에이전트 AI 트렌드 따라잡기

아주 좋음. 결과와 영향을 측정해 봐. 똑같은 원칙이 적용됨.

상세한 댓글 고맙다. 도움 많이 됐음

u/Level5Ranger 님, AI와 자동화 업데이트의 빠른 흐름을 무시하면, 새로운 네이티브 도구로 몇 분 만에 해결할 수 있었을 커스텀 워크플로우를 만드는 데 몇 주를 낭비할 위험이 있다고 생각해요.

남들 따라잡으려고 애쓰는 데 시간을 얼마나 낭비하고 계신가요? 본인에게 실제로 도움이 되는 소프트웨어를 만드는 데 쓰는 시간과 비교해보세요.

맞아요, 그렇다면 인스타그램처럼 노이즈가 많은 곳보다는 GitHub 같은 신뢰할 수 있는 소스에 의존하고 나머지는 걸러내는 게 좋겠네요.

어쩌면 그 사람들은 뭐가 안 되고 뭐가 될지 먼저 배워보려고 일단 시도해보는 걸지도 모르지.

질문 수준을 보니 꽤 오래 걸릴 듯. 지금도 따라잡지 못하는데 에이전트 만들기 같은 더 기술적인 부분을 이해할 리가 없지.

본인의 필요에 집중하세요. 특정 문제를 해결할 수 있어 보일 때만 배우세요. 아니면 그냥 넘기세요. 정말 판도를 바꿀 기술이라면 결국 배우게 될 테니까요, 시간은 답을 알려줄 겁니다.

아마 아직 기초는 배우셔야 할 거예요. LLM이 어떻게 작동하는지, 에이전트의 컨텍스트가 무엇으로 구성되는지, 도구 호출이 무엇을 의미하는지 같은 거요. 이것들을 잘 이해하고 있다면 이미 충분합니다.

저는 그렇게 생각해요.

내 생각엔, 이게 요즘 세상에서 가장 큰 문제임. 신뢰성과 믿음 말이야. 나도 너랑 똑같아. 뭐가 진짜고 뭐가 개소린지 구분이 안 가.

며칠 전에도 서류상으론 괜찮아 보이는 제품을 내놓은 회사가 있었거든. 스타트업인데 몇 달 만에 ARR 150만 달러를 달성했다고 발표하더라고.

그래서 한번 써봤지.

근데 완전히 망가져 있었고 작동도 안 하더라. 창업자한테서 '우린 계속 기능을 개발 중이니 미팅 한번 잡자, 그러면 우리가...'라는 메일까지 받았어.

AI의 잠재력이 워낙 엄청나다 보니 아주 사소한 개선점 하나하나가 이제는 '뉴스'가 되는 게 문제임. 그래서 일반 대중은 작고 기술적인 점진적 개선 사항들에 대해 듣게 되는 거지. 네 질문에 있는 개선 사항 목록은 최종 사용자용 '제품'(챗봇과 에이전트가 가장 큰 것들이지)과 기반 기술이 섞여 있어. 자세한 내용을 알고 싶다면, Boris Cherny가 내놓는 건 뭐든 챙겨 보고, 그를 인터뷰하는 사람이 누군지 확인한 다음, 그 사람들이 AI에 대해 전반적으로 쓴 글들을 읽어보는 걸 추천해.