Why (Senior) Engineers Struggle to Build AI Agents — Philipp Schmid, Google DeepMind
Google DeepMind의 Philipp Schmid는 AI 에이전트 구축 시 엔지니어들이 겪는 어려움을 설명하며, 기존 소프트웨어 개발 방식과의 다섯 가지 주요 차이점을 제시합니다. 텍스트를 새로운 상태 표현으로 활용하고, 오류를 입력으로 간주하며, 평가(Evals) 기반 테스트로 전환하고, API를 에이전트 친화적으로 설계하는 등의 변화가 필요함을 강조합니다.
핵심 요약
- AI 에이전트 개발은 기존 소프트웨어 개발과 달리 명확한 명세서 대신 지침을 정의하고 반복적인 개선을 통해 신뢰성을 높이는 방식입니다.
- 텍스트와 맥락(이미지, 오디오, 비디오 포함)이 새로운 상태 표현으로 사용되며, 이는 기존의 명확한 데이터 구조를 대체합니다. 이를 통해 더 유연하고 맥락을 이해하는 상호작용이 가능해집니다.
- 에이전트 흐름에서 발생하는 오류는 재시작 트리거가 아닌 일반적인 입력으로 처리해야 하며, 장시간 실행되는 에이전트의 경우 컴퓨팅 자원과 컨텍스트 손실을 피하기 위해 전체 과정을 처음부터 다시 시작하는 것을 지양해야 합니다.
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