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사람과 AI Agent를 위한 통합 Context Provider 구축

네이버 ENGINEERING DAY 2026 발표. AI 에이전트가 엉뚱한 답변을 하는 근본 원인이 컨텍스트 부족임을 진단하고, 팀 데이터와 서빙 레이어 자산을 자동 수집해 에이전트에게 제공하는 Agentic Context Platform을 구축한 경험을 공유한다.

핵심 포인트
  • 문제: AI 에이전트가 팀 내부 시스템 구조를 몰라 엉뚱한 답변을 반복하는 게 핵심 문제였다.
  • Context Provider: 팀 데이터·서빙 레이어 자산을 자동 수집해 에이전트에게 실시간으로 제공한다.
  • Agentic Context Platform: 사람과 AI 에이전트 모두가 활용할 수 있는 통합 컨텍스트 플랫폼을 구축했다.
  • Demo: 4가지 대표 질문에 플랫폼이 정확히 답하는 시나리오를 통해 효용을 검증했다.
  • 효과: 컨텍스트 자동화로 팀 내 AI 에이전트 활용 생산성이 크게 향상됐다.
왜 읽나AI 에이전트의 컨텍스트 품질을 높여 생산성을 끌어올리고 싶은 플랫폼 엔지니어와 AI 도구 활용 팀에게 구체적인 아키텍처 사례를 제공한다.
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