진짜 내 일을 위한 Agentic Workflow

(aifrontier.kr)

Lablup의 신정규 대표가 Backend.AI:GO 를 40일간 개발하며 약 100만 줄의 코드를 130억 토큰으로 생성한 경험을 공유
에이전트 코딩 시대에는 토큰 사용량이 IT 기업의 경쟁력과 직결되며, 고속 inference와 thinking 토큰 최적화가 핵심 과제
Claude Code의 진짜 경쟁력은 모델이 아닌 harness(모델을 결정론적으로 제어하는 소프트웨어 로직)에 있으며, 동일 모델도 harness에 따라 성능 차이 발생
에이전트 코딩은 원하는 최종 결과물로 바로 들어가지 않고, 컨텍스트를 먼저 쌓는 것이 훨씬 좋은 결과를 가져옴
자동화의 핵심은 결과물을 직접 만드는 것이 아니라 결과물을 생성하는 장치를 구축하는 것
- 결과물에 직접 손을 대지 않고, 생성 장치를 iteration시키는 방식으로 작업
- 이슈 해결 시 사람이 읽을 수 있는 tech report 자동 생성해 "이 기술적 선택을 이해하려면 사람이 공부해야 할 내용"을 포함
Claude Code vs Codex의 철학 차이
- Claude Code: 사용자에게 최대한 물어보고 align을 맞추는 방향으로 진화
- Codex: "내가 다 알아서 해줄게" 방향으로 진화
- 최고치는 Codex가 더 높지만 사람의 의사를 덜 반영함
스타트업에게 판이 흔들리는 시기는 기회임: 방향 궤도 수정이 대기업보다 훨씬 빠르고 전체 적응 속도도 유리
소프트웨어의 정의가 코드 중심에서 AI 모델 중심으로 전환 중이며, 복제가 쉬운 시대에 브랜드와 트랙 레코드가 핵심 경쟁력이 되는 시대가 올 것

CS 지식이 빠르게 사라진다는 주장에 동의하지 않습니다. 10% 결정론적 제어 로직이 계속 필요하다는 주장이 있는데 그 로직을 검증하려면 데이터 구조와 알고리즘과 OS 지식이 있어야 합니다. 범용 앱 개발 장벽이 낮아지고 IT 직군이 개발도구 중심으로 재편되더라도 로직이 존재하는 한 그것을 이해하는 지식도 존재해야 하는 것 아닙니까?

사회자의 영문학 취업 비유도 이상합니다. 응용분야와 학문은 분리되는게 자연스러운 거 아닌가요? 응용분야가 커진다고 해서 학문이 역사의 뒤안길로 사라지는 건 아닙니다. 만약 비유가 맞다면 영어의 응용 가치가 높아졌을 때 영문학이 사라져야 하는데 그렇지 않았습니다. 전자공학의 응용 가치가 높아지면 전자공학이 사라져야 하는데 실상은 물리학의 한계까지 응용이 고도화되었습니다

따라서 AI 연산 수요가 증가하는 시대에서는 메모리 아키텍처와 알고리즘 최적화의 더 깊은 이해가 요구될 것이며 CS 전공지식은 당분간 사라지지 않을 것으로 생각합니다

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laeyoung 4시간전 [-]

질문이 하나 있습니다. 남겨주신 "사회자의 영문학 취업 비유도 이상합니다. (중략)" 이 문단을 읽다가 궁금한게 생겼습니다.

읽으시거나 들으신 내용이