에이전트 루프
agent loop · 실행 루프
계획하고 도구를 쓰고 결과를 확인해 다시 계획하는 반복 구조입니다. 이 루프를 몇 칸까지 사람 확인 없이 돌리느냐가 위임 수준을 정합니다.
‘에이전트 루프’ 이 나오는 글3
아티클AI
모델은 같아도 청구서는 2배, Pi 개발사가 풀어 쓴 '하네스'
Pi를 만드는 Earendil이 8월 20일 하네스를 네 부품으로 풀어 쓴 글을 냈습니다. 데이터브릭스 실측에서 같은 모델도 하네스에 따라 작업당 비용이 최대 2.08배 차이 났고, 앤트로픽 기본 캐시 수명 5분을 넘기면 쌓인 대화를 정가로 다시 읽습니다.
13분
아티클AI
"다음 모델엔 노트북 이상이 필요하다" 소티오가 예고한 코덱스
8월 4일 티보 소티오는 코덱스가 좋은 하네스인 것은 분명하지만 2~3개월 뒤면 원시적으로 보일 것이라고 적었습니다. 오픈AI는 6월 11일 클라우드 실행 환경 회사 Ona를 인수하기로 합의했고, 코덱스 주간 사용자는 3월 200만 명에서 6월 500만 명 이상으로 늘었습니다.
11분
소식AI
GPU 파는 엔비디아가 ‘에이전트 병목은 CPU’라며 Vera를 앞세웠습니다
에이전트는 모델 추론 사이사이에 도구 호출과 코드 실행을 CPU에서 차례로 처리합니다. 조지아공대와 인텔 연구진은 이 구간이 전체 지연의 최대 90.6%를 차지한다고 쟀고, 엔비디아는 7월 7일 코어 수 대신 코어 하나의 속도를 높인 Vera를 앞세웠습니다.
8분
함께 나오는 용어5
- 에이전트한 번 답하고 멈추지 않고, 스스로 계획하고 도구를 부르고 결과를 확인하며 여러 단계를 이어가는 AI입니다. 브라우저·터미널·앱을 대신 조작하는 것이 대표 예입니다.
- 하네스모델을 감싸 실제 작업을 시키는 바깥 장치입니다. 프롬프트·도구·재시도·검증 규칙이 여기 들어가서, 같은 모델도 하네스에 따라 결과가 크게 다릅니다.
- 추론학습이 끝난 모델을 실제로 돌려 답을 만드는 단계입니다. 비용·속도·지연 시간 이야기는 대부분 여기서 나옵니다.
- 시스템 프롬프트대화가 시작되기 전에 모델에게 주어지는 역할과 규칙 문서입니다. 규칙을 촘촘히 쌓을수록 토큰 비용이 늘고, 앤트로픽 실험에서는 80% 이상을 덜어내도 코딩 평가 손실이 측정되지 않았습니다.
- 코딩 에이전트저장소를 읽고 명령을 실행하며 코드를 끝까지 고치는 에이전트입니다. 최근 모델 도약이 지식 문답 대신 이쪽에 몰려서, 딥시크 V4-Pro는 코딩 에이전트 평가 DeepSWE에서 12.8점이 62.7점이 됐습니다. 같은 모델도 어떤 하네스에 올리느냐에 따라 점수가 크게 달라집니다.
어려운 말은 풀어서, 매주 한 통
매일 아침 AI 소식도 함께 와요. 언제든 그만 받을 수 있어요.