안녕하세요! 😊
「AI 엔지니어링 진화사」 #3편이에요.
지금까지 우리는
'잘 묻기(#1 프롬프트)'와
'잘 알려주기(#2 컨텍스트)'를 배웠어요.
이제 AI가 한 걸음 더 나아가요.
스스로 '행동'하기 시작하는 거죠.
바로 '에이전트 엔지니어링'이에요.
이번에도 길어요. (1만 자 넘게 담았어요!)
줄바꿈 많이, 소제목으로 나눴으니
편하게 골라 읽으셔도 돼요. 👍
끝에 참고자료도 잔뜩 정리했어요. 📚
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📌 한 줄로 말하면?
"에이전트는 '스스로 계획하고 행동하는 AI'예요.
목표만 주면, 알아서 단계를 밟아 해내요."
이걸 잘 만드는 기술이 에이전트 엔지니어링이에요.
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🤔 '에이전트'가 뭐예요?
보통 AI는 우리가 시키는
'답 하나'를 주죠.
에이전트는 달라요.
목표를 주면—
· 무엇을 할지 스스로 계획하고,
· 필요한 도구를 골라 쓰고,
· 단계를 밟아 끝까지 해내요.
마치 '알아서 일하는 신입 직원' 같죠.
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↔ '에이전트' vs '워크플로'
둘을 구분하면 이해가 쉬워요.
· 워크플로(Workflow):
사람이 짠 '정해진 길'을 따라가요.
(순서가 미리 고정돼 있어요)
· 에이전트(Agent):
AI가 '스스로 길을 정하며' 가요.
(그때그때 판단해요)
핵심 차이는 '누가 결정하느냐'예요.
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🧱 기본 블록 — '증강된 LLM'
(#2편에서 본 그 개념이에요!)
에이전트의 가장 작은 부품은
'능력이 더해진 AI'예요.
평범한 AI에 세 가지가 붙어요.
· 검색 — 정보를 스스로 찾기
· 도구 — 계산·앱·검색을 쓰기
· 기억 — 중요한 걸 적어두기
이 셋이 더해지면
'답변기'가 '일꾼'으로 진화해요.
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🔁 에이전트의 작동 루프
에이전트는 이 과정을 '반복'해요.
① 생각 — 다음에 뭘 할지 정하기
② 행동 — 도구를 써서 실행하기
③ 관찰 — 결과를 보고 판단하기
→ 다시 ①로
이 '생각→행동→관찰' 반복이
에이전트의 심장이에요.
(연구에선 'ReAct'라고 불러요. Yao et al., 2022)
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🧩 자주 쓰는 5가지 패턴 (쉽게)
복잡한 에이전트도, 알고 보면
이 다섯 조각의 조합이에요.
1) 프롬프트 체이닝
일을 단계로 쪼개 '순서대로' 처리.
(개요 → 초안 → 교정)
2) 라우팅
요청을 분류해 '알맞은 담당자'에게.
(환불 문의 → 환불 처리)
3) 병렬화
여러 일을 '동시에', 또는
여러 번 시도해 가장 좋은 걸 고르기.
4) 오케스트레이터-워커
'대장 AI'가 일을 잘게 나눠
'일꾼 AI들'에게 분배.
(지휘자와 연주자)
5) 평가자-최적화
한 AI가 만들면, 다른 AI가
'점수 매기고 고치게' 하기.
(작가와 편집자)
레고처럼 조합해 원하는 시스템을 만들어요.
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🦾 '진짜 자율 에이전트'는?
진짜 에이전트는 이렇게 움직여요.
· 사람이 목표를 주면,
· 스스로 계획하고 일하다가,
· 막히거나 판단이 필요하면
다시 사람에게 물어봐요.
'단계를 미리 못 정하는 열린 문제'에
특히 강해요.
앤트로픽이 꼽은 좋은 사례는—
· 코딩: 여러 파일을 오가며 버그 수정
· 고객지원: 대화하며 실제 시스템 조작
· 컴퓨터 작업: 화면 보고 직접 클릭·입력
(우리가 쓰는 '클로드 코드'가
대표적인 코딩 에이전트예요!)
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⚠️ 그런데, 꼭 에이전트여야 할까?
가장 중요한 조언이에요.
앤트로픽은 말해요.
"먼저 단순하게 시작하라."
에이전트는 똑똑하지만
더 느리고, 더 비싸요.
그래서 이렇게 권해요.
"많은 경우엔, 검색·예시를 곁들인
'AI 호출 한 번'으로도 충분하다."
'단순한 게 안 될 때'만
한 단계씩 복잡하게 가는 거예요.
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🛠 잘 만드는 3가지 원칙
앤트로픽이 강조한 핵심이에요.
1) 단순함 (Simplicity)
필요 이상으로 복잡하게 만들지 말 것.
2) 투명성 (Transparency)
AI가 '무슨 계획으로 움직이는지'
사람이 볼 수 있게 할 것.
3) 좋은 '도구' 설계
AI가 쓸 도구를 깔끔하게 만들고
설명을 잘 달아둘 것.
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🔧 '도구'가 왜 그렇게 중요할까
재밌는 일화가 있어요.
앤트로픽이 코딩 에이전트를 만들 때,
"프롬프트보다 '도구'를 다듬는 데
더 많은 시간을 썼다"고 해요.
왜냐면, 아무리 똑똑해도
연장이 엉망이면 일을 못 하니까요.
· 도구 설명이 모호하면 → 엉뚱하게 써요.
· 도구가 깔끔하면 → 정확하게 일해요.
이걸 '에이전트–컴퓨터 인터페이스'라 불러요.
좋은 AI = 똑똑한 머리 + 잘 만든 연장!
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⚖️ 에이전트의 명(明)과 암(暗)
좋은 점만 있는 건 아니에요.
밝은 면 ☀️
· 복잡한 일을 끝까지 알아서 해줘요.
· 사람 손이 훨씬 덜 가요.
어두운 면 🌑
· 더 느리고, 비용도 더 들어요.
· 가끔 엉뚱한 길로 빠질 수 있어요.
· '무슨 짓을 했는지' 추적이 필요해요.
그래서 "꼭 필요할 때만, 투명하게"가
핵심이에요.
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🌍 입문자도 이미 만나고 있어요
· 여행 일정을 알아서 짜주는 AI
· 자료를 찾아 정리해주는 AI
· 앱을 대신 조작해주는 AI
앞으로 더 많은 서비스가
'시키면 알아서 해주는' 에이전트로 바뀔 거예요.
원리만 알아둬도
"아, 얘가 이렇게 일하는구나" 하고
훨씬 똑똑하게 쓸 수 있어요.
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🧪 '에이전트처럼' 시켜보기
거창한 에이전트를 만들 필요 없어요.
클로드에게 '에이전트처럼' 시켜보세요.
"이 일을 단계로 나눠서,
각 단계를 끝내고 다음으로 넘어가줘.
막히면 나한테 물어보고,
마지막에 결과를 스스로 점검해줘."
이 한마디면 AI가
'한 방'이 아니라 '일꾼'처럼 움직여요. 💪
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🙅 초보가 오해하기 쉬운 점
· "에이전트면 무조건 좋다" → ❌
단순한 일엔 오히려 과해요.
· "에이전트는 완벽하다" → ❌
중간에 틀릴 수 있어 확인이 필요해요.
· "개발자만의 얘기다" → ❌
쓰는 건 누구나, 곧 일상이 돼요.
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🍳 한 줄 비유로 정리
요리에 비유하면요.
· 프롬프트 = 주문을 잘하기
· 컨텍스트 = 좋은 재료를 갖춰주기
· 에이전트 = 냉장고를 보고 '알아서 요리'
워크플로가 '정해진 레시피대로'라면,
에이전트는 '상황 보고 스스로' 만드는 셰프예요.
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🛡 안전하게 쓰려면 (지난 'AI 안전'과 연결)
스스로 행동하는 만큼, 안전장치가 중요해요.
· 중요한 작업은 '확인 후 실행'으로
· 결제·삭제 같은 건 사람이 최종 승인
· "무슨 일을 했는지" 기록을 남기기
· 처음엔 작은 일부터 맡겨보기
자율성과 안전, 둘의 균형이 핵심이에요.
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⚠️ 그런데, 에이전트도 '믿음'이 문제예요
에이전트는 똑똑하게 일하지만,
한 가지 큰 숙제가 남아요.
"스스로 일하다 실수하면?
중간에 엉뚱한 짓을 하면?"
실전에 믿고 맡기려면,
검증·안전장치·기록이 '체계적으로' 필요해요.
바로 여기서 다음 단계가 등장해요.
👉 #4편 '하네스 엔지니어링'!
핵심 공식을 미리 살짝 보면 —
🔑 에이전트 = 모델 + 하네스
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💬 자주 나오는 질문 (FAQ)
Q1. 에이전트랑 챗봇이 달라요?
→ 챗봇은 '답'을, 에이전트는 '일'을 해줘요.
행동까지 한다는 게 큰 차이예요.
Q2. 코딩 몰라도 쓸 수 있어요?
→ 네! 이미 만들어진 에이전트를
'사용'하는 건 누구나 할 수 있어요.
Q3. 항상 에이전트가 더 좋아요?
→ 아니요. 느리고 비싸요.
'단순한 게 안 될 때'만 쓰세요.
Q4. 위험하진 않나요?
→ 스스로 행동하니 '투명성'과
'사람의 확인'이 더 중요해져요.
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📚 알아두면 좋은 용어 4개
· 에이전트: 스스로 계획·행동하는 AI.
· 워크플로: 정해진 순서대로 처리.
· 도구(Tool): AI가 일하려고 쓰는 검색·앱 등.
· ReAct: '생각→행동→관찰'을 반복하는 방식.
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🔍 패턴, 언제 어떤 걸 쓸까?
· 단계가 뚜렷하다 → 체이닝
· 요청 종류가 다양하다 → 라우팅
· 빨리·많이 처리해야 한다 → 병렬화
· 예측 불가·복잡하다 → 오케스트레이터
· 품질이 가장 중요하다 → 평가자-최적화
정답은 없어요.
'내 일의 성격'에 맞춰 고르면 돼요.
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🤝 한 걸음 더 — 여럿이 협업하는 에이전트
요즘은 에이전트 하나를 넘어,
'여러 에이전트가 함께' 일하기도 해요.
· 대장 에이전트가 일을 나누고,
· 일꾼 에이전트들이 나눠 처리한 뒤,
· 결과를 모아 정리해요.
앤트로픽도 '멀티 에이전트 연구 시스템'을
공개했을 만큼 활발한 분야예요.
(이건 #5편에서 더 다뤄요!)
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🌟 실전 적용 예시 (비개발자도)
거창한 자동화가 아니어도 돼요.
· "이 자료 읽고 → 요약하고 → 메일 초안까지
한 번에 해줘."
· "이 주제로 자료 찾고 → 정리하고 → 발표 개요까지."
'여러 단계가 이어지는 일'을
한 번에 맡기는 게 에이전트의 맛이에요.
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🧭 연재 속 위치 (복습)
· #1 프롬프트 — 잘 묻기 (말)
· #2 컨텍스트 — 잘 알려주기 (정보)
· #3 에이전트 ← 지금 여기! (행동)
· #4 하네스 — 믿고 맡기기 (신뢰)
· #5 다음 단계 — 평가·멀티에이전트
말·정보를 갖춘 AI가
드디어 '스스로 행동'하는 단계예요.
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🧪 나는 에이전트를 써봤나? (자가진단)
· AI에게 질문·답만 받아봤다 → 기초
· 자료를 주고 일을 시켜봤다 → 중급 (#2!)
· "여러 단계를 알아서 해줘"를 써봤다 → 고급
· 도구·자동화까지 연결해봤다 → 고수!
대부분 기초~중급이에요. 충분해요!
오늘 '단계로 나눠 맡기기' 하나만 해보세요.
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📜 에이전트의 짧은 흐름
· 2022 — ReAct (생각+행동 결합)
· 2024 — 앤트로픽 'Building Effective Agents'
· 2024~ — 코딩 에이전트(클로드 코드 등) 확산
· 2025 — '에이전트의 해'로 불릴 만큼 폭발
· 지금 — 멀티 에이전트·신뢰(하네스)로 확장
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💬 거장의 한마디
앤트로픽의 핵심 메시지예요.
"성공은 '가장 정교한 시스템'을 만드는 게 아니라,
'내게 맞는 시스템'을 만드는 데 있다.
단순하게 시작하고, 필요할 때만 복잡하게 하라."
화려함보다 '적절함'이에요. 🙂
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📊 핵심 한눈에
· 에이전트 = 스스로 계획·행동하는 AI
· vs 워크플로 = 정해진 길
· 작동: 생각→행동→관찰 반복(ReAct)
· 패턴 5: 체이닝·라우팅·병렬·오케스트레이터·평가자
· 원칙 3: 단순함·투명성·좋은 도구
· 큰 교훈: '복잡함'보다 '적절함'
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🧠 한 문장으로 기억하기
"에이전트는 'AI에게 목표와 도구를 주고
스스로 일하게 하는 것'이다.
단, 꼭 필요할 때만, 단순하게."
이 한 문장이면 충분해요. 😊
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🌱 입문자 3단계 연습
1) "이 일을 단계로 나눠서 해줘"라고 해보기
2) "막히면 나한테 물어봐"를 덧붙이기
3) "마지막에 스스로 점검해줘"까지 추가
이 3개만 익혀도
AI가 '일꾼'처럼 움직이는 걸 느껴요.
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🗣 복붙용 한마디 (에이전트식)
· "단계로 나눠서, 하나씩 끝내고 진행해줘."
· "필요한 자료는 직접 찾아서 정리해줘."
· "막히거나 애매하면 먼저 물어봐."
· "다 끝나면 결과가 맞는지 점검해줘."
이 네 마디가 에이전트의 실전 압축판이에요.
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💡 오늘의 행동 1가지
평소 '여러 단계로 하던 일' 하나를 골라,
"이 일을 단계로 나눠 스스로 진행하고
마지막에 점검까지 해줘"라고 시켜보세요.
'한 방 답'과 다른,
'일꾼 모드'를 직접 느껴보는 순간이에요. 🌱
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🤔 같이 생각해봐요
· 내 일 중 '여러 단계로 이어지는 일'은?
· 그중 AI에게 통째로 맡겨보고 싶은 건?
· 반대로, '사람이 꼭 해야 하는' 일은?
이런 질문이 AI 시대를
더 주체적으로 살게 해줘요.
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🆚 좋은 에이전트 vs 나쁜 에이전트
[나쁜 예]
모든 걸 한 번에, 통제 없이 맡김
→ 엉뚱한 길로 새도 못 막아요.
[좋은 예]
단계로 쪼개고, 중요한 결정엔 확인을 받고,
기록을 남기게 함
→ 믿고 맡길 수 있어요.
차이는 '자유'가 아니라 '구조'예요.
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🧩 에이전트의 3대 재료, 다시 보기
· 계획(Planning): 목표를 단계로 쪼개기
· 도구(Tools): 검색·앱·코드 실행
· 메모리(Memory): 과정을 기억하기
이 셋이 잘 맞물릴수록
에이전트가 똑똑하게 움직여요.
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🌍 일상 적용 더 보기
· "이 영수증 사진들 → 항목별로 분류 →
월별 합계까지 표로 정리해줘."
· "이 강의 영상 → 요점 정리 →
복습 퀴즈 5개까지 만들어줘."
· "이 주제 → 자료 조사 → 블로그 초안까지."
'여러 단계'를 한 번에 맡기는 게 포인트예요.
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🔭 미래 — 점점 더 '알아서'
지금은 사람이 많이 거들지만,
앤트로픽은 이렇게 전망해요.
"모델이 똑똑해질수록 사람의 개입은 줄고,
AI가 더 똑똑하게 알아서 행동할 것이다."
그래서 '믿고 맡기는 기술(하네스)'이
점점 더 중요해져요. (#4!)
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🙋 한 번 더 짚는 핵심
① 에이전트는 '행동'까지 하는 AI다.
② 똑똑하지만 '꼭 필요할 때만' 쓴다.
③ 자유보다 '구조'가 믿음을 만든다.
이 셋이 오늘의 뼈대예요.
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📌 한눈 요약 (3줄)
① 에이전트는 '스스로 계획·행동하는 AI'예요. 워크플로(정해진 길)와 달리, 스스로 길을 정해요.
② '생각→행동→관찰'을 반복하며, 5가지 패턴을 조합해 만들어요. 원칙은 단순함·투명성·좋은 도구.
③ 단, 똑똑할수록 '믿고 맡길' 장치가 필요해요 → 다음은 #4 하네스 (에이전트 = 모델 + 하네스)!
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🙌 마무리 & 함께 만들어가요
정리하면 —
에이전트는 거창한 마법이 아니라,
'AI에게 목표와 도구를 주고
스스로 일하게 하는 것'이에요.
그리고 핵심 교훈은,
"가장 복잡한 게 아니라,
내게 딱 맞는 시스템을 만들라"는 거였어요.
· 단계로 맡겨본 경험
· 잘됐던 일 / 엉뚱했던 일
· 더 듣고 싶은 주제
댓글로 남겨주세요. 다음 편에 반영할게요!
'좋아요'와 댓글이 큰 힘이 돼요. 🙏
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📖 참고자료 (더 깊이 보고 싶다면)
· Anthropic, 'Building Effective Agents' (2024)
· Yao et al., 'ReAct: Reasoning + Acting' (2022)
· Anthropic, 'Writing effective tools for AI agents'
· Anthropic, 'How we built our multi-agent research system'
· Anthropic, 'Effective harnesses for long-running agents'
(#4편 예고)
※ 본 편은 위 자료들을 입문자 눈높이로
번역·요약·재구성한 글이에요.
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📌 P.S.
· #0~#2를 안 보셨다면 먼저 보면 흐름이 잘 잡혀요.
· 이 연재는 '챌린지 인증'에도 딱이에요.
하루 한 편 + '배운 것 한 줄' 댓글이면 끝!
· 북마크해 두고 필요할 때 다시 꺼내 보세요. 🔖
끝까지 함께해 주셔서 감사합니다. 🙇
다음 #4편 '하네스 엔지니어링'에서 만나요! 🥕
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🤝 사람과 에이전트, 좋은 팀 되기
에이전트를 '부하'가 아니라
'함께 일하는 동료'로 보면 좋아요.
· 사람: 목표·방향·최종 판단
· 에이전트: 실행·반복·자료 정리
서로 잘하는 걸 맡기면
혼자 할 때보다 훨씬 멀리 가요.
결국 'AI를 잘 부리는 사람'이
앞서가는 시대예요.
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📚 더 공부하려면
· 앤트로픽 'Building Effective Agents' (입문 추천)
· 'Writing effective tools for AI agents' (도구 설계)
· 'multi-agent research system' (여러 에이전트)
· 본문 끝 '참고자료'의 ReAct 논문
천천히, 필요할 때 한 꼭지씩 보면 돼요.
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🔖 다음 편(#4) 미리보기
· '하네스'가 뭐고 왜 필요한가
· 에이전트 = 모델 + 하네스
· 검증·가드레일·관찰로 '믿고 맡기기'
'스스로 일하는' 에이전트에
'믿음'을 더하는 단계예요. 기대해 주세요!
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🌱 한 줄 응원
AI를 잘 쓰는 사람은
'전부 직접 하는 사람'이 아니라,
'잘 맡기고 잘 점검하는 사람'이에요.
오늘 그 감각을 한 번 맛보셨다면
이미 한 걸음 앞서가신 거예요. 😊
이 글이 도움이 됐다면
'좋아요'·댓글·공유로 함께해 주세요.
다음 #4편도 알차게 준비할게요! 🥕
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🔑 오늘 단 하나만 가져간다면
"에이전트 = AI에게 목표와 도구를 주고
스스로 일하게 하는 것."
그리고 '구조'가 있을 때
비로소 믿고 맡길 수 있어요.
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📨 마지막으로
이 글이 도움이 됐다면,
옆 사람에게도 살짝 공유해 주세요.
함께 배우면 훨씬 멀리, 오래 갈 수 있어요.
· 궁금한 점은 언제든 댓글로
· 더 듣고 싶은 주제도 환영이에요
· 내가 써본 사례를 나누면 다 같이 성장해요
작은 한 걸음이 쌓여
어느새 'AI를 잘 부리는 나'가 됩니다.
다음 #4편 '하네스 엔지니어링'에서
또 만나요! 🥕✨
이 글이 유익했다면 북마크해 두고
필요할 때 다시 꺼내 보세요! 🔖
다음 편 알림은 카페에 자주 들러 확인해 주세요.
여러분의 관심이 이 연재를 계속 이어가게 합니다. 🙏
오늘도 AI에게 '단계로 나눠 맡기기'를
한 번 시도해보는 좋은 하루 되세요. 😊)
📌 다음 편이 기다려진다면
댓글에 '구독' 한마디만 남겨주세요!
요청이 많은 주제일수록 더 빨리, 더 자세히
준비해서 올릴게요. 늘 감사합니다. 🙌🥕 그럼 #4편에서 또 만나요! 🥕 건강하고 즐거운 하루 보내세요. ✨
