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사내 서비스 셋을 티켓 시스템 하나로 잇기: AI 도우미 요청과 회의록 할 일이 티켓이 되기까지 (MCP는 왜 아직 아닌가)

요약. 운영 대시보드의 AI 도우미가 받은 요청과, 보고서 서비스에 올라온 회의록의 할 일을 업무 티켓 시스템으로 보내도록 이었습니다. 서비스끼리 짝지어 잇지 않고, 모두 티켓 시스템의 연동 API 하나에만 맞췄습니다. 티켓을 만드는 일은 MCP가 아니라 이 연동 API로 합니다. MCP 서버는 사람을 대신해 티켓을 읽고 처리하는 창구로 따로 있습니다.5화의 N×M 문제가 회사 안에서 생겼다저희 팀에는 사내 서비스가 셋 있습니다. 업무 화면을 모은 운영 대시보드, 할 일을 관리하는 업무 티켓 시스템, 보고서와 회의록을 올리는 보고서 서비스입니다.일은 대시보드와 보고서 서비스에서 생기고, 처리는 티켓 시스템에서 합니다. 대시보드를 쓰다가 "이 표에 이것도 보여 주면 좋겠다"는 요청이 생기고, 회의가 끝나면..

요약. 에이전트가 몇 번씩 다시 시도하는 건 잘못 돌아가서가 아니라, 처음부터 그렇게 하도록 만들어졌기 때문입니다. 도구를 쓴 결과가 에러 메시지까지 그대로 언어 모델에 돌아오고, 모델은 그것을 읽고 다음 행동을 고칩니다. 생각과 행동을 이렇게 번갈아 하는 방식을 ReAct라고 부릅니다. 끝없이 반복하지 않도록 멈춤 조건과 횟수 제한을 함께 둡니다.0화에서 이어지는 질문: 에이전트는 왜 같은 일을 또 할까0화 "Claude Code는 어떻게 파일을 고칠까?"에서는 AI 에이전트가 "생각 → 행동 → 관찰"을 일이 끝날 때까지 반복한다고 정리했습니다. 이번 화는 그 반복을 한 걸음 더 들여다봅니다.AI 에이전트에게 일을 맡겨 보면 이런 장면을 자주 봅니다. 코드를 실행하다 에러가 나면, 에러 메시지를 읽고..