에이전트 & AI 인사이트
클로드코드 노하우, 이종 에이전트, 하네스 엔지니어링 등 — Marblo 팀이 정리하는 최신 트렌드와 사내 도입 노하우
가설을 세 모델에게 반박시켜라 — Marblo 적대적 검증 보드
AI에게 물으면 대개 '좋은 생각입니다'라고 답합니다. 진짜 필요한 건 반박입니다. 하나의 가설·설계·의사결정을 서로 다른 벤더의 에이전트가 각기 다른 렌즈로 공격하게 만들어, 살아남는 결론만 채택하는 Marblo 적대적 검증 보드 레시피.
기획→코딩→리뷰→테스트를 한 보드에서 — Marblo로 개발 파이프라인 굴리기
코딩은 빨라졌는데 배포는 여전히 느린 이유는 대개 코딩 앞뒤의 단계와 사람 간 핸드오프입니다. 작업 분해·구현·리뷰·테스트를 각기 다른 에이전트에 맡기고 팀이 같은 보드에서 협업하는 Marblo 개발 파이프라인 레시피.
고객 문의 폭주를 3-에이전트 트리아지로 — Marblo 보드로 CS 1차 응대 자동화하기
매일 쏟아지는 문의의 절반은 답이 정해진 반복 질문입니다. 분류·답변초안·안전검증을 각기 다른 에이전트에 맡기는 Marblo 보드 레시피로, 상담원이 판단할 것만 남기고 CS 1차 응대를 자동화하는 법.
주간 마케팅 리포트, 30분에서 3분으로 — Marblo 보드로 자동화하는 법
매주 GA4·네이버·메타 숫자를 손으로 긁어 리포트를 만드나요? 데이터 수집·분석·작성·검증을 각기 다른 에이전트에 맡기는 Marblo 보드 레시피로 주간 리포트를 자동화하는 법을 단계별로 정리합니다.
GPT vs Claude vs Gemini — 한국 비즈니스 컨텍스트에서 어떤 모델을 언제 쓸까
벤치마크는 영어 위주, 사용 사례는 글로벌. 한국어 비즈니스 환경에서 세 모델을 직접 비교한 결과 — 한국어 품질, 비용, 법규 대응, 그리고 *어떤 작업에 어느 모델*.
마블로 시작하기 — 첫 멀티 에이전트 만드는 30분 튜토리얼
Marblo 계정 만들기부터 리서치·작성·검증 3-에이전트 워크플로우를 프로덕션에 배포하기까지 30분. 한국어 환경에서 한 단계씩 따라하는 실전 가이드.
AI 에이전트 도입 전후 3개월 — 우리가 실제로 측정한 숫자
마케팅·CS·콘텐츠 세 영역에 AI 에이전트를 도입한 3개월. 처리량, 비용, 품질, 만족도 — 자랑이 아니라 실제 측정값을 그대로 공개합니다.
Claude Code 실무 도입기 — 4인 팀이 한 달 만에 일하는 방식을 바꾼 기록
서울의 4인 AI 스튜디오가 Claude Code + MCP 스택을 도입한 첫 한 달. 무엇이 빨라졌고, 어디서 막혔고, 결국 어떤 패턴이 살아남았는가.
사내 AI 에이전트 도입 ROI 계산법 — 실전 시트와 함께
AI 에이전트 도입 비용은 얼마고 언제 회수되는가? 인건비 절감·처리량 증가·오류율 감소를 한 시트에 담는 ROI 계산법을 우리 자체 도입 데이터로 정리합니다.
Codex 5.5 GOAL 모드 분석 — 자율 에이전트의 새로운 표준
OpenAI Codex의 최신 GOAL 모드가 자율 에이전트의 표준을 어떻게 바꾸고 있는지 분석합니다. 자연어 목표 → 자동 태스크 분해 → 다단계 실행으로 이어지는 패러다임의 의미와, Marblo의 자연어 오케스트레이터와의 비교.
이종 AI 에이전트가 단일 모델보다 강한 이유 — Claude·GPT·Gemini를 한 보드에서
왜 2026년 최첨단 AI 팀들은 단일 벤더가 아닌 이종(heterogeneous) 에이전트 오케스트레이션을 선택하는가. Claude의 추론, GPT의 생성, Gemini의 검증 — 모델별 강점 분담이 가져오는 실질적 성능 차이와 비용 효율성.
MCP(Model Context Protocol) 완벽 가이드 — 에이전트가 도구를 갖는 표준
AI 에이전트가 파일시스템·DB·API·Git 같은 실제 도구에 접근할 수 있게 만든 표준, MCP(Model Context Protocol)를 해부합니다. 왜 이것이 에이전트 산업의 'USB-C'가 됐는지, 사내 시스템 연동 사례까지.
Claude Code 서브에이전트 vs 진짜 멀티 에이전트 — 무엇이 다른가?
Claude Code의 'subagent' 와 진짜 멀티 에이전트 오케스트레이션의 차이를 해부합니다. 단일 모델 N개 vs 이종 모델 N개, CLI vs 칸반 보드, 메모리 공유 vs 물리적 격리. 어떤 구조가 사내 도입에 적합한가?
사내 AI 에이전트 운영 거버넌스 5원칙 — 신뢰의 계층을 미리 설계하라
AI 에이전트를 사내에 도입하면 가장 먼저 부딪히는 질문은 '에이전트가 작성한 코드를 누가 책임지는가' 입니다. 사내 운영을 위한 5가지 거버넌스 원칙: 권한 분리, 감사 로그, 롤백 경로, 측정 지표, 팀원 교육.
업종별 AI 에이전트 구축 사례 8선: 이커머스, SaaS, 금융, 제조업까지
8가지 업종의 실제 AI 에이전트 구축 사례를 소개합니다. 각 업종별로 어떤 에이전트를 어떻게 구축했는지, 구체적인 아키텍처와 성과 데이터를 공개합니다.
2025 AI 에이전트 구축 방법론: OpenAI Agent SDK부터 멀티에이전트 아키텍처까지
최신 AI 에이전트 구축 기술을 총정리합니다. OpenAI Agent SDK, Claude MCP, Function Calling, RAG 파이프라인, 멀티에이전트 오케스트레이션 등 실전에서 사용하는 아키텍처와 구축 방법론을 다룹니다.
BigQuery로 마케팅 데이터 분석하기: SQL 쿼리 예시와 실전 활용법
BigQuery를 활용한 마케팅 데이터 분석 실전 가이드. GA4 데이터 쿼리, 퍼널 분석, 코호트 분석, 광고 ROAS 분석 등 마케터가 알아야 할 SQL 쿼리와 분석 방법론을 다룹니다.
Google Cloud Scheduler + Flask로 마케팅 자동화 구축하기: 실전 가이드
Google Cloud Scheduler와 Flask를 연동하여 마케팅 데이터 수집, 리포트 생성, 이상 탐지를 자동화하는 방법을 단계별로 설명합니다. 실제 코드 예시와 아키텍처 설계 포함.
N8N vs Flask: 왜 우리는 파이썬 코드 기반으로 AI 에이전트를 구축하는가
N8N, Make 같은 노코드 자동화 플랫폼과 Flask+Python 기반 에이전트 구축의 차이를 비교합니다. 실제 프로젝트 경험을 바탕으로 코드 기반 접근이 기업용 에이전트에 더 적합한 이유를 설명합니다.
AI 챗봇 vs 전통 CS: 비용 절감과 고객 만족도 비교 분석
AI 챗봇과 전통적인 고객 서비스를 비용, 응답 속도, 고객 만족도, 확장성 4가지 축으로 비교 분석합니다. 하이브리드 CS 전략으로 최적의 고객 경험을 설계하세요.
2025 AIO 최적화 체크리스트: AI 검색에서 인용되는 콘텐츠 만들기
Google AI Overview, Naver AI 요약, ChatGPT 검색에서 귀사 콘텐츠가 인용되기 위한 실전 체크리스트를 공개합니다. 지금 바로 적용할 수 있는 25가지 항목을 확인하세요.
AI 에이전트 도입 성공 사례: 법무법인부터 이커머스까지
다양한 산업에서 AI 에이전트를 도입해 실질적인 비즈니스 성과를 낸 사례를 분석합니다. 법무법인, 이커머스, 금융, 교육 등 업종별 구체적인 ROI와 도입 과정을 확인하세요.
SEO에서 AIO로: 검색 환경 변화에 대응하는 실전 가이드
검색의 패러다임이 SEO에서 AIO(AI Optimization)로 이동하고 있습니다. 기존 SEO 자산을 유지하면서 AIO로 전환하는 단계별 실전 가이드를 제공합니다.
GA4와 BigQuery를 연결해 마케팅 대시보드 만들기
GA4의 한계를 넘어서세요. BigQuery 연동으로 무제한 세그먼트, 실시간 알림, AI 인사이트를 구현하는 방법을 단계별로 알려드립니다.