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V. AI Agent의 핵심 부품들 하나씩 만들어보기 # 1. Tool 실행과 안전장치 TOOLS = {"calculator": lambda a: eval_expr(a.get("expr",""))} def eval_expr(expr): return f"{expr}의 결과값" def run_tool(name, args, steps, max_steps): if steps >= max_steps: return "중지되었습니다. 단계 제한에 도달하였습니다." if name not in TOOLS: return f"중지되었습니다. {name}이라는 툴이 없습니다." if not isinstance(args, dict): return "중지.. 2026. 8. 23.
IV. AI Agent가 LLM의 응답을 JSON으로 받고, 그 안에서 Tool 이름과 인자(arguments)를 꺼내서 실제 Tool 실행으로 연결하기 위한 기초 # 1. JSON 문자열을 Python 객체로. import json raw = '{"tool":"search", "args":{"query":"refund policy"}, "done":false}' data = json.loads(raw) print(type(data)) print(data["tool"]) print(data["args"]["query"]) print(data["done"], type(data["done"])) #-------- 2. Python 객체를 JSON 문자열로 import json payload = { "model":"some-model", "max_tokens": 2048, .. 2026. 8. 22.
III. 대화 기록(history)을 어떻게 Python으로 관리하는가 history = [ {"role":"system", "content":"너는 도움을 주는 에이전트야."}, {"role":"user", "content":"내 주문에 대한 배송이 늦네."}, {"role":"assistant", "content":"내가 그 주문을 확인해 볼께."}, ] print(history[1]["content"]) print("Turns: ", len(history)) for msg in history: print(f"[{msg['role']:^9}] {msg['content']}") #-------- response = { "id":"steven_20", "usage.. 2026. 8. 22.
II. AI Agent를 만들 때 자주 사용하는 패턴들 # 1. 변수 f-string user_name = "스티븐" task = "분기별 판매 보고서를 요약하세요." step = 2 max_steps = 5 prompt = f"User: {user_name} \nTask: {task} \nStep {step} of {max_steps}" print(prompt) #------- 2. 숫자 formatting tokens_used = 25123 cost_per_token = 0.000003 print(f"사용한 토큰수: {tokens_used:,}") print(f"현재까지 비용: ${tokens_used * cost_per_token:.4f}") print(f"남아있는 예산: ${100.. 2026. 8. 22.
I. Python 실행 환경이 제대로 갖춰져 있는지 확인하는 간단한 점검 프로그램 import sys import os print("파이썬 실행환경 체크하기") print("-"*30) version = f"{sys.version_info.major}.{sys.version_info.minor}.{sys.version_info.micro}" print("Python version: " + version) in_venv = sys.prefix != sys.base_prefix print("Virtual env active: " + str(in_venv)) print("Interpreter path: " + sys.executable) print("Working folder: " + os.getcwd()) if sys.vers.. 2026. 8. 22.
Netflix의 전략적 진화에 관한 정리 ― 자기잠식(Self-Cannibalization)과 해법 중심 경영의 사례 분석 ―Ⅰ. 서론기업의 흥망은 단순히 기술력이나 자본력의 차이로 설명되기 어렵다. 오히려 더 근본적인 요인은 기업이 스스로를 어떻게 정의하는가, 그리고 변화하는 환경 속에서 자신만의 ‘해법(solution)’을 얼마나 명확하게 설정하고 실행하는가에 달려 있다.본 연구는 넷플릭스의 전략적 전환 과정을 분석함으로써 다음과 같은 질문에 답하고자 한다.넷플릭스는 어떻게 산업 구조의 변화를 기회로 전환했는가?왜 넷플릭스는 기존 사업을 스스로 잠식하는 전략을 선택했는가?넷플릭스의 사례는 해법 중심 경영(solution-driven management)에 대해 무엇을 시사하는가?Ⅱ. 창업기: ‘접근성’에 대한 해법 제시1. 문제 인식1990.. 2026. 2. 14.

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