요즘 다들 뽑는다는 FDE, 잘하는 사람은 뭐가 다를까?
OpenAI, Anthropic까지 뽑는 FDE(Forward Deployed Engineer)는 Palantir가 만든 직무예요. 그 직무를 만들고 겪은 사람들의 글 아홉 편에서 좋은 FDE를 가르는 기준 일곱 가지를 모았어요. 마인드로직도 이런 사람을 찾고 있어요.
마인드로직은 Baze(팩트챗), 인포미, 블루밍 등 생성형 AI 제품을 만듭니다. 각 제품을 만들면서 겪은 기술 인사이트들을 공유해요.
OpenAI, Anthropic까지 뽑는 FDE(Forward Deployed Engineer)는 Palantir가 만든 직무예요. 그 직무를 만들고 겪은 사람들의 글 아홉 편에서 좋은 FDE를 가르는 기준 일곱 가지를 모았어요. 마인드로직도 이런 사람을 찾고 있어요.
팩트챗에 한글 문서를 올려 두고, 화면 왼쪽 대화로 오른쪽 문서를 직접 고치는 HWP 에이전트를 만들었어요. 목표는 처음부터 하나였어요. 말로 시켜서 한글 문서를 고치는, 완성도 높은 AI 한글 편집기를 만드는 것. 문서 엔진을 브라우저에서 돌리기로 한 이유, 편집기 화면이 무엇을 제공하는지, 표의 병합 셀과 누름틀에서 어려웠던 점을 적었어요.
AI 보고서와 대시보드를 S3에 올리고 Cloudflare Access(Google Workspace SSO) 뒤의 사내 주소로 공유해요. 파일 하나는 docs 티어, 대시보드와 서비스는 앱 배포 명령으로 서브도메인을 받고, 외부 공유는 Access 정책에 이메일을 페이지 단위로 추가할 때만 열어요.
사내 AI 에이전트 인포미를 Slack Socket Mode 봇에서 웹 SPA와 CLI로 확장했어요. 세 접점이 FastAPI 코어 하나를 공유하고, 웹·CLI는 Cloudflare Access JWT로 사용자를 확인해 세션을 계정 기준으로 묶고, 슬랙은 채널·스레드가 소유하는 구조를 소개해요.
사내 AI 에이전트 인포미는 회사를 명사(사람·제품·기능·문서·회의)와 동사(맡는다·속한다·설명한다·정했다)로 적어 두고, 로그인 문의 하나가 담당자·문서·지난 결정으로 갈라지는 길을 그대로 따라가요. git 안의 Markdown 파일과 한 줄짜리 인덱스로 필요한 기억만 읽고, 쓰기 훅과 정리 타이머로 유지하는 방식을 소개해요.
사내 AI 에이전트의 DB 조회는 PostgreSQL 읽기 전용 롤과 실행 전 훅으로 묶고, 쓰기는 Slack Block Kit 확인 카드를 사람이 누른 뒤 별도 실행 레인에서만 처리해요. IAM 정책, GitHub 머지 기록을 검사하는 배포 게이트까지 권한을 층으로 나눈 방식을 실제 훅 출력과 함께 소개해요.
비개발자 대상 Claude Code 바이브 코딩 워크숍에서 설치부터 앱 배포까지 함께 시도했어요. 회사의 유료 플랜과 현장 지원을 바탕으로 진행한 실습 과정과 공유된 앱, 참가자들이 워크숍 뒤에 이어서 만든 것들, 다음 회차에 보완할 점을 담았어요.
기능 소개 영상을 슬랙에서 말로 시켜 만듭니다. 녹화도 편집도 없이 사내 에이전트가 화면을 직접 확보하고 나레이션과 배경음까지 붙여 MP4로 돌려줘요. 유튜브에 올라가는 영상이 이렇게 나옵니다.
전화 상담봇이 금액과 전화번호를 잘못 읽었어요. LLM에게 읽는 법을 맡겨봤다가 환각을 만났고, 결국 규칙 기반으로 돌아왔습니다. 예전 같으면 엄두가 안 났을 정규식 작업이 지금은 왜 할 만해졌는지도 같이 적었어요.
콜봇에게 말하는 도중에 끼어들 수 있는지는 통화 품질을 크게 가릅니다. 소리로 끊는 방식에서 시작해 무슨 말을 했는지까지 보고 끊는 방식으로 옮겨온 과정을 정리했어요.
노션, 슬랙, 깃허브 같은 업무 도구를 AI한테 직접 연결하는 팩트챗 데이터 연동. 한 번 연결해두면 복붙 없이 AI가 알아서 자료를 찾아 일을 처리해요.
Hermes Agent와 OpenClaw를 비교하면서, Hermes가 왜 단순한 코딩 CLI보다 “개인 AI 에이전트”에 더 가까운지, 그리고 그 구조가 어떻게 회사의 업무 OS로도 확장될 수 있는지 정리해봤어요. 헤르메스/에르메스/Hermes Agent의 핵심인 memory, skills, messaging gateway, gateway, tools, cron, subagent 철학을 인포미 운영 경험과 함께 풀어봤어요.
FactChat에 Super Agent가 추가됐어요. 검색·코드·문서·이미지 도구를 한 모델 안에 묶어서, 파일 업로드부터 분석·변환·내보내기까지 한 채팅에서 끝나요.
문화회의실 태블릿이 구글 캘린더에 잡힌 회의를 자동으로 녹음하고, 요약·액션 아이템까지 뽑아서 DB에 저장하고, 사내 슬랙 채널로 전사 공유하는 시스템 — Mars를 만들고 있어요.
문화스탠포드 CS146S 커리큘럼으로 10주간 달린 AI 스터디. 개발자 9명이 각자의 파이널 프로젝트를 만들었고, 세 프로젝트가 특히 눈에 띄었어요.
제품팩트챗에 Deep Research가 추가됐어요. 질문 하나로 AI가 웹을 돌아다니며 자료를 조사하고, 차트까지 그려서 종합 보고서를 만들어줘요.
제품FactChat에 프레젠테이션 탭이 새로 추가됐어요. 주제만 입력하면 AI가 리서치부터 디자인까지 알아서 해주는 슬라이드 생성 기능이에요.
제품FactChat에 프로젝트 기능이 추가됐어요. 관련 대화, 지시문, 메모리, 파일을 하나의 공간에 묶어 관리할 수 있어요.
API 키 하나, base URL 하나로 모든 LLM을 호출할 수 있는 FactChat Gateway API. 12개 이상의 프로바이더를 통합하고, 기존 SDK 코드 두 줄만 바꾸면 되는 이야기예요.
문화Cursor에 지쳐 Claude Code로 갈아탄 개발팀의 6개월 기록. 터미널이 어색했던 첫날부터, 팀 전체가 자율주행 모드로 전환되기까지.
제품매번 같은 말을 반복하지 않아도 되는 AI — FactChat User Memory 기능을 어떻게 만들었는지 이야기해요.
슬랙에서 @Informe를 멘션하기만 하면 7개 프로덕션 DB를 뒤지고, 코드를 읽고, 버그를 고쳐서 PR까지 올려주는 AI 에이전트를 만들었어요. 슬랙에서 리포트된 이슈를 Claude Code에 복붙하는 게 지쳐서 시작한 건데, 지금은 팀 전체의 일하는 방식을 바꿨어요.
Claude Code를 쓰다 보니 "이걸 왜 매번 처음부터 설명하지?"라는 생각이 들었어요. 팀의 암묵지를 마크다운으로 구조화해서, AI에게 우리 팀의 일하는 방식을 가르치는 플러그인 마켓플레이스를 만든 이야기예요.
마인드로직 개발팀이 블로그를 시작한 이유가 무엇인지, 어떤 변화를 원하는지를 적어봤어요.
요즘 난리난 OpenClaw, ChatGPT랑 뭐가 다를까?
우리 개발팀이 지금 어디쯤 와 있는지, 그리고 어디로 가고 있는지 솔직하게 적어봤어요.