Deep Agents가 Claude Code, Codex, Antigravity Agent와 어떻게 경쟁할 수 있을까?

왜 1조 달러짜리 기업보다 더 나은 harness를 만들려고 하는 거지... 시간 낭비하지 마. 대신, 기존 harness를 네 유스케이스에 맞게 활용하는 데 집중해. 나 같은 경우에는 모델 제공업체 종속 문제, 기업 거버넌스/인증, 관측 가능성, 도구 관리, 도구 사용 신뢰성, 커널 강제 적용 및 시스템 관리 같은 문제들을 해결하는 '슈퍼 harness'를 만드는 쪽으로 가고 있어. 이런 것들이 내 핵심 제약 사항이고, 기본 harness들이 여기에 플러그인처럼 연결될 수 있게 하는 거지.

내 말 이해했지. Claude, GPT, Gemini를 위한 더 나은 하네스를 만들 여지는 거의 없어 보여. 그런 하네스들의 '플러그인 가능성'에 대해서는 어떻게 생각해? 내 말은 Claude Agent SDK만 약간의 설정 가능성을 제공한다는 거야. Codex SDK랑 Antigravity Agent SDK는 설정할 수 있는 게 거의 없거든...

Codex SDK를 쓸 필요 없이 그냥 OpenAI agents SDK를 쓰면 됨. Codex SDK는 Codex를 프로그래밍 방식으로 호출하려고 만든 거지, harness 개발용이 아님. Claude는 그런 게 없어서 Claude agent SDK를 더 커스텀 가능하게 만든 거고. 구글 모델은 써본 적 없어서 Gemini는 잘 모르겠네.

확실히 주변 인프라에 집중하는 게 핵심이지. 잘 설계된 슈퍼 하네스는 기존 모델의 강점을 활용하면서도 그런 문제들을 완화하는 데 큰 도움이 돼. 바퀴를 다시 발명하지 않으면서도 우리가 통제할 수 있는 부분을 극대화하는 게 관건임.

모델들은 니네 회사 데이터로 학습 안 됨. 그래서 모델의 추론을 '보강'하려면 외부 데이터가 필요함. 뭔 말인지 알지? 그래, RAG임. "아직도 RAG 타령이냐?"라고 묻겠지. 뭐 최신 GraphRAG나 Knowledge Graph로 대체해도 되는데, 핵심은 에이전트가 신뢰할 만한 결정을 내리려면 결국 니네 데이터가 필요하다는 거임. 모델 제공업체의 harness로도 Tool-calling은 충분함. 왜냐면 대부분의 서드파티들은 Claude나 GPT 같은 애들이랑 커넥터를 만들고 있으니까.