1.하네스 엔지니어링

네, 만나 볼게요. AI 스튜디오라는 조직 하나에

동작하면서 체리를 만들어납니다. 그렇게 해서 만들어진

이렇게 해서 만들어진 책은 138페이지에 나왔습니다. 쉽었는데 가능하더라고요. 정말 신기한 경험들을 이유로 계속 쓰고 있습니다. 그리고 이런 것들은 GitHub에 공유를 해서 보면 GitHub에 여기 점플로드 유테이지 하나씩 구성이 되었습니다. 그래서 이런 매장스들을 가져다가 쓸 수도 있고 활용하실 수도 있고 참고로 보실 수도 있을 것 같습니다. 이 자료들은 나중에 추후 업데이트해서 파일로 다 공유해드리겠습니다.

이 채널은 8에서 구성을 하면 이렇게 많은 레이전트들이 생기고요. 여기서 하는 채널 지키라는 스킬을 이용해서 여러가지 차세계하는 레이전트를 교정하는 레이전트, 공부는 지키라는 레이전트, 자격조사하는 레이전트, 이렇게 각각의 레이전트들이 활동을 하면서 채널을 시작합니다.

어 여기가 느끼 이제 또 아키팅처 에이저트 가 책에 쓰기 전에 어 생기랑의 그 과정 차를 설계를 해놓고 거기에 와서 쓰다 보니까 이제 지 감방으로 상의 분할 겸절로 여러가지 체처들을 한번에 쓰는 모습을 보고 있습니다.

우리는 AI를 현재 거의 많이 쓰고 계시죠. 하지만 AI를 쓰면 쓸수록 이 AI가 항상 뻔한 것만 하는 느낌이 많습니다. 왜 항상 AI는 70점짜리 대단한 것만 하는가 라는 고민을 하게 되는데요. 그래서 어떻게 하면 AI를 더 잘 쓸 수 있을까. 그리고 다른 사람들은 더 잘 쓰는 것 같은데 나는 왜 결과가 그렇게 안나오지. 이런 고민을 하시게 된 것 같습니다.

저는 일단 에이전트가 여러 에이전트 월팀으로 동작했을 때 그런 부분들을 어느 정도 해소해 줄 수 있다고 생각하고 있습니다. 그래서 우리 한할스 엔진여인스턴에서도 여러 개의 에이전트가 유기적으로 잘 커뮤니케이션 하면서 동작했을 텐데.

그리고 이 에이전트들이 얼마나 전문화 되어 있는가가 중요합니다. 그래서 웨딩 계획을 일반 제너럴 에이전트들이 시키는 것보다는 그 전문 영역에 앞서의 패스워만 주기 때문에 그리고 그 영역에 대해서 잘 알고 있는 에이전트들을 이렇게 월키로 도착했을 때 훨씬 더 많은 결과를 볼 수 있습니다.

그리고 에이전트를 다루는 데 있어서도 에이전트에게 지시하는 것에서 이제는 의뢰하는 방식으로 가지고 있습니다. 그래서 맛집을 추천하는 것도 그냥 에이전트 하나의 대로 보는 게 아니라 나의 의뢰를 잘 처리할 수 있는 모두와 된 에이전트들을 상대로 의뢰를 하는 그런 느낌으로 사용하고 있습니다.

이 한해쓰는 말국에서 표현된 말입니다. 여기서 예전투들을 이렇게 한해쓰으로 잘 묶어서 여러 개의 예전투로 잘 정착하겠군요. 저는 이제 본격적으로 얘기가 들어갈텐데요. 그전에 앞서서 한 가지 한해쓰 시연을 같이 하면서 발표를 진행해 드리겠습니다.

네. 일단은 빈 폴더에... 빈 폴더를 항상 안내려고 합니다.

BeforeEther에서 시작하면, 여기서 제가 하네스라는 스킬을 만들어서 사용 중인데요. 이 스킬을 이용하면 어떤 작업에 대해서 하네스들이 구성이 됩니다. 여기서는 최근에 리서치를 한번 돌려놓고 발표를 해볼까 하는데요. 최근에 클로드 코드가 유출이 되었죠.

유출 이후에 어떤 변화들이 있는지 조사하고 그리고 엔트로피의 대응에 대해서

시간 중으로 전달하고 참~입니다. 그리고 이 조사가 제대로 됩니다. 여기서 제가 하네스를 사용할 때는 어떤 직접적인 지시를 하기 보다는 제가 현재 어떤 일을 하려는지에 대해서 설명하고 그리고 그 의도를 겪는 것에

이렇게 프롬프트를 작성하고 있습니다. 그래서 여기서 보고서를 작성해보다는 보고서를 작성하고자 합니다. 라는 식으로 제 유형을 하십니다. 그러면 이 제 유형에 맞춰서 하네스가 구성이 이어지면 이 구성은 이렇게 이루어지는 동안에 이어서 계속 공유가 나누도록 하겠습니다. 이 하네스 엔지니어링은

새로 등장한 개념이라기보다는 저는 순차적으로 AI를 어떻게 하면 더 잘 쓸 수 있을까 라는 고민에서 기록된 패러다임의 변화라고 생각을 합니다. 그리고 그 변화는 일단 저는 엔지니어이기 때문에 그전에는 코드를 직접 작성하던 거에서 지금은 그 코드를 직접 작성하기보다는 코드를 작성하는 에이전트들을 두고 그리고 그 예정들의 어떤 환경에서 더 잘 일을 할 수 있는지 고민하는 데 포커스를 두고 있습니다. 즉 AI를 저의 동료가 저의 어스턴트가 아니라 마치 T1처럼 일을 시키는 거죠.

그리고 제가 체감하는 생산성의 변화는 다음과 같습니다. 채집pkt가 나오기 전에 약 3개월짜리의 프로젝트가 있다가 다시 내보겠습니다. 이 프로젝트가 채집pkt가 나온 이후에는 1개월로 단축이 됐습니다. 그리고 작년 5월쯤 커서가 플러스 코드가 나오면서 E-A도로 활용했을 때 1개월에서 2주로 단축이 됩니다. 그리고 최근에는 2주도 더 단축이 돼서 MVP는 1시간 정도 그리고 좀 더 MVP를 다듬어서 더 고수정을 한다든지 좀 더 개선해서 2-3일이면 어떤 패쳐가 배포가 가능해지는 시대가 됐습니다.

그리고 이런 변화는 프롬프트 엔지니어링부터 살펴보려고 하는데요. 가운데 있는 프롬프트 엔지니어링은 우리가 AI에게 어떻게 말할 것인가에 포커스를 두었다면 그 이후에 AI에게 어떤 정보를 주고 답변을 만들게 할 것인가, 어떤 작업을 할 것인가에 대해

관심이 있었습니다. 그런데 지금 나오는 하니스는 그것들을 다 포함해서 이제는 AI를 어떻게 통제하고 어떤 학력을 구성해 준 것인가에 대해서 포커스가 변화하고 있다고 보시면 될 것 같습니다. 프론포트 엔지니어링은 채집기 이전부터 AI를 학습하는 엔지니어들 사이에서 AI를 어떻게 잘 대화를 할 수 있을까, 아이를 대화를 할 수 있을까 이 부분에서 계속 발전을 해왔습니다.

이 그 토스트 엔지니어링 두꺼위에 있었는데요. 그때는 열 열 개인가 옆에서 열심히 세미나를 했던 기억이 나는데요. 그 중에 하나가 최종 호소트로 AI의 답변을 그냥 받는게 아니라 그 답변을 계속 생각하게 해서 좀 더 활리게 답변하는 방식들이 유행했습니다. 그리고 중간에 레츠핑크 스텝파이트 스텝이라는 매직 문장이 나오면서 이 문장을 어떤 예시를 쓰지 않더라도 COT가 잘 분장하게 되는 것을 발견하기도 합니다.

우리는 이런 과정을 통해서 AI를 어떻게든 잘 쓸 수 있을까 고민을 지속적으로 해야되는 것 같습니다. 그리고 리액트라는 기법을 이용해서 AI에게 나중히 답별만 하는 게 아니라 어떤 액션을 중간에 확인하는 그런 기법도 등장하고 시작합니다.

이 거 서비 홍장 풀로 이럴 수 있고 예 그 시스템에서 장인으로 있습니다 그러다가 천재 pt 가 나오고 나서 이제 때는 어 전시 시절 하실 1부터 전세계가 한국도 제어기 시작한 날로 그리고 동시에 뭐 그래 잘 작성하는 프랑크의

엔지니어라는 수업 직업이 다르겠고요. 아주 보호의 경동을 받는 것으로 굉장히 토끼이 되어 되기도 했었죠. 하지만 이 프론트 엔지니어링은 한계나 있었습니다. 그 프론트에 들어있는 어떤 원자를 갖고 던지 아니면 어떤 키워드 변경만 해도 결과 품질이 굉장히 달라지는 문제들이 있었어요.

그리고 동시에 AI가 가지고 있는 한 번에 처리할 수 있는 컨텍스트 윈도우 사이즈 제약으로 인해서 그 폼트를 정확하게 쓰지 않고 인정시 타이트하게 사이즈를 고려하면서 만들어야 되는 것 같기도 했습니다. 그러다가 프로프트 엔지니어링에서 컨텍스트 엔지니어링으로 자연스럽게 넘어가야 됩니다. 여기서는 프로프트 엔지니어링을 간단한 질문지를 들었다면 컨텍스트 엔지니어링으로 넘어가서는 답변을 잘하기 위한 공백들, 데이터들을 같이 듣기 시작합니다.

마치 우리가 오픈국 시험을 보는 것과 비슷하다고 보시면 되는데요. 오픈국 할 때 옆에 책을 두고 오픈국 시험을 치르는 것과 같이 컨텐츠 엔진이 발전하기 시작했습니다. 그 결과 그 전보다 훨씬 더 좋은 성능의 답변 품질이 나오기 시작했고 AI를 더 잘 잡을 수 있는 속속들이 더 나오기 시작합니다.

그리고 동시에 에그가 크게 발전하게 되면 이 에그는 현재도 많이 쓰이고 있는지 생각합니다. 그래서 이 에그를 이용해서 실시간으로 평자의 어떤 요청에 맞춰서 어떤 데이터를 더 효과적으로 잘 연결해야 하는지 그런 부분은 기술이 계속 발전하게 됩니다. 그리고 동시에 컨테스트 윈도 사이즈가 예전에 3,000 토큰, 8,000 토큰을 넘어서 16,000, 3,000 토큰 이렇게 가다가 10,000 토큰, 최근에 클로즈 포도로 코스에서 10,000 토큰까지도록 하겠습니다.

쉽게 사용할 수 있는 상황이었습니다. 이 게임 커진 콘텐츠도 인해서 '어? 백과 사전을 통째로 넣어볼까?' 라는 시도도 있었고 정말 많은 시도도 있었는데요. 다만 아직까지는 이 100만 쿠폰이라는 전체 쿠폰을 사용했을 때 콘테스트라그라는 품질 저하 문제가 아직은 분실하고 있습니다.

그리고 리액션 직업에서 펑션 풀링을 이용한 기술들이 발전을 하게 되죠. 펑션 풀링을 이용해서 AI가 단순 변화하는 것이 아니라 실질적인 액션을 취할 수도 있고 실시간으로 검색 API를 통해서 그 결과들을 가지고 답변을 하게 만들기도 합니다.

이런 기술들의 발전으로 인해서 우리는 에이전트를 만들 수 있겠다는 자신감을 갖게 됩니다. 그리고 이 에이전트들은 단순히 함께 LAM을 가지고 하는 것이 아니라 이 LAM을 중심으로 이 LAM을 어떻게 하면 자율적으로 에이전트화해서 공략할 수 있을지 도구를 지워줄 것이라고 해요. 그리고 에이전트들이 일을 바로 하는 것이 아니라 플래닝을 세워서 좀 더 세대적으로 구조적으로 일을 할 수 있게 하는 기술들도 발전합니다. 그리고 동시에 LAM이 가지고 있던 어떤 기억을 할지 못한 스냅샷 형태의 그런 단점들을 메모리로 극복하기 시작합니다.

동시에 그 AI에 의해 그 다음에 외부의 지식들을 잘 연결하는 것입니다. 그리고 외부의 어떤 액션들을 잘 전달할 수 있을까라는 부분에서 표준이 긴장하기도 했죠. 이 mcp라는 표준이 긴장하고 인해서 저도 과거에 사대 시스템에 어떤 AI를 연결할 때 시스템별로 각각 구현을 일일이 다 했어야 되는데 이 mcp로 인해서 현재는 각 시스템별로 이런 mcp 표준에 맞춰가지고 mcp를 공개하고 있고 그것들을 사용해서 정말 쉽게 통합하는 방법을

표현하고 있습니다. 그 전에 아까 표현했던 것을 보면 아직 하네스 구성이 바로 될 줄 알았는데 하네스 구성은 간단한 작업을 시켰더니 그냥 바로 작업을 하려고 한다고 봅니다. 하네스 구성.

하지만 이 컨텍스트 엔지니어링에도 한계가 있었는데요. 특히 장기 실행이 어려움이 있었습니다. AI가 지수적으로 반복해서 오랫동안 작업을 하기 시작하면서 어느 번호 수십시점부터 환각상상이 두드러지게 나타나기 시작합니다.

이런 엔지니어들은 어떻게 하면 에이전트가 좀 더 자연적으로 오랫동안 일을 할 수 있을까에 대해서 연구를 해본 것 같습니다. 그리고 작년 11월에 엔트로픽 블록에서 이런 하네스 구성에 대한 얘기가 공개되기 시작했고요. 그리고 올해 1월달에 오픈웨이의 블록을 통해서 개발자 3명이

100만 라인의 코드를 작성하고 이것은 한 해수 구성에서 경작을 했다고 밝히도록 했습니다. 그래서 이러한 컴퓨터 엔지니어링이 한계로 인해서 자연스럽게 새로운 패러다임으로 전환되고 있는 과정이라고 생각합니다. 그 전까지는 우리는 마치 신입으로 뽑아 놓고 그 신입에게 일을 지킬 때 용건이 자격 없이 일을 시킨 것과 같다고 생각합니다. 물론 AI를 잘 활용하고 잘 쓰는 엔지니어들은 이미 이런 것들을 채득을 하고 바로 일을 시키는 게 아니라 그 일을 시키기 위해서 컨텍트를 쭉 쌓아놓고 일을 시키는 패턴으로 일을 해왔습니다. 그런데 이런 것들은 대부분은 그렇게 사용하고 있지 않으시죠. 그래서 이런 온보딩 자료를 사전에 AI에게 주는 겁니다. 그리고 이 온보딩 자료들은 기존의 시니어 엔지니어들이 해야됩니다. 마케팅 정보 사라든지 리프포링 방식이라든지 디자인 턴이라든지 이런 도도화된 자료들을 함께 주면서 일을 시키는 겁니다.

이렇게 좀 에이아이의 흔한 해지어 도전이 어 이제 힘들어 로 프로젝트 설계가를 꼼꼼하게 하고 그리고 이 후 리프가 계속 진행되면서 하고 어떤 일관성을 있지 않아서 하루 신의 전생이라든지 부가적인 잘못된 행동들이 점차 줄어들기 시작한 것입니다

그래서 자연스럽게 한테 엔지니어링으로 넘어가는 전환식이라고 생각을 하고 있습니다. 그래서 이 말이란 말로 표현 되는 AI를 어떻게 하는 거를 잘 다를 수 있을까. 그리고 그 말을 끌 것인지 아니면 어떤 AI를 장착을 해서 마찰을 되게 할 것인지 이런 것들에 대한 고민을 해야 되는 식이라고 생각합니다.

어이 에이아이 를 어떻게 유도로 잘 환경을 설정할 것이다 지금 현재 총 단계 라고 생각합니다 그래서 어 정말 많은 분수 들고 1x 2 공격하고 그리고 제가 사용한 것들에 타 1 s 라도 1스를 안 되는

기술도 계속 발전을 할 것이라고 생각합니다. 이런 화내스 기술을 이용해 오픈 AI가 1월에 공개했던 블로그에서는 에이전트 엔지니어 세명에서 100만원이나 5개월 동안 작성합니다. 그리고 여기는 사람의 개인 없이 작성을 했다고 합니다. 물론 중간에 잘 동작하지 않은 부분들에 대해서 어떠한 상지에도 그 블로그에서 명시를 하고 있습니다.

그리고 우리가 언제나 되거나 상관은 플로드 코드 역시 하이스의 한 일부라고 생각합니다. 단순히 AI만으로 다루는 것이 아니라 AI만큼은 잘 다를 수 있을까라는 측면에서 플로드 코드라는 부분은 현재 가장 실존하고 있는 그런 훌륭한 것이라고 생각합니다. 그리고 그 결과 굉장히 높은 금액의 배출을 해서

이런 에이전트를 어떻게 책임을 잘 성할 것인가에 대해서 고민을 하고 하는 단계라고 생각하고요. 그리고 이것들은 고대일이 또 많은 측면에서는 지원 회사도 있기도 합니다. 옥프스 4.6이 올해 2월에 출시가 되면서 기존에는 단일 에이전트를 서브로 두고 하는 서브 에이전트 방식만 있었는데 이제는 에이전트들끼리 서로 소통하면서 동작할 수 있는 에이전트 팀이라는 개념을 실험서적으로 공개했습니다. 그리고 이후에 이 에이전트 팀을 우리는 또 어떻게

그래서 여러 실용들을 보고 있으면서 이런 하네스 기반 하에서 우리는 여러 가지 장점들을 발견하게 되는데요. 사전에 왠지년을 발견하지 못했던 실수들을 방지하기도 하고 그리고 정진적인 시스템이 구성도 가능합니다. 그리고 또한 하네스 구성을 한 번 구성했고 끝내는 것이 아니라 이것을 지속적으로 학습시켜서 보도하는 과정을 거칠수록 이 시스템은 점점 더 편안해지는 그런 구조를 가지고 있습니다.

제가 지금까지 이렇게 장황하게 설명을 하긴 했지만 하네스 엔지니어링의 컨트너는 굉장히 심플합니다. 지금이 플로드코드라는 어떤 AI톱을 사용하기 이전에 어떤 하네스들을 구성하고 그것들을 우리의 의도와 함께 플로드코드에게 전달했을 때 많이 생각합니다. 그리고 여기서는 저는 여러가지 하네스를 구성하는 여러가지 요소들이 있습니다. 하지만 지금 현재 제가 집중하고 있는 부분은 플로드가 된 곳이 있고 스킬 그리고 에이전트 이 세 부분에 집중하고 있고요. UNHOOC 이라든지 아니면 룰이라든지 여러가지 플로드코드에서 지원하는 하네스의 구성 요소들이 있습니다.

중독으로 반차 확대될 것 같습니다. 현재 파레스트 구성을 할 때 이 세 가지만 잘 사전에 구축을 해놓아도 굉장히 높은 확정세 결과물이 많습니다. 영상은 클로드다 랜디는 전체 아키텍처와 밸런에 어떤 작업을 할 것인가 또는 이 프로젝트에 대한 개발적인

내용들이 담겨져 있구요. 그리고 스킬을 이제 구형 스킬을 사전에 이제 만들어보는데 이 스킬에는 에이전트가 어떻게 하면 더 능력을 잘 발휘할 수 있을까 그런 부분들이 담겨져 있다고 보시면 됩니다. 그래서 여기서 한가지 말씀드리고 싶은 부분은 한입스를 구성할 때 이 스킬은 사람이 쓰는 스킬이 아닙니다. 에이전트가 쓰는 스킬로 생각하고 구성을 하셔야 됩니다.

그리고 중요한 건 에이전트가 어떻게 잘 만드는가인데요. 이 에이전트들은 서로 역할이 겹치지 않도록 역할 분담을 잘해서 그리고 거기에 들어가는 규칙이라든지 상세 명세들을 각각의 에이전트들이 보도했을 때 에이전들이 더 잘 인정하게 됩니다. 그리고 하네스를 도입하고 체감적으로는 굉장히 좋아졌다는 느낌을 받았는데요. 저는 이거를 수치화 해보고 싶었습니다. 그래서 진행했던 프로젝트 하나는 하네스 적응 전과

테스트를 적용했을 때 이렇게 AD 테스트를 총 15개의 과제를 주고 실험을 해보았습니다. 이 15개의 과제는 어떤 것을 구현을 하게 하는지 또는 실험과제 중의 하나는 이득이의 적합을 하게 하는지 이런 것들을 수행하게 했고요. 그리고 그 수행 결과는 LLL 전지로를 통해 LLL의 어떤 기준에 의해서 평가하게 했습니다.

그리고 이 15개 과제는 베이직 아주 쉬운 과제 그리고 어드벤스트 전문가 과제에 대해서 진행을 했습니다. 그 결과 하니스를 적용하지 않았을 때 정수에 대비해서 무려 품질정수의 20% 정도 상승하는 결과를 얻을 수 있습니다. 그리고 동시에 추가적으로 얻은 인사이트는 이 과제가 어려워질수록

기존의 한에스를 구성하지 않았을 때 AI가 일을 더 잘 못한다는 것을 발견하게 되었는데요. 반면에 한에스가 구성되어 있는 환경 하에서는 이 점수가 어느 정도 큰 편차 없이 유지되는 것을 발견했습니다. 전문가 과제 중의 하나는 LSP 구성이라는 과제가 있었는데요. 기존의 한에스 구성 안 했을 때는 이 파일들이 구조화되어 있지 않고 그리고 심지어는 구현하는 데 있어서 신택스에 더까지 구성이 되었습니다. 반면에 한에스 구성을 했을 때는 LSP를 어떻게 구현할지에 대해서 세밀한 사전에 정의되어 있는 것들을 통해서 구성을 하다 보니까 굉장히 체계적으로 구성이 되었고요.

이때 사용된 에이전트는 총 4개의 에이전트를 사용했습니다. 그리고 한가지 전문가 과제로는 키밸리스토어의 직접 구현하기 라는 과제라는데요. 이것 없이 향수 구성하지 않았을 때는 각 로드들이 잘 구현되고 있는 것 같지만 실제 등장을 해봤을 때 데이터 유실이 발생된다든지 일부 노드가 죽는다든지 그런 문제들이 발생합니다. 하지만 한해스로 구성했을 때는 이 노드들 간의 커뮤니케이션이 잘되고 원하는 결과가 어느 정도는 잘 동작하는 것으로 확인할 수 있습니다.

이처럼 하이스가 또 하이스로 구성했을 때 AI가 꼭 붙이는 이유는 이 아키텍처를 쪼개 놓고 정의가 내렸기 때문에 전체적인 복잡도로 낮추는 그런 입장이 있습니다. 그리고 어떤 과제를 수행할 때 필요한 지식들을 사전에 조사를 하고 그 내용들을 스킬로 감아나왔기 때문에 이런 부분에 대해서 지식들을 더 잘 표현하는 부분입니다.

예 효과가 있습니다 그리고 또한 어 할 수 없을 때는 이 결과 분의 품질을 어떤 품질까지 달성해야 되는지 우리가 그렇게 풀어 주지 않았나 이 아이가 그 이제 현장 없게 설정할 수 없었는데요 이런 부분에 해서도 어 할 때에 어떤 품질이 어떤 결과가 나올 때까지

어떤 검진을 하는지 이런 조금들을 챙겨줄 수 있기 때문에 그런 기준에 맞춰서 결과목들이 만들어지게 됩니다. 그렇다면 이미 한에스 구성을 우리가 직접 작성해야 될까요? 직접 작성하는 것도 가능하다고 생각하고 이미 AI

잘 쓰시는 분들은 하네스라는 용어로 쓰진 않았지만 비슷한 구조로 이미 사용해서 사용하고 있습니다. 저는 처음 시작하는 구입 단계에서 AI를 가지고 하네스를 구성하게 해 보았더니 굉장히 빠르게, 제로투원이 발생하게 되는 것을 확인을 하게 되었고요.

그래서 메타 하네스 스킬을 만들게 되었습니다. 그래서 채팅 앱을 만들어 달라고 요청을 하게 되면 그냥 하네스 스킬은 바로 채팅 앱을 만드는 게 아니라 채팅 앱을 만들 수 있는 에이전트 팀을 구성하게 됩니다. 그리고 이 하네스가 잘 동작할 수 있는 또 다른 이유는 우리가 직접 그 하네스를 구성하지 않아도 AI 지금 현재 클로즈 코드의 어떤 메커니즘 전체

대부분의 설정 파일이라든지 이런 것들을 자체적으로 수정할 수 있게 되었습니다. 즉 우리가 앞으로 미래의 AI를 개발했던 것 중 하나가 AI가 스스로 진환하는 구조를 충분히 지금 메커니즘상으로 구현을 해놓았습니다. 이 스킬은 지금 공개한지는 한 10일 정도 되는데요. 현재 스타가 2,100개가 되었습니다. 이 스킬을 간단하게 설명드리면 슬러시인의 하네스를 하고 어떤 일을 시키면 그 일이 어떤 도메인지 분석을 합니다. 그리고 그 분석된 도메인은 토대로 이 문제 해결을 잘할 수 있는 팀 아키텍처를 설계합니다. 그리고 그 설계란 아키텍처 안에서 동작하게 될 에이저트들을 정의하게 됩니다.

그리고 이 에이전트들이 공통적으로 사용할 스피디라든지 아니면 어떤 특정 에이전트가 필요로 하는 스피디를 생성하게 됩니다. 그리고 다음 단계에서는 이 에이전트들이 어떻게 잘 조율해서 동작할 수 있을지, 그리고 전체 워크플로는 어떻게 가져가야 할지 그런 내용들을 단호 오케스트레이저가 생성이 됩니다.

마지막 단계에서는 이런 레이전트 구성들이 잘 되어있는지 검진하는 단계를 가지고 있습니다. 그래서 이 오케스트레이터는 레이전트들이 어떻게 하면 인기적으로 잘 통신하면서 또 아직 레이전트 팀이라는 기능이 실험 버전이라서 중간에 특정 팀웨이트들이 중단되어 있습니다. 그런 부분들을 다시 작업을 재개하는 게 이런 일도 가지고 있습니다.

동시에 에이저트들은 미리 설계에 있는 스킬들을 잘 활용할 수 있는 것으로 생각합니다. 그리고 현재 에이저트들의 구성은 보시는 것처럼 파일소프트에서 현재 에이저트 팀을 제공하고 있고 이 에이저트 팀은 어떤 공통 테스트를 윤서로 변화하면서 에이저트들 간의 커뮤니케이션을 하고 있습니다. 이런 커뮤니케이션을 통해서 어떤 작업을 중복되지 않게 말씀해주세요.

그리고 선후 작업에 대한 그런 내용도 주고받게 합니다. 단점의 대로는 백엔드 에이전트와 프론트엔드 에이전트가 있으면 서로 API 스펙이 공동되어 맞춰져 있습니다. 그러면 그 작업을 먼저 했던 에이전트가 스펙을 공유하고 공유된 스펙을 가지고 또 다른 에이전트가 고대 구현을 하는 식으로 동작을 합니다.

그리고 서브에이전트 같은 경우에는 중앙모드에서 특정 에이전트에게 이를 시키고 그 결과만 갖는 구조로 되어집니다. 그래서 현재 구성된 메타 한에스 스킬에서는 에이전트팀 모드를 디포드로 원장하고 있고 그리고 일부 작업에 대해서는 간단한 작업을 해야 되죠. 어떤 매치성 작업들, 단순한 서칭 작업들은 서브에이전트를 공정하는 그런 활기를 해놓았습니다.

그리고 이 예전트들의 작업 플로우도 패턴들이 있습니다. 그래서 단순하게 파이프라이언으로 쭉 일을 하는 데 있지 아니면 이 작업들을 나눠서 캐나우 행위 방식으로 별방물들을 각자 조사하고 또 최종 별방물들을 모아서 어떤 작업을 추가적으로 작업을 한다든지 이런 것에서 쓰일 수 있고요. 그리고 전문가들을 순차적으로 배치해서 별방물들을 보도하는 작업을 다하겠습니다.

그리고 그 베이전 에이전트를 이제 이쪽에 두어 만들어진 결과물을 지속적으로 검증하게 할 수 있습니다. 그리고 이 검증작업은 피디백을 통해서 다시 피디백 내용들을 조화하게끔 루프를 만드는 쪽으로 사용할 수 있습니다.

그리고 감정자 패턴은 내 서구에 있는 것입니다. 그리고 마지막으로 계층적 위임 방식은 현재 동작하고 있지 않습니다. 그 위임은 엔트럭에서 현재 대칭적인 인증이 없어 에이전트가 또 다른 이정들을 그대로 만들어 놓고 싶고 난 맞추게 되요.

무한급에 빠지거나 아니면 굉장히 폭한 사용량이 엄청나게 증대됩니다. 그래서 그런 도로 문제는 아시겠지만 순차적으로 시간 지나면 대칭적 위임까지 가능하지 않을까 싶습니다. 이렇게 친정 위임이 된다는 것은 정말 외계적 구성을 실시간으로 AI를 완전히 맡기는 구조가 되면서 정말 체계적인 조직에서 수행하고 있는 조직 문화와 같이 에전들들이 에전들 안에서 조직 문화를 통상할 수 있는 그런

방식이라서 안정되게 할 것 같습니다.

하네스 구성을 완료된 것을 보려고 했는데 기다리고 있었네요. 아까 요청했던 플루트코드 유출 이후 조사시켰는데요. 현재 에이전트는 총 4개가 설명이 있습니다. 유출 사건 사실관계에 의학하는 에이전드, 또한 커밋 반교조관 레이전드, 또한 엔저드 공식 게임, 그리고 마지막으로 패발별로 정리해주는 것을 제가 설명드리겠습니다.

그리고 관련된 시디들은 모성어 캐스트레이트를 활용한 것 같고요. 이건 웹에서 내용들을 글자 검증하는 스킬이고 타임라인 리포트를 작성하는 코멧들을 가지고 있는 스킬도 있습니다. 지금 이렇게 하니스들이 구성되어 있고 구성된 하니스는

구성된 하얀스는 프로젝트 폴더 밑에 점프로드, 맥북 기준으로 점프로드한 폴더가 생겨가고 있습니다. 이건 기본적으로 특립 파일이 되어 있기 때문에 특립 파일을 볼 수 있게끔 하셔야 됩니다.

그래서 점플로드 인테나니스가 구성이 되고 있고요. 지금 현재 말씀드렸던 4개의 에전트와 3개의 스킬이 형되었고 그리고 이 구조들을 담은 클로드에니가 이렇게 작성된 것을 볼 수 있습니다. 클로드에니 같은 경우는 현재

지금 활용하는 이 프로젝트 목표 등이 있고, 에이전트 스킬이 구성된 내용들과, 그리고 규칙들을, 현지 구조들을 변경을 이뤄 수 있습니다. 그래서 이 float.md에 이런 내용들이 담겨져 있어서, 세션이 종료되어서

컨테스트가 따라지더라도 이 내용들을 토대로 다시 한해쓰가서 공장할 수 있게끔 모아져 노력합니다. 이 한해쓰 구성이 완료되면 지금 바로 실행해서 이를 부러워갑니다. 또는 구상적 프론트에 따라서 한해쓰 구성 후에 바로 이를 시작하는 경우도 있고요.

진행시켜 하면 이제 예전의 일을 하기 시작합니다 그리고 지금은 이런 리서치인데 제가 하나 더 내려오겠습니다 하나는

원래 계획이 없겠는데요. 제가 만들어본 서비스 스펙 파일이 하나 있습니다.

- 서양은 게에 스테지게

감사합니다.

아까 조사를 시켰는데

그리고 플로드 코드 쓰실 때 이제 여기에 답변들을 많이 요청하는 데가 계속

프라이스 엔지니어로 할 때, 프라이스 구청에 대한 대화를 얻히겠는데요.

Q. 포기스 라는 콜덤인데, 대리석들의 결과들이 안되네요.

그리고 엔트로피 경무식 배웅도

마켓플레이스에 크로드

블러그인들이 이제

- 일단은 저...

그 안에 구직이 일을 얻지 못하는

-끝내야 pdf

사이트는 조금

저가 그냥 그 사람을 봐줘서 사진 찍어놨다

상상해서 베이스의 이미지를

비슷하게 잘 나온 것 같습니다 이 베이스의 미지를 가지고 다음 단계에서는

오늘 아침에 출근을 하는데

지금 한 동안에 사이트가

지금 라이트, 라이트 한 모조가 있어서

그리고 이 작업이 와야죠.

한길 칼로 썼더니 커버가지고 제가 리베토리를 나누었습니다.

- 기타의 를 내는 기타의 지식을 하는 게 제일 먼저 한 번씩 안 쓰세요.

동시에 아까 돌려놨던 서비스도 지금 1년으로 올라가고

안녕하세요 지금 AI 강의 중입니다

두 번째 세션은 간단하게 킥하게