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RAISE LAB

AI 기초 다지기

메타인지를 활용해 AI 결과물의 수준을 높이는 질문법AI는 사용자가 지닌 안목과 요구 수준까지만 결과물을 내놓으므로 단순 실행보다 검증과 다듬는 과정이 성패를 가른다. 곧바로 답을 구하기보다 문제를 해결하는 워크플로와 계획 설계 자체를 AI와 먼저 상의하는 메타인지적 접근이 필요하다. AI를 단순 챗봇이 아니라 '도구를 만드는 도구'로 바라보고 끈기 있게 피드백을 주고받을 때 활용 격차를 좁힐 수 있다.서울대학교 Seoul National University · 23분 · 초급 · 26. 10. 07.
LLM·워크플로·AI 에이전트의 차이점과 ReAct 구조단순 언어 모델(LLM)과 자동화 워크플로, 그리고 AI 에이전트의 차이를 비개발자 눈높이에서 3단계로 명확히 정리한다. 워크플로는 사람이 설계한 고정 경로를 따르지만, AI 에이전트는 LLM이 직접 의사결정자가 되어 목표 달성 방안을 추론하고 도구를 실행한다. 추론(Reason)과 실행(Act)을 거쳐 스스로 결과물을 검토하고 개선하는 반복 루프가 에이전트의 핵심이다.Jeff Su · 10분 · 입문 · 26. 09. 28.