[실밸개발자] 2026-06-12
링크가 “무슨 내용인지” 바로 보이는 버전

저 같은 경우 재밌는 실험을 보고 하고 있어요. 기존에 사람이 하면 평균 한달 정도 소요되는 업무를 하네스 입힌 에이전트로 평균 45분만에 종료하는것을 수치적으로는 증명을 했고 정성적인 부분의 증명을 위해 사람이 만든 결과물과 에이전트가 만든 결과물을 블라인드 테스트로 사용자에게 전달하고 있어요.

저는 FDE라서 고객사에 프로젝트 투입이 되는데요! 근 1년 대부분의 과제가 에이전트를 만들어드리는 일인데, 에이전트를 만드는 업무가 비교적 공통 패턴들이 있어서 그 업무를 자동화했습니다.

ㅎㅎ 맞아요 일종의 에이전트 팩토리입니다ㅋㅋ

현재 단계는 많은 기업들이 조직 차원에서 직원들에게 에이전트를 마구마구 찍어내도록 주문하고 있고, 그 에이전트들을 중앙에서 관리하도록 거버넌스를 가져가려고 하고 있거든요. 직원들에게 툴과 모델을 주면서 독려하고 있는거죠. 과거에는 에이전트를 찍어내는게 FDE 저희 역할이었다면 이제는 점점 더 에이전트를 찍어낼 수 있는 도구를 만들어드리는 방향으로 가고 있어요. 아마 이 다음 스텝은 그 에이전트들을 운영하는 기반으로 넘어가지 않을까 싶습니다. 지금은 다들 찍어내는것에만 몰두하고 있거든요.

이런것도 다 그런 방향이고 싱가폴 호주 일본 과제도 하고있는데 이건 전세계 비슷비슷한 상황이에요. AI Native가 아닌 회사들이 너도나도 에이전트 찍어내는 상황... https://n.news.naver.com/article/421/0008997303?sid=101

직원을 완전히 대체하기는 아직 요원하고 개개인의 생산성을 높이되 토큰을 최대한 절약하는 하이브리드로 가지않을까 생각합니다

IT회사를 다니고 링크드인에서 AX 자랑하시는 분들도 개인적으로 친분이 있어서 많이 만나는 편인데 기사나 콘텐츠로 보이는 것보다 아직은 AX를 진짜 제대로 구현하는 곳은 많지 않은 것 같습니다. 그 가장 큰 이유는 '쓰려고 하는 대표 (오너)'의 의지와 직원들이 현실적 괴리가 너무 커요. 의외로 AI를 쥐어준다고 성과가 바로 낼 수 있을 정도에 직원이 많지 않을 뿐더러, 아직도 AI를 배워서 무언가 +a 정도로만 쓰는 사람들이 절대다수라서 직원 싹다 내보내고 회사 조직 다시 구성하지 않으면 아마 상상하는 것 같은 AI로 인한 감축등이 현실화 되긴 쉽지 않을 것 같습니다. AI기술 부족의 문제가 아니라 우리나라 조직구조의 문제가 더 클 것 같아서요

페이블 이틀 썼는데 주간리밋 걸렸네요. 저번주까진 20x 플랜으로 리밋 아슬아슬하게 안걸렸는데 ㄷㄷ

fable 5 좀 맘편히 쓸수있는 구독플랜 제발 나오면 좋겠네요 ㅋㅋ

fable이 오퍼스보다 조금 더 말을 잘 이해하고 정확하게 하려는 것 같긴한데 결국 감시안하면 똑같은 것 같아요

회사분들이 페블쓰니 max20 자꾸 한도 찬다고 크레딧 추가해서 쓰면 안되냐고 하시네요.. ㅠㅠ 진짜 토큰값.. 하 토큰값을 걱정하는 시기가 이렇게 빨리 오다니

플랜 문서 작성하는데 Fable를 사용해 설계해도 코덱스로 적대적 리뷰하면 몇건씩 나오고 반복을 5~6번 정도 해야 high단계에서 midium 1~2개 나오게 되는데 그 과정헤서 claude는 이제 구현으로 넘어가자고 하고.... 그 과정에서 워크플로우라도 돌리면 토큰은 순식간에 사라지고 ㅜㅜ

페이블 3일차인데 벌써 팀 8000불 가까이 써서 ㅜㅜ

토큰 부족하네요. 회사는 빨리 엔터프라이즈 전환을 고민하라

페이블정말 토큰이 살살 녹네요 ㅋㅋ

에이전트의 개념이 뭘까요? 워크스페이스? 아니면 서버나 로컬에 돌아가는 프로그램?

DV님 멋지십니다! 제가 이해한것이 맞다면.. DV님이 말씀하시는 에이전트는 입력부(Input)와 LLM이 작동되는 Brain, 그리고 LLM이 판단해서 MCP와 같은 도구를 작동시키는 Tool을 한데 묶은걸 말씀하시는게 맞을까요? 재차 여쭤봐 죄송합니다 ㅎㅎ

MCP ⊂ Tool이라서 없어도 서브에이전트들한테 넘길 수 있을겁니다

사실 에이전트는 MCP가 존재하기 이전부터 있었습니다. 그당시 Tool은 함수 개념이었어요. LLM에게 아래와 같이 instruction을 주는거죠. “네가 실행할 수 있는 함수는 weather_search 또는 news_search 야. 사용자의 질문을 받아서 둘 중 호출 필요한 함수를 응답해줘” 그러면 LLM은 두 함수 중 하나를 응답합니다. 그 응답값을 읽어서, 실제 내 코드에서 동일한 이름의 함수를 실행시킵니다. weather_search 내 함수에선 날씨 API를 호출하구요. 함수의 출력값으로 날씨 정보를 받아오면 다시 코드에서 LLM을 호출합니다. “실행된 함수의 응답값 {서울, 26도}를 이용해서 사용자의 질문에 친절하게 답변해줘“ 그럼 사용자에게 친절하게 답변하는 에이전트가 됩니다.

이 기술이 지금까지 발전해와서 MCP를 이용해서 이제 코드 내 함수들을 갖고 있지 않아도 LLM이 사용할 수 있는 툴을 정의할 수 있게 되었고, API 호출 코드를 직접 작성하지 않아도 되게 되었습니다. 툴 하나만 실행할 수 있었던 에이전트에 병렬로 실행할 수 있는 기능도 생겼고 에이전트가 다른 에이전트도 호출할 수 있게 되었어요.

네 맞아요. MCP는 그렇게 연결성을 높혀준 프로토콜입니다!

오 저도 제 도메인 특허현황, 논문현황, 과제공모현황을 MCP로 만들어서 사용중이에요 ㅎㅎ 자료 업데이트 자동화해두고 웹 대시보드로 연결해서 시각화!

하네스 옵시디언 최적화해서 다시 짜니까 자기 스스로 검증하면서 계속 루프 돌리네요

저는 옵시디언에 컨텍스트 함축량을 JSON형식으로 { "schema": "meta-harness.ibt.v1", "input": { "goal": "일본어 단어장 앱 만들기", "sources": ["user_request", "docs/requirements.md"], "constraints": ["no target mutation before dry-run"] }, "brain": { "lane": "coursework", "selectedRoles": ["rapid-prototyper", "code-reviewer"], "decisionRules": ["small project => advisory dry-run", "Codex default => AGENTS.md"] }, "tool": { "plannedActions": ["render catalog", "render plan", "write scaffold"], "executedCommands": ["hn \"…\""], "evidence": ["render-plan.json", "orchestration-plan.md"] } } 이런식으로 저장해둬서 쓰는 중입니다!

옵시디언을 제가 본다고는 생각 안해서 AI한테 전체적으로 총괄시키고 저는 필요할 때마다 영역 물어서 볼러오는 용도로 쓰고 있네요

그래서 AI에 알맞게끔 벡터기반으로 명제 제시 후 Fact = 변하지 않는 사실 Event = 이번 실행/변경/검증 Business = 왜 중요한지 Input = 무엇을 받았는지 Brain = 어떤 판단을 했는지 Tool = 무엇을 실행했는지 Proposition = 참/거짓으로 검증할 명제 Evidence = 판단 근거 파일/명령/결과 이런식으로 나눠서 정리하게끔 해놨습니다

옵시디언에 지식 축적할 때 입니다

조언을 구합니다 옵시디언이나 노트북lm에 자료를 넣어놓고 다시 찾아볼 때 정리된 형태로 볼 수 있는데 이때에 원본문서를 봐야하는 경우도 생기는데 보려고 파일을 열면 못생긴 마크다운 문서만 보임 ㅋㅋ 이거 어떻게 해결할 수 앗을까요? 그래서 애써 만든 워드나 html pdf 같은 문서를 다시볼수가 없어서 어쩔수없이 다시 md파일로 만들어서 넣어두곤해요 이게 최선일까요? 원본을 보관하고 링크를 제공받는 형식은 없을까요?

음악 프로듀싱 및 엔지니어링이 업인 사람입니다. 클로드를 통해서 수노와 같은 음악 생성 AI 프롬프팅을 통해 음원 가이드를 제작하고 실무에서 업샘플링 하는 식으로 작업 방식이 바뀌었는데, 클로드를 통해 234개 장르에 대한 프롬프팅 문법, 장르에 맞는 가사 패턴 해석, AI 음원 분석 모듈 체인 등을 자체 개발해 사용하고 있네요. 지금은 DAW 안에서 인앱 어시스턴트같은 개념으로 에이전트를 개발해 지금 제가 하고 있는 트랙 재생성 같은 일도 자동화하려고 시도중인데, 이제 음악쪽도 AI 활용은 부가요소가 아니라 필수요소라는 생각에 확신이 듭니다.

음악 프로듀싱 및 엔지니어링이 업인 사람입니다. 클로드를 통해서 수노와 같은 음악 생성 AI 프롬프팅을 통해 음원 가이드를 제작하고 실무에서 업샘플링 하는 식으로 작업 방식이 바뀌었는데, 클로드를 통해 234개 장르에 대한 프롬프팅 문법, 장르에 맞는 가사 패턴 해석, AI 음원 분석 모듈 체인 등을 자체 개발해 사용하고 있네요. 지금은 DAW 안에서 인앱 어시스턴트같은 개념으로 에이전트를 개발해 지금 제가 하고 있는 트랙 재생성 같은 일도 자동화하려고 시도중인데, 이제 음악쪽도 AI 활용은 부가요소가 아니라 필수요소라는 생각에 확신이 듭니다.

저도 비슷해서 팁을 드리자면 논문 하나의 내용을 구체적으로 소화하려고 하실땐 논문을 notebooklm에 넣고 오디오생성해서 이동할때 듣는 방식으로 이해하시면 더 빠릅니다! 여러 논문을 보시려고 하신다면 일정기간 논문들을 모아두고 ai에게 분석시켜서 보고서를 생성(감지님의 논문보는 관점을 넣어주셔서 그걸 중점으로 작성하라고 지시)해서 똑같이 notebooklm이용해서 학습하시면 더 빠를거에요 ㅎㅎ

저도 비슷해서 팁을 드리자면 논문 하나의 내용을 구체적으로 소화하려고 하실땐 논문을 notebooklm에 넣고 오디오생성해서 이동할때 듣는 방식으로 이해하시면 더 빠릅니다! 여러 논문을 보시려고 하신다면 일정기간 논문들을 모아두고 ai에게 분석시켜서 보고서를 생성(감지님의 논문보는 관점을 넣어주셔서 그걸 중점으로 작성하라고 지시)해서 똑같이 notebooklm이용해서 학습하시면 더 빠를거에요 ㅎㅎ

월급루팡 안되게 제발좀 ai 사용할 수있으면 좋겠습니다. 모든 ai 관련 사이트는 다 차단해놔서…ㅠㅠ

아무튼 AI로 업무하면 화가 나기도한데 정말 미리 쓰길 잘했다는 생각을 많이 해요. 고마운 도구에요

페이블은 울트라코드가 큰의미없어요.. 차라리 max 메인세션으로 두면 서브에이전트도 max로 불러지니까 테스크 크게크게 나눠서 5~6개씩 max로 돌리는게 훨씬 체감 좋아요

메인 max로 작업하시고, 프로젝트 코드베이스 정독은 메인한테 읽혀서 계속 메인세션 context 살려두신다음 부분적으로 서브에이전트 쓰시면서 전부 max로 가는게 제가 사용했을때는 훨씬 좋았습니다

Productive Individuals Don't Make Productive Firms https://x.com/gsivulka/status/2031797989908627849 https://news.hada.io/topic?id=30412

새벽에 잠이 깨서 유튜브 둘러보는데, 이번엔 kist 공개강의 OMC 개발자 등판했네요

https://lobehub.com/icons

https://n.news.naver.com/article/005/0001854638?sid=101