Glossary

AI·AX 용어집

공식적이고 대중적인 의미를 우선으로 정리합니다. 특정 교재 안에서만 쓰는 내부 정의는 분리해서 다룹니다.

용어	정의	실무 해석
AI	학습된 모델이 언어, 이미지, 데이터 등의 입력을 바탕으로 분류, 생성, 추론 같은 작업을 수행하는 기술 범주입니다.	업무에서는 목적과 위험에 맞는 사용 범위를 정하고 결과를 검증하면서 활용합니다.
AX (AI Transformation)	AI를 도구로 추가하는 데 그치지 않고 업무 방식, 역할, 프로세스, 운영 기준을 함께 바꾸는 전환입니다.	작은 업무 도우미에서 Agent와 조직 운영체계로 단계적으로 확장합니다.
Web UI AI	웹 브라우저나 앱 화면에서 질문하고 답변을 받는 AI 사용 방식입니다.	ChatGPT, Gemini, Claude 웹 화면에서 조사, 요약, 초안 작성 등을 수행합니다.
Agent	목표를 입력받고, 필요한 도구와 절차를 사용해 여러 단계를 수행하도록 설계된 AI 실행 단위입니다.	단순 답변이 아니라 계획, 실행, 검토, 결과 정리까지 맡기는 업무 단위로 다룹니다.
AI Agent	AI 모델과 도구를 사용해 정해진 목표, 역할, 입력, 출력, 검증 기준에 따라 업무 단계를 수행하는 Agent입니다.	단일 반복 업무를 독립적으로 수행하고 QA Gate에서 결과를 확인하는 흐름으로 설계합니다.
Prompt	AI에게 역할, 목표, 입력, 제약, 출력 형식을 알려주는 지시문입니다.	좋은 Prompt는 긴 문장이 아니라 일을 판단할 기준을 분명히 전달하는 문서에 가깝습니다.
Context	AI가 현재 요청을 이해하기 위해 참고하는 배경 정보, 파일, 대화 이력, 업무 조건입니다.	Context가 흐리면 결과도 흐려지므로, 필요한 정보와 제외할 정보를 구분합니다.
Skill	반복 작업을 안정적으로 수행하기 위해 절차와 기준을 문서화한 재사용 가능한 작업 지침입니다.	Agent가 매번 새로 추측하지 않도록 업무 방식을 고정하는 데 사용합니다.
Harness	AI나 Agent가 실행될 때 입력, 도구, 권한, 검증, 로그를 통제하는 실행 환경 또는 운영 틀입니다.	실습에서는 사람이 결과를 확인하고 다음 단계로 넘기는 구조까지 포함해 이해합니다.
Multi-Agent	서로 다른 역할을 맡은 여러 Agent가 Handoff와 결과 통합을 통해 하나의 목표를 수행하는 운영 방식입니다.	단일 Agent의 하위 작업만 맡는 Subagent와 달리 역할 분담과 협업 흐름 전체를 설계합니다.
Multi-Agent System	여러 Agent의 역할, 통신, Handoff, 통합, QA, 운영 기준을 하나의 시스템으로 연결한 구조입니다.	Agent 수보다 책임 경계와 결과 검증, 예외 처리, 사람의 승인 지점을 명확히 하는 것이 중요합니다.
Subagent	큰 작업 안에서 특정 역할만 맡는 하위 Agent입니다.	기획, 위험 검토, QA, 문서 정리처럼 역할을 나누어 결과 품질을 관리합니다.
Second Brain	AX 관점의 세컨드 브레인은 나의 모든 지식과 데이터를 학습하여, 내 생각의 맥락을 완벽히 이해하고 업무를 돕는 나만의 맞춤형 AI 파트너입니다.	특정 교재의 승인 Memory 규칙과 구분해, 더 넓은 개인 지식 운영 개념으로 설명합니다.
QA Gate	결과물이 다음 단계로 넘어가기 전에 기준을 충족하는지 확인하는 검토 지점입니다.	AI가 완료했다고 말한 것과 실제 통과는 다르므로, 별도의 확인 기준을 둡니다.
AI Governance	AI 사용의 권한, 책임, 보안, 변경 관리, 운영 표준을 관리하는 체계입니다.	Harness가 실행 경계를 구현하는 운영 틀이라면 AI Governance는 정책과 책임을 포함하는 더 넓은 관리 체계입니다.