Engineering Notes
음성 AI 에이전트는 어떻게 대화하면서 일까지 처리할까
음성 AI 에이전트가 대화를 이어 가면서 예약 조회·변경 같은 업무를 처리하는 구조를 OpenAI 공식 문서로 정리했습니다. 말하는 역할과 일하는 역할의 분담, 직접 답할지 맡길지 고르는 기준, 좋은 음성 에이전트의 조건을 담았습니다.
03 / Inside ideas and technology
시장과 기술 이야기78
AI 기술을 개발하는 사람들의 관점에서 전하는 산업의 변화 이야기.
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프롬프트 캐싱(Prompt Caching)이란? AI 비용을 줄이는 원리
프롬프트 캐싱은 매번 같은 입력 앞부분의 계산을 저장해 재사용하는 기능입니다. OpenAI 공식 문서로 원리, implicit·explicit 차이, 캐시 쓰기·읽기 요금 손익 계산, 캐시가 깨지는 흔한 실수 4가지와 Tool search까지 정리했습니다.
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컴팩션(Compaction)이란? 긴 AI 대화가 앞 내용을 잊는 이유
컴팩션의 뜻을 OpenAI 공식 문서로 정리했습니다. 긴 AI 대화가 앞 내용을 잊는 이유, 자동·직접 컴팩션의 차이, 이전 대화를 참고하고 작업 중간에 방향을 바꿀 때 지킬 습관, 요약과 별도로 원문을 남겨야 하는 이유를 담았습니다.
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음성 인식 정확도 높이는 법, 실시간 받아쓰기·통역 구성 비교
음성 인식 정확도를 높이는 방법을 정리했습니다. 발화 후 받아쓰기, 실시간 받아쓰기, 통역 구성 비교표와 항공 안내 방송 사례, 키워드·상황 설명·용어집으로 고유명사와 숫자를 바로잡는 법, 긴 녹음과 누가 말했는지 구분까지 담았습니다.
더 많은 이야기
51 개의 이야기
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AI에게도 발언 순서가 필요합니다
회의 중 AI의 도움은 정확한 답변만으로 완성되지 않습니다. 언제 말하고 누구에게 정보를 보여줄지, 제안과 실행을 어디에서 구분할지 살펴봅니다.
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그때는 맞고 지금은 틀리다 - 회의록의 유효기간
회의록이 정확해도 이후의 변경이 연결되지 않으면 현재의 결정을 알기 어렵습니다. 합의와 제안, 변경 이유와 남은 조건을 구분해 업무에 쓰이는 기록을 만드는 방법을 살펴봅니다.
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컨텍스트 엔지니어링이란? 뜻과 프롬프트·하네스(Harness) 차이 정리
컨텍스트 엔지니어링의 뜻을 Anthropic 정의로 정리하고 프롬프트·하네스 엔지니어링과 비교표로 구분했습니다. AI 결과가 들쭉날쭉한 이유와 필요한 자료만 넣기, 긴 대화 요약 후 새로 시작하기 등 바로 쓰는 방법 4가지를 전후 예시로 확인하세요.
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프롬프트 인젝션(Prompt Injection)이란? AI 에이전트 방어 점검표
문서·웹페이지·메일에 숨긴 지시로 AI의 행동을 바꾸는 프롬프트 인젝션의 정의와 직접·간접 공격의 차이, 실제로 일어날 수 있는 세 가지 상황, 권한 최소화부터 비밀정보 관리까지 개인이 바로 쓰는 방어 점검표를 OWASP 기준으로 정리했습니다.
![[대화에 이름이 붙으면] 2. 우리 어제도 만났는데?](https://cdn.sanity.io/images/ia1efdbu/production/9b27c7388a69e3be2a451cdd62b72d458a41ae23-1731x909.png?w=1200&fit=max&auto=format)
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[대화에 이름이 붙으면] 2. 우리 어제도 만났는데?
같은 사람의 목소리도 발언량과 녹음 환경에 따라 다르게 담깁니다. 전사 정확도와 화자 매칭의 차이, 자동으로 붙은 이름을 확인하고 관리하는 방법을 살펴봅니다.
![[대화에 이름이 붙으면] 1. 나는 "참석자 1"입니다](https://cdn.sanity.io/images/ia1efdbu/production/0a609224e5f1b8766bbf64e0e0efb554b7d525ed-1731x909.png?w=1200&fit=max&auto=format)
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[대화에 이름이 붙으면] 1. 나는 "참석자 1"입니다
회의마다 반복하던 참석자 이름 붙이기. 화자 구분과 보이스매칭의 차이를 살펴보고, 누가 한 말인지 아는 기록이 업무에 어떤 도움을 주는지 알아봅니다.
Engineering Notes
AI 회의록, 무엇을 확인해야 할까요
AI가 만든 회의록을 공유하기 전에 확인할 항목을 정리합니다. 제안과 결정, 조건, 이름과 숫자, 담당자를 대화 기록과 비교하는 방법을 알아봅니다.
![[개발일기] 음성 AI에서 'Retry'가 어려운 이유](https://cdn.sanity.io/images/ia1efdbu/production/2765f1fc7774807277cd49e0327cc58e64a9b670-1731x909.png?w=1200&fit=max&auto=format)
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[개발일기] 음성 AI에서 'Retry'가 어려운 이유
음성 인식 요청에 응답이 없을 때, 같은 작업을 다시 시작해도 될까요? 재시도와 중복 처리, 작업 상태를 통해 음성 AI의 품질을 모델에서 제품까지 생각해 봅니다.
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음성 AI의 다음 단계는 말을 알아듣고 일까지 연결하는 것
음성을 텍스트로 바꾸는 것과 실제 업무를 수행하는 것은 서로 다른 단계입니다. 음성 인식, 의도 판단, 정보 조회와 실행을 나누면 더 유용한 서비스를 설계할 수 있습니다.
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[AI를 고르는 법] 2. 좋은 AI 서비스는 왜 하나의 모델만 쓰지 않을까?
좋은 AI 서비스는 가장 좋은 모델 하나를 붙인 제품이 아닐 수 있습니다. 실제 AI 서비스가 업무의 난이도와 성격에 따라 여러 모델과 기술을 나눠 사용하는 이유를 살펴봅니다.
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[AI를 고르는 법] 1. 어떤 AI가 제일 좋을까?
새로운 AI 모델이 나올 때마다 “그래서 뭐가 제일 좋아요?”라는 질문이 따라옵니다. 하지만 이제는 하나의 최고 모델을 찾기보다, 어떤 일에 어떤 AI가 잘 맞는지를 보는 것이 더 중요해지고 있습니다.
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사람에게 쉬운 대화가 AI에게는 어려운 이유
사람은 카페나 회의실에서도 자연스럽게 대화를 이해하지만 AI에게 실제 대화는 꽤 어려운 문제입니다. 소음, 겹쳐 말하기, 고유명사와 맥락까지 음성 AI가 해결해야 하는 문제를 살펴봅니다.