동행

엔트로픽이 터미널벤치를 뜯어 고치는 이유 - [2-6] 일을 맡길 수 있는 에이전트를 만드는 사람들

2026-10-09T07:40:29Z

오늘은 에이전트의 실패와 신뢰에 관한 문제를 살펴봅니다. '결과와 실패를 어떻게 확인하고 수정하며, 다시 일을 맡길 수 있게 할 것인가?'라는 질문에 엔지니어들이 지금까지 어떤 답을 내놓았을까요? '팔로우'는 글 작성에 큰 힘이 됩니다. - 필자 인간이 모델을 신뢰하지 않는 이유 케이드 매시(Cade Massey)는 사람들이 미래를 어떻게 예측하고 판단

MS의 매젠틱UI가 아직 할 수 없는 것 - [2-5] 일을 맡길 수 있는 에이전트를 만드는 사람들

2026-10-06T12:24:33Z

에이전틱AI를 이해할 때 이 '보고와 개입'에 관한 주제가 최근 큰 화두가 되고 있습니다. 어디까지 고민과 도전이 진행되고 있는지 이번편에서 같이 확인하도록 합니다. 팔로우는 글 작성에 큰 힘이 됩니다. - 필자 성능이 나쁜 기계를 부탁한 연구자 1964년, 심리학자 리잔 베인브리지(Lisanne Bainbridge)는 미국 버클리에서 연구원으로 일하고

레타심과 피엠벤치에서 드러난 한계 - [2-4] 일을 맡길 수 있는 에이전트를 만드는 사람들

2026-09-29T05:45:00Z

오늘은 에이전틱 AI, 그중에서도 기억 분야에서 아직 해결되지 않은 문제를 다룹니다. 2026년까지 연구자들이 어떤 생각과 방법으로 이 문제를 풀어왔는지, 그리고 여전히 무엇이 해결되지 않은 채 남아 있는지 살펴봅니다. 팔로우는 글 작성에 큰 힘이 됩니다. - 필자 적절한 단서와 정확한 연결 의미 누군가 “어제 저녁에 뭐 먹었어?”라고 물으면 그 질문을

애지봇(AGIBOT)은 오류를 허용하지 않는다 - [2-3] 일을 맡길 수 있는 에이전트를 만드는 사람들

2026-09-28T06:54:45Z

AI는 실수가 없을 것이라 기대합니다. 하지만 AI는 등장한 이후 계속 실수해 왔습니다. 오히려 할 수 있는 일이 많아지면서 더 늘어났습니다. 이번 포스트에서는 에이전트의 실수에 대한 대응 과정을 살펴봅니다. 팔로우는 글 작성에 큰 도움이 됩니다. - 필자 복사기 앞에서 멈춘 사람들 1980년대에는 보고서와 회의 자료, 논문 같은 문서를 대부분 종이로 읽

허깅페이스 사건은 왜 AI CEO들을 움츠러들게 했나 - [2-2] 일을 맡길 수 있는 에이전트를 만드는 사람들

2026-09-28T06:50:24Z

에이전트가 과업을 수행하는 방식에 대해서 이야기를 이어가고 있습니다. 오늘은 사용자의 의도를 읽는 다는 것에 대한 의미를 확인합니다. 이 기술은 최근 발생한 허깅페이스 사건으로 이어집니다. 전말을 돌아보면서 글은 마무리 됩니다. '팔로잉'은 글 작성에 큰 힘이 됩니다. - 필자 실행할 수 없는 명령 미 해군 장교 데이비드 마르케(David Marquet)

테슬라 옵티머스의 학습법 - [2-1] 일을 맡길 수 있는 에이전트를 만드는 사람들

2026-09-28T06:50:46Z

지난 시리즈에서는 에이전틱 AI를 둘러싼 하드웨어를 살펴봤습니다. 이번 포스트부터는 2장으로 총 6편에 걸쳐 어떤 사람들이 어떤 생각으로 에이전트를 만들고 있는지를 따라가 보려 합니다. 이 소프트웨어 이야기는 3장까지 이어집니다. 구독은 글을 이어가는 데 큰 힘이 됩니다. - 필자 두 사람 사이에서 생긴 이름 두 학생이 가림막을 사이에 두고 앉았습니다.

오라클은 왜 블룸에너지를 찾을까 - [1-5] 에이전틱ai의 배경을 만드는 사람들

2026-09-28T06:51:14Z

총 5편으로 구성된 1장이 이번편에서 마칩니다. 대부분의 중요한 내용은 지난편에서 회수를 했고 이번 편에서는 기억에 관한 남은 미래와 그 외 에너지에 대한 이야기를 하고 마칩니다. 다음 편 2장부터는 본격적으로 에이전틱ai를 만드는 사람들의 이야기를 살펴보게 됩니다. 구독은 글 작성에 많은 도움이 됩니다 - 필자 리사 수가 만난 고객 2026년 7월 23

LPU는 베라루빈에 왜 들어갈까? - [1-4] 에이전틱ai의 배경을 만드는 사람들

2026-10-09T06:35:56Z

에이전틱ai를 알기 위해서는 기억이라는 장벽을 넘어야 한다는 것을 계속해서 확인하고 있습니다. 그 중 이 4편에서 거의 대부분의 주요 내용을 회수하게 됩니다. 구독과 좋아요는 글 작성에 큰 힘이 됩니다. - 필자 긴 글을 읽게 하고 싶었던 연구자 2022년 6월, 스탠퍼드대학교의 트리 다오(Tri Dao)와 동료들은 AI가 더 긴 글을 읽을 수 있다면 무

더 높아지는 HBM과 HBF - [1-3] 에이전틱ai의 배경을 만드는 사람들

2026-09-28T06:52:02Z

첫번째 챕터에서 에이전틱ai 시대로의 변화를 위한 배경을 계속 살펴보는 중입니다. 총 5편으로 구성되어 있고 3편부터 사실상 본론이고 4편이 전체 회수가 됩니다. 근 미래를 다루는 5편까지 기획되어 있습니다. 이 배경 위에 두번째 챕터에서 에이전틱ai 게임에 대한 서술이 시작됩니다. 구독은 큰 힘이 됩니다. - 필자 클로드의 작업 일지 2025년 11월,

애저(Azure)의 시장 재평가 - [1-2] 에이전틱ai의 배경을 만드는 사람들

2026-09-28T06:52:30Z

첫번째 챕터는 에이전틱AI의 활용을 위한 배경 역할을 하게 됩니다. 그 중에 이 글은 두번째 글입니다. 여기서 구체적으로 어떤 변화가 왜 있었는지를 확인합니다. 그래야 이후 에이전틱ai의 핵심 화두-기억-을 이해할 수 있게 됩니다. 구독은 글 작성에 큰 힘이 됩니다. - 필자 에이전트의 관리·배치 체계 2026년 1월 28일, 마이크로소프트가 실적을 발표

GPT-6, 아스트라가 가져온 변화 - [1-1] 에이전틱ai의 배경을 만드는 사람들

2026-09-28T06:52:52Z

새로운 시리즈를 시작합니다. 전체 20편 내외가 될 예정입니다. 주제는 '에이전틱AI-게임'입니다. 첫번째 챕터는 5회 분량으로 하드웨어를 중심으로 에이전트ai 구축을 위한 배경에 되는 내용들을 확인하게 됩니다. 많은 관심 부탁드리며 '구독'이 특히 큰 힘이 됩니다. - 필자 한 사람이 맡을 수 있는 범위의 확장 2026년 초만 해도 오픈AI 연구자들의

작품 일지 - 2026.09.18 UPDATE

2026-10-09T11:17:54Z

2026.09.18 UPDATE 오늘까지 총 5편으로 구성된 1부 작성을 마칩니다. 챕터 제목은 ‘에이전틱 AI의 배경을 만드는 사람들’로 정했습니다. 앞으로 바뀌지 않을 확정된 제목은 아닙니다. 다만 지금의 제목만 봐도 앞으로 글이 어떤 방향으로 이어질지는 어느 정도 확인할 수 있습니다. 지금으로서는 이전보다 더 명확한 책이 될 것 같습니다. 본래 계

AI 게임의 한계를 찾아서 - [4-4] 운영과 통제

2026-09-03T11:41:22Z

기술이 가진 제약 1998년, 두 명의 수학자가 한 알고리즘을 발표합니다. 마쓰모토 마코토와 니시무라 다쿠지입니다. 이 알고리즘은 하나의 '수열(Sequence)'을 만들어 냅니다. 이름은 '메르센 트위스터(Mersenne Twister)'입니다. 같은 값이 다시 나올 때까지의 '주기(Period)'가 2의 19937승에서 1을 뺀 값입니다. 그 의미는

벨브가 AI 정책을 도입한 이유 - [4-3] 운영과 통제

2026-09-03T11:41:22Z

품질 검사의 기준 1904년, 프랑스 교육부는 위원회를 구성합니다. 초등 교육이 의무화되면서 수업을 따라가지 못하는 아이들이 생겼고, 이들을 가려낼 방법이 필요했기 때문입니다. 당시에는 교사의 주관적인 판단에 의존했는데, 아이의 행동이나 가정 형편처럼 지능과 관계없는 요소 때문에 잘못 분류되는 경우가 있었습니다. 위원회는 심리학자 '알프레드 비네(Alf

다수가 동시에 말을 걸 때 - [4-2] 운영과 통제

2026-09-03T11:41:22Z

몇 개면 충분할까 1908년, 코펜하겐 전화회사에 서른 살의 수학자가 입사합니다. 이름은 아그너 얼랑(Agner Krarup Erlang)입니다. 그는 덴마크 윌란반도의 작은 마을에서 태어났습니다. 아버지는 학교 교사였고 집안 형편은 넉넉하지 않았습니다. 학교에 다니는 동안에는 어머니 쪽 친척 집에 얹혀살아야 했습니다. 열네 살에 코펜하겐에서 예비시험을

에이전트 보다 세계가 먼저 - [4-1] 운영과 통제

2026-09-03T11:41:22Z

예측할 수 없는 규칙 1961년 겨울, 매사추세츠 공과대학(MIT)의 기상학자 에드워드 로렌츠(Edward Lorenz, 1917~2008)는 연구실에서 컴퓨터를 이용해 날씨를 모의실험하고 있었습니다. 당시 사용하던 기계는 로열 맥비 LGP-30이라는 초기 컴퓨터였습니다. 오늘날의 컴퓨터와 비교하면 성능은 많이 낮았습니다. 뉴턴 이후 과학계에서는 자연

에이전트가 세계를 이해하는 방식 - [3-5] 세계 인터페이스

2026-09-07T00:40:26Z

통제의 권한 1993년, 데이비드 브레빅은 동료 몇 명과 함께 콘도르라는 회사를 설립합니다. 이전 직장이 문을 닫자 함께 일하던 사람들을 모아 만든 회사였습니다. 그가 만들려던 게임의 구상은 고등학생 시절에 나왔습니다. 집 근처에 ‘디아블로’라는 이름의 산이 있었고, 게임의 이름도 거기서 가져왔습니다. 기획서를 들고 여러 회사를 찾아다녔지만 돌아오는 답

더 많은 자유 더 재미있는 게임 - [3-4] 세계 인터페이스

2026-09-03T11:41:21Z

다음 주제로 넘어가기 전에 지금까지 다뤄온 내용을 정리해 봅니다. ① 게임 엔진 안에서 문은 '잠김'이라는 값으로 존재합니다. 렌더링은 그 값을 나무 질감의 그림으로 바꾸는 공정입니다. 완성된 그림에는 '잠김'이라는 값이 사라집니다. 에이전트는 그림을 다시 해석해야 합니다. 이미 알고 있던 정보를 이미지로 바꾼 뒤 다시 추론하는 셈입니다. ② 플레이어는

지정된 공간 내에서의 자유 - [3-3] 세계 인터페이스

2026-09-03T11:41:21Z

코드로 들어갈 수 있는 세계 마인크래프트는 코드로 조종할 수 있는 게임입니다. 2013년에 공개된 오픈소스 라이브러리 마인플레이어(Mineflayer)는 자바스크립트1)로 마인크래프트 서버에 봇을 접속시키는 도구입니다. 그래픽 화면을 통해 플레이하는 사람과 달리, 봇은 코드만으로 서버와 직접 데이터를 주고받습니다. 접속한 봇은 주변 정보를 데이터로 받습

침펜지의 막대에서 함수 호출까지 - [3-2] 세계 인터페이스

2026-09-03T11:41:21Z

행동을 끌어 내는 방법 1913년, 프로이센 과학아카데미는 대서양의 화산섬 테네리페에 영장류 연구소를 세웁니다. 그해 심리학자 볼프강 쾰러(Wolfgang Köhler)는 소장으로 부임합니다. 이듬해 터진 제1차 세계대전 때문에 섬에 발이 묶이게 됩니다. 그로 인해 예정보다 훨씬 오래인 1920년까지 그곳에 머물게 됩니다. 실험을 위해 아프리카 카메룬에