, "있으면 좋은" 컨텍스트 — 모든 것을 삭제하세요.
에이전트의 핵심 지침이 살아남고 출력이 더 빠르고 명확해진다면, 그 50%는 순수한 잡음이었다.
AI 시대에는 토큰 효율성이 모든 것이다.에이전트의 기술의 가치는 얼마나 많은 데이터를 수용할 수 있는지에 의해 결정되지 않는다. 그것은 얼마나 많은 잡음을 무시할 수 있는지에 의해 결정된다.
AI는 실행을 단순화하지만 판단은 단순화하지 않는다.
네, AI는 도구를 만드는 것을 믿을 수 없을 만큼 쉽게 만들어준다. 몇 분 안에 작동하는 에이전트를 생성할 수 있다. 하지만 실행의 장벽이 사라졌기 때문에, 판단의 장벽은 이제 완전히 드러났다.
AI는 당신이 시키는 대로 충실히 실행할 것입니다. 그러나 당신이 실제로 무엇을 말하려고 하는지 모른다면, AI는 당신을 대신해 결정을 내릴 수 없습니다.
이것이 우리가 고객을 위한 솔루션을 구현할 때 데이터를 먼저 시작하지 않는 이유입니다. 우리는 비즈니스 의도에서 시작합니다. 시스템이 내려야 할 정확한 결정을 정의합니다 — 그런 다음 에이전트를 구조화하여 이를 전달합니다.
예쁜 차트를 그리는 에이전트를 만드는 것을 중단하십시오.
결정을 내리는 에이전트를 만드는 것을 시작하십시오.
머큐리 기술 솔루션: 디지털화를 가속화하십시오.
