기술 뉴스레터 #2
RAG는 무겁다 — 481KB로 AI 지식을 바꾸는 방식, 그리고 SAP 에이전트 200개
2026년 6월 18일 · ERP·AI·MCP·오픈소스 인사이트
📌 이번 주 기술 인사이트
AI-기술
RAG는 느리다 — 481KB로 AI 지식을 바꾸는 DMOA
RAG는 쓸 만하지만 무겁습니다. 벡터DB 띄우고, 임베딩 관리하고, 청크 전략까지 관리하려면 인프라가 꽤 필요하죠. DMOA(Direct Model Output Augmentation)는 이걸 481KB짜리 경량 지식 베이스 하나로 해결합니다. 모델이 검색을 거치지 않고 지식을 직접 참조하는 구조인데, "작은 모델 + 깔끔한 지식"이 "큰 모델 + 방대한 검색"을 이길 수 있다는 걸 보여줍니다. ERP 도메인 특화 지식베이스 구축에도 바로 써먹을 수 있는 접근법이에요.
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SAP AI 에이전트 200개 시대, ERP 전반으로 확산
SAP가 AI 에이전트 200개 이상을 이미 가동 중입니다. 재무·인사·공급망까지, ERP 전 영역에 에이전트가 실전 투입되고 있다는 얘기입니다. 블로그에서는 이 소식과 함께 "ERP 전표를 AI에게 물어보는 시대 — MCP 연동 데모 컨셉"을 다뤘는데, 중소기업 ERP도 MCP 프로토콜 하나로 AI 에이전트와 손쉽게 연결되는 구체적 그림이 그려졌습니다. "SAP만 가능한 얘기 아니냐"는 의문에 대한 답이기도 하죠.
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AI 비용 폭탄, 대안은 어디에?
"AI 비용 폭탄, 당신 회사는 준비됐습니까?"라는 질문에 많은 분들이 공감했습니다. 토큰 비용이 눈덩이처럼 커지는 AI 에이전트 시대에, DMOA 같은 경량 접근법과 sLLM(소형 언어모델)이 다시 주목받는 이유입니다. 비싼 모델이 유일한 답은 아닙니다. 오히려 "무엇을 모델에게 맡기고, 무엇을 규칙 기반으로 처리할 것인가"를 먼저 정하는 게 진짜 비용 관리의 시작입니다.
⚡ 실전 팁 / 바로 써먹기
FastMCP로 MCP 서버 10분 만에 구축하기
"MCP 서버 구축"이라고 하면 뭔가 무거운 작업처럼 들리지만, FastMCP를 쓰면 의외로 간단합니다. 함수 하나가 곧 AI 도구 하나가 되는 구조라서, 기존 ERP API를 MCP 도구로 바꾸는 데 10분이면 충분합니다.
pip install fastmcp
fastmcp init my-erp-tools
# server.py에 전표 조회, 재고 확인 등 함수 추가
fastmcp dev # 즉시 테스트
이렇게 래핑된 MCP 서버는 Claude, ChatGPT 같은 AI 에이전트에서 ERP 데이터를 직접 조회하는 도구로 쓸 수 있습니다. 자세한 전체 코드는 블로그의 FastMCP로 10분 만에 MCP 서버 구축하기 가이드를 참고하세요.
이번 주도 읽어주셔서 감사합니다. MCP와 AI 에이전트에 관한 여러분의 경험담, 언제든 댓글로 들려주세요 😊
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