당근의 AX와 그 기반 | 2026 당근 빌더 밋업
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AI 핵심 요약
당근은 에이전트 도입으로 문제를 발견한 사람이 데이터 분석이나 코드 수정 같은 해결을 바로 시작할 수 있게 됐지만, 코드 생산이 빨라지면서 검토 부담과 판단 근거가 기록되지 않는 문제가 생겼다. 이를 위해 LLM 라우터, 프롬프트 스튜디오, 에이전트 연결 플랫폼 등을 만들고, 각 조직이 필요한 도구와 데이터를 연결해 에이전트를 만들고 운영하도록 했다. 에이전트가 반복 실행을 맡는 동안 사람은 결과를 검토하고 고객에게 전달할 시점과 영향을 판단하며, 그 판단의 이유를 기록해야 한다는 점을 강조했다. AI의 효과를 조직 전체의 역량으로 이어가려면 실행 속도뿐 아니라 이해·검토·기록을 뒷받침하는 기반도 함께 마련해야 한다.
- 에이전트는 답변을 넘어 데이터 조회, 코드 수정 등 실제 실행까지 맡길 수 있도록 업무 흐름에 연결한다.
- 문제를 가장 잘 아는 사람이 직접 에이전트를 만들고 검증할 수 있도록 도구와 데이터를 연결하고, 실제 사례로 답변 품질을 확인한다.
- 코드 생산이 빨라져도 검토 속도가 따라오지 않으면 기술 부채뿐 아니라 이해 부족에서 오는 인지 부채가 쌓일 수 있다.
- 에이전트와 나눈 대화에만 목표와 판단 근거가 남지 않도록, 결정의 이유를 조직의 기록으로 남겨 다음 사람과 에이전트가 활용하게 한다.
- 반복 실행은 에이전트에 맡기더라도 고객에게 결과를 전달할 시점과 영향에 대한 최종 판단은 사람이 책임진다.
소개
🥕 2026 당근 Builder Meetup | AX Day 하이퍼로컬, 가장 거대한 현장 4,300만 명이 가입한 서비스를 만드는 당근 빌더들은 어떤 문제를 풀고 있을까요? 하나의 프로덕트를 처음부터 끝까지 책임지고, 직군의 경계를 넘나들며 함께 답을 찾아가는 당근 빌더들의 고민과 시도, 성공과 실패의 경험을 솔직하게 나눠요. AI를 사용할 줄 아는 데서 한 걸음 더 나아가, 당근의 다양한 직군은 AI로 일하는 방식과 자기 일의 범위를 바꿔가요. 작은 봇을 팀의 인프라로 키우고, 필요한 도구를 직접 만들며, 때로는 AI에 집중하다 풀려던 문제를 놓치기도 했어요. AI를 실제 업무에 적용하며 얻은 배움과 시행착오를 만나보세요. 👉 당근 채용 바로가기: https://careers.daangn.com/
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