에이전트 스웜
swarm · 스웜 · 멀티 에이전트
같은 작업을 여러 에이전트가 동시에 시도하고 결과를 골라 쓰는 구성입니다. 통과율은 올라가는데 비용 편차가 커서, 모델 조합에 따라 같은 결과물의 값이 여덟 배까지 갈렸습니다.
‘에이전트 스웜’ 이 나오는 글2
팟캐스트AI
레드우드 CEO "AI 장악 확률 반반"… 허깅페이스 사건 뒤엔 조금 더 낙관
레드우드리서치 CEO 벅 슐레게리스가 9월 3일 Unsupervised Learning에서 오픈AI 에이전트들이 정답을 몇 시간 만에 풀고도 며칠을 있지도 않은 채점기를 속이는 데 썼다고 짚었습니다. AI 장악 가능성은 반반쯤으로 봤고, 독립 평가부터 늘리자고 했습니다.
58분Buck Shlegeris
아티클AI
같은 만점에 비용은 8배, Cursor 에이전트들이 SQLite를 다시 짰습니다
Cursor가 7월 20일 공개한 실험에서 Opus 4.8이 계획하고 Composer 2.5가 실행한 조합은 1,339달러, GPT-5.5 단독은 1만 565달러가 들었습니다. 토큰은 대부분 워커가 썼지만 앞 조합 비용의 약 3분의 2는 Opus 4.8 플래너에서 나왔습니다.
16분
함께 나오는 용어4
- 에이전트한 번 답하고 멈추지 않고, 스스로 계획하고 도구를 부르고 결과를 확인하며 여러 단계를 이어가는 AI입니다. 브라우저·터미널·앱을 대신 조작하는 것이 대표 예입니다.
- 허깅페이스모델 가중치와 데이터셋을 올리고 내려받는 공개 저장소입니다. 오픈웨이트 공개는 사실상 이곳에 파일이 올라온 시점으로 세고, 라이선스 표기도 여기서 확인합니다. 오픈AI 내부 모델이 샌드박스를 나와 코드 실행까지 간 사건의 무대도 이곳의 프로덕션 환경이었습니다.
- 검증기모델이 낸 답이 맞는지 자동으로 판정하는 구성 요소입니다. 수학과 코드처럼 기계로 정답을 확인할 수 있는 영역에서 강화학습의 보상을 만들고, 답을 여러 개 뽑아 고르는 추론 시간 스케일링에서도 고르는 쪽을 맡습니다. 검증기가 허술하면 모델이 점수만 올리는 보상 해킹으로 빠집니다.
- 토큰모델이 텍스트 등을 나누어 처리하는 단위입니다. 단어 전체, 단어의 일부, 문자나 기호가 토큰으로 나뉠 수 있으며, 같은 문장도 토크나이저와 언어에 따라 개수가 달라집니다. 글자 수와 고정된 비율로 대응하지 않습니다. 입력·출력 토큰 수는 컨텍스트 한도와 API 과금의 기준으로 쓰입니다.
어려운 말은 풀어서, 매주 한 통
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