OWEN LEE · AI SYSTEMS ENGINEER
사용자의 일을 끝까지
이어 주는 AI를 만듭니다.
LLM과 VLM을 제품 안에서 어떻게 쓰면 좋을지, 직접 구현하고 써 보며 답을 찾고 있습니다. 모델의 화려함보다 실제 작업이 자연스럽게 이어지는 경험을 더 중요하게 생각합니다.
- NOW
- LLM·VLM 기반의 제품과 도구
- LOOK FOR
- 모델의 답이 실제 결정으로 이어지는 순간
- WORK WITH
- Python · TypeScript · Cloud
FROM THE NOTEBOOK
Tech Blog
Jira MCP를 보고 에이전트 시스템을 이해하기 시작한 과정
MailShield AI 인턴십에서 Anthropic Claude 기반 대화형 서비스가 Jira MCP를 통해 업무 정보를 조회하는 모습을 보며, 대화형 AI가 답변을 넘어 도구를 선택하고 실행하는 구조를 처음 이해한 기록입니다.
- Claude
- MCP tool boundary
- Jira workflow
휴리스틱 규칙과 Naive Bayes로 이메일 필터를 설계하며 배운 것
설명 가능한 규칙과 확률 기반 분류를 함께 사용하며 precision, recall과 오탐의 균형을 다룬 경험입니다.
- Heuristic rules
- Naive Bayes
- False positive
도구 호출에서 메모리와 평가까지, Agent Workflow 확장하기
MCP 이후 워크플로·컨텍스트·모델 평가를 신뢰 가능한 제품 흐름으로 연결하는 방법을 정리합니다.
- Agent workflow
- Memory
- Evaluation
SELECTED WORK
만들고 있는 것들
로디 복지 상담 에이전트 · RAG 1 · 법령과 생활 정보 사이
흩어진 복지 정보에서 사용자가 근거와 다음 행동을 함께 찾을 수 있도록 법령, 사례와 기관 정보를 연결했습니다.
- Agentic RAG
- Evidence Routing
- Service Boundary
- MCP
- Web Search
로디 복지 상담 에이전트 · RAG 2 · 사람이 만들던 RAG를 Agent와 함께 만들기
Agent가 법령 문서의 chunk와 관계 후보를 만들고, 사람이 승인한 판단을 memory로 돌려보내는 RAG construction pipeline을 구축했습니다.
- Knowledge Pipeline
- Graph Retrieval
- Human Review
- Memgraph
- MCP
로디 복지 상담 에이전트 · 상담 인터페이스
RAG 답변을 근거 문서, 기관 지도, 실행 체크리스트와 음성으로 이어지는 로디의 상담 workspace로 확장했습니다.
- Agent UI
- Voice UX
- SSE
- Typed State
- Next.js
서울 어디가? · 공공데이터 외출 계획 에이전트
2026 서울시 빅데이터 활용 경진대회 창업 부문 출품작으로, 공공데이터와 지도·음성을 하나의 외출 계획 흐름으로 연결했습니다.
- 2026 Seoul Big Data
- Public Data
- Route Planning
- Map UI
- Voice UI
실시간 음성 에이전트 MVP
듣고 판단하고 말하는 과정을 실시간 제품 흐름으로 구현한 MVP입니다.
- Voice Agent
- Realtime UX
- Latency Budget
- LangGraph
- STT / TTS
DearMate Quality Analyst
AI 인플루언서가 사람과 대화할 때, 어떤 응답과 행동이 더 자연스럽게 느껴지는지 확인하기 위해 만든 agent 품질 평가 loop입니다.
- Agent Persona
- LLM Arena
- Preference Data
- Structured Output
- Avatar UX