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[뉴스레터 #302] 얼마 후 당신은 이것과 함께 일하게 됩니다 🙃 AWS가 출시한 AI 에디터, 그 성능은?

#tips
1개월 전
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🔼 AWS가 출시한 AI 에디터 Kiro

🗞 뉴스레터 #302 (2025.07.18)

#따끈따끈한_개발_NEWS📢

  • 👀 OpenAI 퇴사 썰 풉니다. 전 OpenAI 직원이 공유한 퇴사 후 회고. 아쉽게도(?) 비리 고발이나 폭탄선언 같은 건 없다. 그는 1년간 근무하며 1,000명에서 3,000명으로 급성장하는 과정을 목격했고, OpenAI가 모든 커뮤니케이션이 Slack으로 이뤄지며 상향식 문화와 강력한 실행력을 가진 조직이라고 회고했음. 특히 Codex 출시를 7주 만에 완료했던 것, 회사의 규모에 비해 의사 결정이 순식간에 바뀌는 것이 근무하면서도 놀라웠다고 한다. (링크)

  • 👾 AWS가 "바이브 코딩"에 지친 개발자들을 위한 Claude 기반 IDE Kiro를 공개했음! 특히 AI가 생성한 코드를 디버깅하고 리뷰하는 시간을 줄이는 데 초점을 맞추었다고. 원래는 바로 다운로드가 가능했으나, 사용량이 많아서 Waitlist로 변경된 듯하다.. (링크)

  • 🚀 Claude에 도구(Tool) 디렉토리가 업데이트되었다. 노션이나 피그마 같은 앱에 직접 액세스해서 상호작용을 가능하게 한다고 설명되어 있는데... 어째서 제 노션은 연결이 안 되는 거죠? 써 보신 분 후기 구함 ㅠ (링크)

  • 📅 간만에 머리 굴리며 재밌게(?) 해볼 수 있는 자바스크립트 지식 테스트 등장. Date 클래스 지식을 점검할 수 있는 28개의 문제가 제공된다. 과연 몇 개나 맞출 수 있을지? (링크)

  • ✍️ AI 시대의 글쓰기를 비판하는 블로그 글이 흥미로워 가져와 봄! AI가 쓴 글은 전개 패턴이 대체로 비슷하며 불필요한 요약과 문장 리듬이 평이하다는 점 등을 지적하는데, 듣고 보니 그런 것 같다... 'AI가 쓴 것 같은 글'이 꼭 나쁜 건 아니지만, 어느 정도는 자신이 직접 작성하거나 최소한 프롬프트로 스타일에 대한 별도 지시 사항을 추가하는 것이 좋겠다. (링크)

#에이전트, 너 누군데?

  • "모든 회사의 IT 부서는 00의 인사 부서가 될 것입니다." - 젠슨 황

  • "00는 실제로 사람의 일을 대체하는 수준으로 발전할 것이다." - 샘 올트먼

  • "00는 5년 내로 컴퓨터 사용 방식을 완전히 바꿀 것," - 빌 게이츠

00에 공통적으로 들어갈 말은 무엇일까요? 바로 에이전트입니다. ChatGPT가 등장한 지 3년도 되지 않아 AI는 인간의 업무를 대체하는 수준으로 발전하고 있어요. 많은 전문가가 이미 에이전트의 시대가 도래했으며, 지금이라도 대비해야 한다고 말합니다. 오늘은 그럼에도 AI 에이전트가 아직 낯선 분들을 위해, AI 에이전트가 무엇이고 우리의 미래를 어떻게 변화시키고 있는지 알아보겠습니다.

⚙️ 나만의 자비스가 생긴다?

아이언맨의 자비스(JARVIS)를 기억하시나요? 토니 스타크의 명령을 따라 아이언맨 슈트를 조작하고, 위험 상황에서는 자율적으로 판단해 행동하며, 심지어 농담까지 던질 줄 아는 똑똑한 AI 비서죠. 이처럼 인간의 요구를 스스로 분석하고 판단하여 행동까지 내릴 줄 아는 AI 비서가 바로 에이전트라고 할 수 있습니다. 이제 누구나 자신만의 자비스를 갖게 되는 셈이죠.

🔼 토니 스타크의 AI 에이전트 자비스


🤨 LLM이랑 도대체 뭐가 다른 거임?
(1) LLM는 혼자 일하고, 에이전트는 팀을 이뤄 협업한다.
하나의 LLM이 모든 작업을 혼자 처리하는 것과 달리, 에이전트는 여러 전문 에이전트가 서로 협업해서 문제를 해결해요. '엔비디아 주식을 심층 분석해 줘'라고 요청하면 분석가 에이전트, 뉴스 검색 에이전트, 투자 전략 에이전트 등이 각자의 전문성을 발휘해 협업하죠. 그 결과 하나의 LLM이 혼자 작업한 결과와는 차원이 다른 퀄리티의 결과물을 보여줍니다.

(2) 스스로 사고하고 행동한다.
LLM은 주로 학습된 지식 내에서 답변하는 데 그칩니다. ChatGPT 초창기에 "세종대왕이 맥북을 던졌다던데 사실이야?"라고 질문하면, 그럴듯한 가짜 이야기를 만들어냈죠. 반면 에이전트는 스스로 추론하고 계획을 세우며, 검색 도구를 활용해 사실 여부를 확인하고, 때로는 자신의 오류를 수정하는 복합적인 과정을 거쳐 정확한 답변을 도출합니다. 마치 인간처럼 사고하는 것이죠.

(3) 사람처럼 읽고, 보고, 듣는다.
지난 뉴스레터에서 언급했던 것처럼 지금 우리가 AI를 이용하는 방식은 꽤 구시대적입니다. 채팅창에 글자를 입력하고 글자로 답변을 받는 것이 거의 전부죠. 반면 에이전트는 마치 사람처럼 음성을 듣고, 이미지를 보고, 영상을 이해할 수 있는 멀티모달리티 능력을 갖추고 있습니다. 이런 능력은 자율주행, 의료, 스마트홈 등 다양한 분야에서 혁신적인 발전을 가능하게 할 거예요.

🔼 자료 출처: Grand View Research

🔮 에이전트의 미래는?
전문가들은 에이전트가 많은 방면에서 우리가 일하는 방식을 변화시킬 거라고 말해요. 실제로 에이전트 시장은 5년 안에 10배 가까이 성장할 것으로 전망되고 있는데요. 구체적으로 어떤 변화가 일어날까요?

  • 반복적인 업무는 AI가 수행하면서, 인간에게는 에이전트를 설계, 관리 감독하고, 최종 의사 결정을 내리는 역량이 요구될 거예요.

  • 지금의 스마트폰 앱 생태계처럼, 다양한 에이전트들이 마켓플레이스를 통해 활용되는 '에이전트 생태계'가 열릴 거예요. 에이전트를 잘 다룬다면 수많은 기회를 발견할 수 있겠죠.

  • 결국 에이전트를 사용하지 않는 게 불편한 시대가 올 것입니다. 실제로 에이전트를 경험한 직원들은 과거의 비효율적인 방식으로 돌아가기 어려워하는 경향이 있다고 해요.

AI 에이전트 시대는 이미 시작되었습니다. 다양한 국내외 기업이 에이전트를 이미 도입했거나 도입을 검토하고 있어요. AI와 함께 일하게 될 미래는 과연 어떤 모습일까요? 에이전트에 대해 궁금한 것이 있다면 저희에게 알려주세요!

👉 이 아티클은 구글의 AI Breakfast 시리즈를 참고하여 제작되었습니다.
👉 에이전트에 대해 궁금한 점이나 여러분의 생각을 댓글로 남겨주세요!

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