Anthropic 엔지니어 공개! AI 에이전트 대신 이걸 만들면 저절로 성장해요! 🚀
에이전트 대신 이걸 만들어봐! (중학생 눈높이 설명)
야, 혹시 너도 AI한테 뭐 시킬 때마다 에이전트라는 걸 만들고 있니? 근데 엔트로픽이라는 똑똑한 회사 엔지니어들이 그러는데, 이제 에이전트 만드는 건 좀 접고 다른 걸 해야 된대. 왜냐하면 에이전트만 계속 만들다 보면 네가 원하는 대로 절대 안 될 가능성이 높거든.
대신 엔트로픽 엔지니어들이 뭘 만드는지 잘 보고 따라 하면, 알아서 계속 똑똑해지는 시스템을 만들 수 있대. 그래서 오늘은 그 방법을 알려줄게!
에이전트 대신 뭘 만들어야 할까?
엔트로픽 엔지니어들이 에이전트를 아예 버린다는 건 아니야. 다만, 매번 새로운 일을 할 때마다 에이전트를 새로 만드는 대신, 이미 똑똑해진 AI한테 '기술(Skill)'만 추가해주는 방식으로 바꾸고 있대.
이걸 이해하기 쉽게 네 스마트폰에 비유해볼게.
- 프로세서 (CPU): 스마트폰의 가장 기본적인 성능을 담당하는 부품이야. AI에서는 이걸 '모델'이라고 생각하면 돼.
- 운영체제 (OS): 스마트폰을 움직이게 하는 기본 시스템이지. AI에서는 이걸 '에이전트 런타임'이라고 불러.
- 앱 (App): 계산기, 게임, 카메라처럼 네가 원하는 기능을 해주는 프로그램들이지. AI에서는 이걸 '기술(Skill)'이라고 하는 거야.
결국, 이미 똑똑해진 AI 모델과 에이전트 런타임이 있으면, 거기에 새로운 '기술(Skill)'만 추가해서 다양한 일을 시킬 수 있다는 거지. 예를 들어, 발표 자료 만드는 기술, 회사 조사하는 기술, SNS 글 쓰는 기술 같은 것들 말이야.
'기술(Skill)'을 더 똑똑하게 만드는 4가지 방법
이제 이 '기술(Skill)'을 어떻게 더 잘 만들어서 AI를 똑똑하게 만들 수 있는지 4가지 방법을 알려줄게.
1. 똑같은 코드를 계속 만들지 마! (DRY 원칙)
AI한테 발표 자료에 스타일을 입히라고 시켰는데, 매번 똑같은 파이썬 코드를 새로 짜고 있다면 시간 낭비잖아? 게다가 매번 코드를 새로 만들면 결과가 조금씩 달라져서 일관성도 떨어져.
그래서 엔트로픽 엔지니어들은 한 번 잘 만들어진 코드는 '기술' 안에 저장해서, 다음에 필요할 때 다시 불러다 쓰도록 한대. 이걸 'DRY (Don't Repeat Yourself)'라고 하는데, "반복하지 마라"는 뜻이야.
- 어떻게 하냐면: AI가 잘 만든 스크립트가 있다면, "이 스크립트를 기술의 스크립트 폴더에 저장해줘. 그리고 다음부터는 이걸 다시 쓰도록 업데이트해줘"라고 시키는 거야.
- 결과: AI는 똑같은 코드를 다시 만들 필요 없이, 이미 검증된 코드를 사용해서 더 빠르고 일관된 결과를 만들어낼 수 있어. 네가 직접 코드를 저장하고 재사용하는 것처럼 말이지!
2. 필요한 것만 딱딱 꺼내 써! (점진적 공개)
정비사가 타이어를 갈 때 수백 개의 공구를 다 꺼내놓고 시작하지 않잖아? 필요한 공구 몇 개만 딱 골라서 쓰지. AI의 '기술'도 마찬가지야.
엔트로픽에서는 이걸 '점진적 공개(Progressive Disclosure)'라고 부르는데, AI가 처음부터 모든 기술의 설명, 스크립트, 예시를 다 읽으면 너무 복잡하고 느려지니까, 일단 기술의 이름과 설명만 보고, 네가 시킨 일과 관련된 기술만 자세히 읽도록 하는 거야.
- 핵심: 기술의 설명을 아주 명확하게 써야 해. 예를 들어, "이 기술은 주제, 녹취록, 개요를 바탕으로 링크드인 캐러셀을 만들어. 사용자가 캐러셀, 캐러셀 슬라이드, 링크드인 문서 게시물을 요청할 때 사용해." 와 같이 말이야.
- 결과: AI는 네가 뭘 원하는지 정확히 알고, 딱 맞는 기술만 사용해서 효율적으로 일을 처리할 수 있어. 설명이 애매하면 AI가 헷갈려서 엉뚱한 기술을 쓸 수도 있거든.
3. 실수에서 배우고 계속 발전시켜! (지속적인 학습)
AI한테 뭘 시켰는데 틀렸다고 해서 그냥 "고쳐줘" 하고 끝내면, 그 실수는 계속 반복될 수 있어. AI가 파일을 못 찾았는데 그냥 파일 경로만 알려주고 넘어가면, 다음에도 또 못 찾을 수 있잖아?
엔트로픽 엔지니어들은 AI가 실수했던 부분을 '기술'에 반영해서 계속 배우도록 만들어.
- 어떻게 하냐면: AI가 실수한 부분을 보고, "이게 왜 틀렸는지 보여줘. 어디를 잘못 찾았는지, 왜 놓쳤는지 분석해줘. 그리고 다음에는 이런 실수를 안 하도록 기술을 업데이트해줘"라고 시키는 거야.
- 결과: '기술'은 단순한 지침이 아니라, AI가 실수하고 배우면서 계속 발전하는 '살아있는 기록'이 되는 거지. 마치 네가 공부하면서 오답 노트를 만드는 것처럼 말이야.
4. 최종 결과물을 바로 믿지 마! (검증 과정 추가)
AI가 결과물을 딱 만들어놓고 "끝났어요!" 하고 보여줬는데, 네가 봤을 때 글자가 깨지거나, 내용이 이상하거나, 뭔가 부족하다면? 결국 네가 다시 수정해야 하잖아.
그래서 엔트로픽 엔지니어들은 AI가 결과물을 내놓기 전에 스스로 검증하는 과정을 거치도록 한대.
- 어떻게 하냐면: 예를 들어 발표 자료를 만들었다면, AI가 각 슬라이드를 이미지로 만들어서 깨지거나 보기 어려운 부분이 없는지 스스로 확인하고 수정하도록 하는 거야. 연구 보고서라면, 내용이 출처와 맞는지 스스로 확인하게 하는 거지.
- 결과: AI가 스스로 오류를 잡고 개선해서 네게 보여주기 때문에, 네가 최종적으로 확인해야 할 부분이 줄어들고 더 완성도 높은 결과물을 받을 수 있어. 네가 직접 20~30%의 일을 하는 대신, AI가 그 부분을 미리 해주는 거지.
정리하자면
엔트로픽 엔지니어들이 하는 건 이거야.
- 검증된 코드는 계속 재사용하고,
- 각 기술마다 명확한 설명을 붙여서 AI가 헷갈리지 않게 하고,
- 실수에서 배우도록 해서 기술을 계속 발전시키고,
- 결과물을 바로 보여주기 전에 스스로 검증하게 하는 것.
이렇게 하면 똑똑한 AI를 네가 원하는 방식으로 더 잘 활용할 수 있을 거야!