AIESCU
프로덕션 AI, 4주 안에 출시합니다.
스타트업을 대신해 구축하거나, Claude Code로 직접 구축하는 법을 알려드립니다. 한 명의 엔지니어가 에이전트를 병렬로 운영하며 결과를 책임집니다.
99.9%
고객 프로덕션 플랫폼의 API 가용성
10×
고객 인프라 비용 절감
93%
고객 프로덕션 문서 AI의 검색 정확도(CI 게이트 적용)
15+
년 이상의 프로덕션 소프트웨어 출시 경험
출시가 필요하신가요? 왼쪽에서 시작하세요. 직접 배우고 싶으신가요? 오른쪽에서 시작하세요.
구축 대행
프로덕션 AI를 구축해 드립니다.
- 4주 만에 RAG 프로덕션 배포
- eval CI + 가드레일을 갖춘 에이전트
- 문서 수집 파이프라인
직접 구축
Claude Code로 출시하는 법을 배우세요.
- 2일 집중 과정
- 6주 AI 엔지니어 프로그램
- 평생 이용권 + 스킬 라이브러리
구축 대행이 적합한 경우…
- AI 팀 채용 없이 빠르게 프로덕션에 배포해야 한다
- 직접 구축하기보다 완성된 시스템을 소유하고 싶다
- 지금 실제 데이터와 해결할 문제가 있다
직접 구축이 적합한 경우…
- 직접 구축하고 싶은 엔지니어다
- 결과물 하나가 아니라 장기적으로 활용할 역량을 원한다
- 자기 속도로 학습하며 평생 이용하고 싶다
- 4주 만에 RAG + 에이전트 스택 가동
- Eval CI가 모든 PR을 게이트
- 첫날부터 옵저버빌리티 확보
- 브리프를 공개해 누구나 검토 가능
우리가 지키는 원칙 · 프로덕션 환경의 LLMs
비용을 낭비하지 않고 AI를 프로덕션에 배포하는 10가지 원칙
LLMs로 구축하며 배운 내용입니다. 모든 프로젝트와 과정이 이 원칙을 따릅니다.
- 01
명세는 엄격하게, 코드는 유연하게.
제대로 작동하는 명세 한 페이지는 버릴 코드를 일주일간 작성하는 것보다 가치 있습니다. 명세가 틀리면 LLMs는 잘못된 일을 가속합니다.
- 02
모델 호출 전에 evals부터.
먼저 실패하는 eval을 작성하세요. 통과 기준이 없다면 제품이 아니라 영원한 프로토타입일 뿐입니다.
- 03
도구가 prompt를 이긴다.
엄격한 스키마를 갖춘 20줄짜리 도구가 2,000-token 시스템 prompt보다 낫습니다. 모델은 잘못된 도구 호출에서는 복구하지만 모호한 지시에서는 복구하지 못합니다.
- 04
과감하게 캐시하고, 냉정하게 라우팅하라.
Prompt 캐시, embedding 캐시, 응답 캐시. 저렴한 모델은 라우팅하고 비싼 모델은 생성합니다. 비용의 80%는 잘못된 호출에 잘못된 모델을 쓸 때 발생합니다.
- 05
LLMs에는 모놀리스, 사람에게는 마이크로서비스.
LLMs는 12개 서비스 메시보다 모놀리스를 더 빨리 읽습니다. 너무 일찍 분리하면 시스템 전체를 한 번에 파악하는 최대 강점을 잃습니다.
- 06
prompt가 아니라 컨텍스트를 다듬어라.
모델의 품질은 컨텍스트 창 안의 내용으로 결정됩니다. 사실, 예시, 제약 조건이 아닌 token은 모두 제거하세요.
- 07
주장이 아니라 증거를.
모든 ‘작동한다’는 말은 테스트 실행, eval 행, git 로그 행으로 입증해야 합니다. 감으로는 출시할 수 없습니다.
- 08
서브에이전트 리뷰 = 2단계.
탐색자 + 적대적 검증자. 에이전트 하나는 확신에 차서 틀릴 수 있지만, 의견이 다른 두 에이전트는 진실을 끌어냅니다.
- 09
매니저 모드: 5 → 1.
운영자 한 명이 5개 에이전트를 병렬로 조율해 예전에는 팀이 필요했던 결과를 냅니다. 작업 레인, 비동기 진행, 문서화된 인계.
- 10
플레잉 코치.
같은 날 코드를 출시하고 에이전트를 리뷰하세요. 오늘 직접 코딩해야 할지, 오케스트레이션해야 할지 판단하는 능력이 핵심입니다.