AI 에이전트 생산성은 모델보다 작업 방식에 더 좌우될 수 있다
를 단순한 대화 도구로 쓰는 단계가 지나면 문제가 달라진다. 여러 실제 업무에 쓰기 시작하면 이전 내용을 기억하게 하는 일, 프로젝트를 정리하는 일, 필요한 문맥을 유지하는 일이 중요해진다. 처음에는 GPT에 질문을 하고, 코드를 붙여 넣고, 긴 페이지를 통째로 넣어 고쳐 달라고 하는 방식도 도움이 된다.
하지만 실제 사업 운영, 숙박 운영, 제작, 처럼 계속 이어지는 일을 맡기면 그 방식만으로는 한계가 생긴다. 핵심은 더 강한 모델을 찾는 것보다 가 일을 이어서 이해하고 다룰 수 있게 만드는 작업 환경과 관리 방식에 있다.
핵심 포인트
- 를 실제 업무에 쓰면 단순 질의응답보다 관리 문제가 커진다.
- 이전 내용을 유지하는 , 프로젝트 정리, 가 핵심 과제로 나온다.
- 처음에는 GPT에 코드나 문서를 붙여 넣는 방식도 유용하다.
- 실제 운영 업무와 에 쓰면 반복 입력과 흩어진 정보가 이 될 수 있다.
- 모델 성능보다 작업 환경을 정리하는 일이 과 토큰 절감에 더 직접적일 수 있다.