AI 에이전트에 대한 이야기가 요즘 정말 많죠? 근데 막상 실제로 써보면 기대만큼 안 되는 경우가 많더라구요. 왜 그런지 분석한 글이 있어서 가져왔어요. 여러분의 생각은 어떠세요?
10분 안에 이런 내용 알려드려요!
AI 에이전트의 가장 큰 문제는 오류의 누적이다. 개별 단계에서 95% 정확도를 달성해도, 10단계를 거치면 전체 정확도는 0.95¹⁰ = 60%로 떨어진다. 20단계면 36%다. 실제 업무는 수십 단계를 거치는 경우가 많기 때문에, 중간에 한 번만 잘못되어도 전체 결과가 틀어진다.
사람이 직접 AI를 쓸 때는 "이상한데?"라고 느끼면 바로잡을 수 있다. 하지만 에이전트가 자율적으로 돌 때는 환각을 환각인지 모른다. 존재하지 않는 API를 호출하고, 없는 파일을 참조하고, 틀린 정보를 기반으로 다음 단계를 진행한다. 이게 누적되면 결과물 전체가 쓸모없어진다.
긴 작업을 수행할수록 앞서 주고받은 맥락이 희미해진다. 초반에 합의한 내용을 후반에 잊어버리거나, 이미 시도해서 실패한 방법을 다시 시도한다. 현재 LLM의 컨텍스트 윈도우가 커졌다고 해도, 정보의 중요도를 판단하고 유지하는 능력은 아직 부족하다.
완전 자율 에이전트 대신, 중요한 결정 포인트에서 인간이 검토하는 방식이 현재로서는 더 효과적이다. "승인 후 진행" 구조를 도입하면 오류가 누적되기 전에 교정할 수 있다. Cursor나 Claude Code 같은 도구들이 이 방식을 채택하고 있다.
에이전트가 잘하는 건 패턴이 명확한 단순 반복 작업이다. 이메일 분류, 데이터 정리, 코드 포맷팅 같은 일은 잘한다. 반면 비즈니스 맥락을 이해하고, 예외 상황을 판단하고, 창의적 해결책을 찾는 일은 아직 어렵다.
원문: AI Agent 분석 글
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AI 에이전트에 대한 이야기가 요즘 정말 많죠? 근데 막상 실제로 써보면 기대만큼 안 되는 경우가 많더라구요. 왜 그런지 분석한 글이 있어서 가져왔어요. 여러분의 생각은 어떠세요?
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AI 에이전트의 가장 큰 문제는 오류의 누적이다. 개별 단계에서 95% 정확도를 달성해도, 10단계를 거치면 전체 정확도는 0.95¹⁰ = 60%로 떨어진다. 20단계면 36%다. 실제 업무는 수십 단계를 거치는 경우가 많기 때문에, 중간에 한 번만 잘못되어도 전체 결과가 틀어진다.
사람이 직접 AI를 쓸 때는 "이상한데?"라고 느끼면 바로잡을 수 있다. 하지만 에이전트가 자율적으로 돌 때는 환각을 환각인지 모른다. 존재하지 않는 API를 호출하고, 없는 파일을 참조하고, 틀린 정보를 기반으로 다음 단계를 진행한다. 이게 누적되면 결과물 전체가 쓸모없어진다.
긴 작업을 수행할수록 앞서 주고받은 맥락이 희미해진다. 초반에 합의한 내용을 후반에 잊어버리거나, 이미 시도해서 실패한 방법을 다시 시도한다. 현재 LLM의 컨텍스트 윈도우가 커졌다고 해도, 정보의 중요도를 판단하고 유지하는 능력은 아직 부족하다.
완전 자율 에이전트 대신, 중요한 결정 포인트에서 인간이 검토하는 방식이 현재로서는 더 효과적이다. "승인 후 진행" 구조를 도입하면 오류가 누적되기 전에 교정할 수 있다. Cursor나 Claude Code 같은 도구들이 이 방식을 채택하고 있다.
에이전트가 잘하는 건 패턴이 명확한 단순 반복 작업이다. 이메일 분류, 데이터 정리, 코드 포맷팅 같은 일은 잘한다. 반면 비즈니스 맥락을 이해하고, 예외 상황을 판단하고, 창의적 해결책을 찾는 일은 아직 어렵다.
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