장금상선 부산 계열사 대상 Zoom 시범강의
LLM에서 Agent로, 업무를 맡기는 법
Agenda
LLM
Limits
이제 질문이 바뀝니다. “답을 잘하나?”보다 “일을 맡길 수 있나?”를 봅니다.
Why Agent
Evolution
Agent Anatomy
Problem -> Structure
| 환각 | 근거 확인과 검증 |
| 실행 불가 | 도구와 명령 실행 |
| 환경 모름 | 파일, 폴더, 로그 접근 |
| 반복성 부족 | 피드백 루프 |
Claude Code
| 채팅형 AI | Claude Code |
|---|---|
| 답변 생성 | 파일 읽기와 수정 |
| 사람이 복사/붙여넣기 | 작업 폴더에서 실행 |
| 현재 폴더 모름 | 폴더 구조 파악 |
| 결과 확인은 사람 | 명령과 파일로 검증 |
How It Works
“일을 맡기려면 먼저 상황을 알게 하고, 다음에 범위를 정하고, 마지막에 결과를 확인해야 합니다.”
Delegation Loop 01
처음에 볼 것 - 폴더 구조 살펴보기 - 파일 내용 요약하기 - 데이터 열과 형식 파악하기 - 기존 규칙 찾기
“이 폴더의 구성과 주요 파일을 먼저 설명해줘.”
Delegation Loop 02
계획은 멈추는 단계가 아니라, 맡길 범위를 맞추는 단계입니다.
Delegation Loop 03
Delegation Loop 04
Delegation Loop 05
업무가 민감할수록 권한은 좁게, 샘플 작업일수록 조금 넓게 둡니다.
Demo 1
Demo 1 Flow
Demo 2
Demo 2 Verify
Context
LLM의 결과 품질은 곧 입력된 컨텍스트의 품질입니다. 좋은 답을 받으려면, 좋은 정보를 적절한 시점에 넣어줘야 합니다.
Context Map
모두 같은 목적입니다 — 매번 설명하지 않아도 Agent가 알 수 있게.
CLAUDE.md
CLAUDE.md Best Practice
# 장금상선 프로젝트 규칙 - 실제 회사 데이터·고객명 사용 금지 · 데모용 합성 데이터만 사용 - 수정 전 계획을 먼저 제시 · 큰 변경은 승인 후 진행 - 결과는 파일로 남기고 경로를 보고 - 검증 결과를 마지막에 요약
Advanced 01
Advanced 02
예: NomaDamas/k-skill 한 줄 연결 → 한국인용 86개 스킬을 한 번에 컨텍스트에 붙입니다.
docs.claude.com/en/docs/agents-and-tools/agent-skills/overview
Advanced 03
도구를 붙일수록 권한과 로그를 더 꼼꼼히 봐야 합니다.
Advanced 04
Skills, MCP 서버, 앱 연결, 설정을 한 번에 설치하는 패키지입니다.
개별 기능을 하나씩 붙이는 대신, 업무 목적에 맞는 세트를 통째로 추가합니다.
Advanced 05
긴 리서치와 로그 탐색은 따로 맡기고, 메인 대화에는 요약 결과만 가져옵니다.
Delegation
목표는 AI 자랑이 아니라 생산성 향상입니다.
Closing
Agent는 업무 일부를 맡기는 도구입니다.
반복 업무는 맡기고, 사람은 판단에 시간을 씁니다.