에이전트 & AI 인사이트
클로드코드 노하우, 이종 에이전트, 하네스 엔지니어링 등 — Marblo 팀이 정리하는 최신 트렌드와 사내 도입 노하우
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비용 테이블이 비었는데 파서도 라우팅도 멀쩡하다
에이전트별 비용 추적에 새 하네스를 붙일 때 배선 지점은 둘이 아니라 셋입니다. 세 번째가 조용히 실패합니다. 코드를 읽어서는 못 찾는 버그의 진단 지문과, 등록 안 된 모델 ID 가 요금을 지어내는 문제까지.
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에이전트가 일하는 중인지 어떻게 아나 — PTY 출력은 양방향으로 틀린다
터미널에 글자가 나오면 일하는 중이라고 판단하면, 끝난 에이전트가 바쁘게 보이고 일하는 에이전트가 놀고 있는 것처럼 보입니다. 12코어 머신에서 로드 애버리지가 44까지 올라간 실제 사례와, 출력 대신 경계로 상태를 정의하는 방법.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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?
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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.