에이전트를 키우지 말고, 대신 기술을 키우세요 @aiDotEngineer 코드 서밋의 기조연설에서 Anthropic @barry_zyj와 @maheshmurag는 AI 에이전트 개발의 다음 주요 단계에 대해 논의했습니다. 단순히 "에이전트" 아키텍처를 추구하는 것에서 벗어나 특정하고 재사용 가능한 "스킬"을 부여하는 것으로 전환하는 것입니다. 핵심 문제점: 높은 IQ 대 전문적인 경험 AI 에이전트가 직면한 주요 모순은 지능은 있지만 경험이 부족하다는 것입니다. • 은유: 그들은 매우 생생한 은유를 사용했습니다. "마헤시(IQ 300의 수학 천재)" 대 "배리(경험 많은 세무 전문가)". 현재 상황: 현재의 대규모 모델 에이전트는 마치 수학 천재와 같습니다. 매우 똑똑하고 복잡한 원리를 처음부터 추론할 수 있는 능력을 갖추고 있지만, 세금 신고를 요청하면 구체적인 "세법"과 "프로세스 지식"이 부족하여 어려움을 겪거나 비효율적일 수 있습니다. • 필요성: 실제 업무 시나리오에서는 종종 "세무 전문가"가 필요합니다. 즉, 매번 기본 원칙부터 다시 생각해야 하는 천재보다는 특정 도메인 프로세스를 안정적으로 실행하고 절차적 지식을 보유한 사람이 필요합니다. 해결책: "기술"이란 무엇인가? 이러한 격차를 메우기 위해 Anthropic은 "기술"이라는 개념을 도입했습니다. • 정의: 스킬은 절차적 지식을 패키지화하는 가장 작은 단위이며, 에이전트는 필요에 따라 이러한 단위를 동적으로 로드할 수 있습니다. • 형식: 매우 가볍습니다. 스킬은 스크립트(도구)와 핵심 지침 파일(보통 마크다운 형식)이 담긴 폴더일 수 있습니다. 특징: • 휴대성: 여러 에이전트 간에 공유 가능. • 구성 가능: 레고 블록처럼 다양한 기술을 결합하여 일반 상담원에게 여러 도메인에 걸친 전문 지식을 즉시 제공할 수 있습니다. • 진입 장벽이 낮음: 핵심은 복잡한 코드 엔지니어링이 아니라 "무언가를 하는 방법"에 대한 명확한 설명과 도구 캡슐화입니다. 비전: "에이전트 구축"에서 "지식 축적"으로 이 프레젠테이션은 단순히 기술에 관한 것이 아니라, 조직이 AI를 어떻게 활용할 수 있는지에 대한 전략적 사고에 관한 것이었습니다. • 기업 지식 기반의 진화: 미래 기업의 경쟁 우위는 끊임없이 진화하는 "기술 기반"을 구축할 수 있는 역량에 달려 있습니다. 이러한 기술은 기업 내 전문가들에 의해 정의되고, 상담원들의 사용 경험을 바탕으로 지속적으로 최적화됩니다. • 에이전트의 자기 진화: 이 프레젠테이션에서는 미래에 대한 흥미로운 비전을 제시했습니다. 에이전트는 단순히 스킬을 사용하는 것이 아니라, 궁극적으로 스킬을 창조하는 존재가 될 것입니다. 에이전트는 자신의 작업을 통해 배우고, 새로운 스킬을 개발하며, 이를 통해 자기 진화를 이룰 수 있을 것입니다. • 통합 에이전트: 각 작업마다 새로운 모델을 별도로 "훈련"하거나 "미세 조정"할 필요가 없습니다. 대신, 다양한 기술을 "로드"하여 역할을 즉시 전환할 수 있는 일반적이고 강력한 에이전트를 유지합니다(예: 어떤 순간에는 문서 분석가, 다음 순간에는 코드 검토자). 이 영상이 전달하는 가장 중요한 메시지는 "복잡한 에이전트 아키텍처"에 집착하지 말고, 특정 "전문 지식"을 구체화하고 구체화하는 데 에너지를 집중하라는 것입니다. 개발자와 기업의 경우, 이는 팀 내의 "암묵적 지식"을 표준화된 "기술"로 변환하는 방법에 대해 생각하기 시작해야 함을 의미합니다. 그래야 AI가 단순한 스마트한 범용 비서가 아닌, 진정한 비즈니스 전문가가 될 수 있습니다. 유튜브 영상
