에이전트 여정 지도

요청하신 소스 문서(raw/Agent Journey Map. Designing Software for AI Agents.md)를 바탕으로 에이전트 여정 지도 위키 노트를 성공적으로 작성하여 위키 디렉토리에 반영했습니다.

생성된 위키 노트 정보

• 파일명 / 경로: /Users/railscraft/.gemini/antigravity-cli/scratch/llm-wiki/wiki/에이전트 여정 지도.md
• 타입: workflow
• 상태: draft

주요 포함 내용 요약

1. 5단계 채택 퍼널 및 순환 사이클 구조화: 발견(Discover) $\to$ 평가(Evaluate) $\to$ 온보딩(Onboard) $\to$ 통합(Integrate) $\to$ 옹호(Advocate)로 이어지며, 에이전트의 선택 결과가 다시 학습 데이터로 환류하는 구조 정리.
2. 실증 수치 및 출처 명시:
   • Mathias Biilmann의 AX 정의 및 2025년 1월 출처 표기
   • Answer.AI의 llms.txt 표준 제안(2024년 9월)과 실제 봇 트래픽(Dries Buytaert 분석) 간의 유효성 검증 데이터 반영
   • Anthropic의 MCP(Model Context Protocol) 제안 및 2025년 말 Linux Foundation 기증 실증
3. 구체적 코드 및 모델 활용 예시:
   • Claude Code (Claude 3.7 Sonnet), Gemini 2.5 Pro 환경을 전제로 한 Verifiable API 자율 복구(Self-Healing) Python 코드 및 High Ceiling용 JSON 도구 스펙 포함
4. 상충하는 관점 정리(## 충돌):
   • llms.txt 표준 제안 vs 실제 크롤러 봇들의 Markdown/HTML 우선 수집 현상
   • 특화 프로토콜(MCP) 도입 vs 전통적 CLI+마크다운 문서만으로 충분하다는 기술적 대립(ejholmes, 2026) 정리
5. 연관 노트 연결: 에이전트 경험, 에이전트 스킬, 에이전트 샌드박스 격리, 코딩 에이전트 연동