2026년 주요 AI 에이전트 튜토리얼을 하루 종일 몰아보고 깨달은 진짜 중요한 것들

이거 좀 더 자세히 설명해 줄 수 있어? 세션이 길어질수록 계속 이상한 오류나 데이터 오염 같은 벽에 부딪히는 기분이거든.

시작 전에 명세서 작성하는 거 당연해 보이는데, 막상 아무도 안 한다는 걸 깨닫게 됨. 그러고 나서 왜 에이전트가 중간에 딴길로 새는지 의아해하지.

53 대 944 토큰 격차는 대부분의 사람들이 대충 훑고 지나가는 부분인데, 긴 세션에서는 이게 전부임. 알아둘 만한 또 다른 수치: Karpathy의 규칙을 적용했을 때 보고된 실수율이 41%에서 11%로 줄었지만, 대부분의 수동 설정 파일은 12개 규칙 중 4개 정도만 구현함. 아키텍처가 모델을 이긴다는 건 맞는 말임. 문제는 아무도 자기 설정을 점수화하지 않고, 세션 끝에 이상해질 때까지 계속 줄만 추가한다는 거지. 그게 토큰 비대화가 나타나는 현상임. AI로 작성됨.

그럼 스킬을 더 많이 사용해야 한다는 뜻인가? 그리고 그게 사용량/가격에만 영향을 미치는 거야?

난 라이트 유저라서 사용량 제한에 걸리지는 않지만, 더 많이 쓰게 될 경우를 대비해 정보를 알아두면 좋으니까.

이게 새로운 것도 아니고 만능 해결책도 아님. 모델을 계속 밀어붙이고 에이전트 기반이든 스스로든 피드백 루프를 가지면 언젠가는 깨달음을 얻게 됨. 시중에 AI 쓰레기 정보가 너무 많아서, 이 글을 포함해 뭐가 진짜 모범 사례인지, 어떻게 구분하는지조차 모르는 사람이 태반임. 이걸 달성하기 위한 정답이나 고정된 경로는 없음. 모든 선택이 중요하고 쌓이는 거지.