AI 에이전트 성능은 결국 데이터 접근성에 달려있다는 거 다들 느낌?

이건 지금 에이전트 개발에서 가장 저평가된 문제임. 다들 추론 레이어에만 집중하고 데이터 접근은 나중에 생각하니까, 시간 민감한 질문에 에이전트가 자신 있게 틀린 답을 내놓는 거지. 우리가 접근한 방식은 실시간 데이터를 설계 단계부터 1순위로 고려하는 거임. '나중에 어떻게 고칠까'가 아니라 '이 에이전트가 뭘 알아야 하고, 얼마나 최신 정보가 필요한지'부터 따져야 함.

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댓글들 다 고마움. 읽어보고 나서 여러 옵션 찾아보다가 scavio dev라는 걸 알게 됨. 작은 워크플로우에 테스트해 봤는데 여러 플랫폼에서 실시간 결과를 한 번에 가져오기 꽤 편하더라.

데이터 품질 병목 현상은 진짜인데, 다들 거꾸로 생각함. 에이전트한테 더 많은 데이터를 주려고만 하는데, 더 중요한 건 범위를 잘 좁힌 데이터를 주는 거임. 회사 위키랑 슬랙 기록 다 뒤지는 에이전트가 대단해 보이지만, 실제로는 특정 문서 3개랑 최근 결정 로그만 보는 게 결과가 훨씬 나음. 데이터 양이 문제가 아니라, 넓은 접근 권한이 근거 없는 자신감만 만든다는 게 문제임. 범위를 좁히면 품질이 확 올라감.

맞음. 대부분 에이전트가 샌드박스 밖으로 나가서 실시간 컨텍스트가 필요해지면 성능이 팍 죽음. 모델 메모리에만 의존하지 말고 검색, 레딧, API 데이터를 파이프라인으로 연결하니까 결과가 훨씬 좋았음.