📚 SYLLABUS

How AI Agents Reshape Knowledge Work

AI 에이전트가 지식 노동을 바꾸는 방법

Perplexity의 실제 사용 데이터로 증명한 AI 에이전트의 실력 — 자율성(Autonomy), 효율성(Efficiency), 범위 확장(Scope)이라는 3차원 프레임으로 에이전트가 지식 노동을 어떻게 재편하는지 분석한다. Yang et al. (2025) 논문 arXiv:2606.07489을 한 챕터로 정리.

INTERMEDIATE PYTHON 1 CHAPTERS

CH 01

🤖 How AI Agents Reshape Knowledge Work

AI 에이전트가 지식 노동을 바꾸는 방법

Perplexity의 Search(대화형 AI)와 Computer(자율 에이전트)를 비교한 실험 — 에이전트는 세션당 26분의 자율 작업을 수행하며 시간을 87%, 비용을 94% 줄이고 사용자가 이전엔 엄두도 못 냈던 복잡한 업무를 시도하게 만든다.

에이전트 vs 대화형 AI의 차이자율성(Autonomy) 측정 방법효율성(Efficiency) 87%·94% 절감범위 확장(Scope) — O*NET 직업 분류 활용