자율형 AI 봇에 몇 달을 썼지만 결국 실패함. LLM은 그냥 텍스트/코드 도구일 뿐임.
Spent months on autonomous bots - they never shipped. LLMs are text/code tools, period.
핵심 요약
LLM을 자율형 에이전트로 쓰려는 시도는 비효율적이며, 명확한 지시를 통한 협업 도구로 활용하는 것이 훨씬 효과적임.
- 자율형 봇의 한계 — 스스로 판단하고 실행하는 에이전트 구현은 현실적으로 매우 어려움.
- LLM의 본질 — 현재 모델은 자율적 에이전트보다는 텍스트 작성 및 코드 생성에 최적화됨.
- 효과적인 워크플로우 — 명확한 스펙을 먼저 정의하고 Claude에 전달하여 한 번에 결과물을 얻는 방식이 가장 생산적임.
- 현실적인 개발 — 엣지 케이스 처리와 인간의 검증이 필수적이므로 완전 자동화는 아직 시기상조임.
지난달에 Figma의 공식 AI 기능을 테스트해 봤어. 컴포넌트가 무작위로 깨지고, 제약 조건을 아무리 엄격하게 걸어도 토큰을 잘못 사용하더라고. 그냥 모델이 환각을 일으키는 거야. 그러면서 깨달은 게 있어. 현재의 LLM은 텍스트와 코드를 위해 만들어졌다는 거지. 그래픽 작업은 아직 너무 초기 단계야.
이건 내가 생각하던 더 큰 문제와 연결돼. 나는 스스로 작동하는 자율형 봇을 만들려고 몇 달을 보냈어. 스스로 판단하고, 주도적으로 움직이고, 알아서 돌아가는 봇 말이야. 근데 절대 안 되더라. 'AI 봇으로 초당 10억 벌기' 같은 과장 광고는 실제로 이런 일을 해보지 않은 사람들이 떠드는 소음일 뿐이야.
LLM이 잘하는 것(글쓰기, 코딩)과 사람들이 홍보하는 것(자율 에이전트, 디자인 시스템, 풀스택 추론) 사이의 간극은 엄청나. 나는 이제 LLM이 만들어지지 않은 역할에 억지로 끼워 맞추는 걸 그만뒀어.
진짜 효과적인 건 이거야: 스펙을 먼저 정하고, 그다음에 코딩하는 거. Claude한테 원하는 걸 정확히 말해서 한 번에 프로덕션 수준의 결과물을 받는 것. 그게 진짜 워크플로우야. 자율 루프도 아니고, '주도성'을 가진 에이전트도 아니야. 그냥 명확한 입력과 신뢰할 수 있는 출력만 있으면 돼.
혹시 나처럼 자율형 AI의 꿈을 쫓다가, 이 도구가 대체재보다는 협업 도구로서 더 낫다는 걸 깨달은 사람 또 있어?
