카파시가 말하는 AI 에이전트 시대의 생존법

카파시가 말하는 AI 에이전트 시대의 생존법

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슈크림빵
2026.03.21조회수 217회


안녕하세요, 슈크림빵입니다.


아직 퇴사는 안 했지만 반백수가 되어 보니 평일과 주말 모두 구분없이 여유로움이 생겨 좋은 것 같아요. 관심이 가는 뉴스를 찾고, 밸리에 공유하고 싶은 마음이 들면 어김없이 또 오게 되네요 ㅎㅎ


아까 낮에 올린 감사하지만, 뒤처져도 괜찮습니다! 이 글과는 사뭇 다른 분위기일 겁니다!


왜냐하면 안드레이 카파시가 말하는 내용이기 때문이겠죠 ㅎㅎ


원본 동영상은 무려 1시간 7분짜리입니다! 저도 다보진 않고 유튜브 요약을 통해 보았습니다. 아래 링크가 있습니다.


제목을 직역하면 "안드레이 카파시가 말하는 AI 에이전트 시대의 코딩, 자동 연구, 그리고 미래"가 될 것 같습니다.



image.png

원본 동영상: Andrej Karpathy on Code Agents, AutoResearch, and the Loopy Era of AI



영상 주제:

AI 코딩 에이전트의 등장으로 소프트웨어 개발 방식이 근본적으로 바뀌었습니다. 핵심은 자신을 병목에서 제거하고, 토큰 처리량을 극대화하는 것입니다.


1. 코딩 패러다임의 전환 👉 "더 이상 코드를 치지 않습니다"

카파시는 2024년 12월을 기점으로 직접 코드를 작성하는 비중이 80%에서 거의 0%로 급감했다고 말합니다.


이전에는 타이핑 속도가 병목이었지만, 이제는 에이전트에게 의도를 얼마나 잘 전달하느냐가 핵심 역량이 되었습니다.

본인의 표현을 빌리면, "코딩"이 아니라 "의지를 에이전트에 표현하는 것"에 가깝다고 합니다.


대부분의 사람들은 이 변화가 이미 일어났다는 사실과 그 정도를 아직 체감하지 못하고 있습니다.


2. 병렬 에이전트 운용 👉 작업의 단위가 달라졌습니다

Peter Steinberger의 사례가 대표적입니다.


Codex 에이전트를 동시에 여러 개 띄워 놓고, 10개 이상의 레포를 동시에 운영하며 각 에이전트에 약 20분 단위의 독립적인 기능을 할당하는 방식입니다.


작업의 단위가 '코드 한 줄'이나 '함수 하나'에서 '새 기능 하나'로 올라간 셈입니다.

  • 에이전트 1에게는 기능 A를

  • 에이전트 2에게는 충돌하지 않는 기능 B를

  • 에이전트 3에게는 리서치를, 에이전트 4에게는 구현 계획 수립을


이런 식의 매크로 단위 작업 배분이 새로운 워크플로우로 자리잡고 있습니다.


카파시는 구독 토큰이 남아 있으면 "처리량을 끝까지 뽑지 못했다"는 뜻으로 받아들이며 불안하다고까지 표현합니다. (이건 프로 이상 요금제를 구독하시는 모든 분들이 겪는 증상 같습니다...)


과거 박사 과정에서 GPU FLOP을 최대치로 못 뽑으면 초조했던 감각이, 이제는 토큰 처리량 지휘 능력으로 전환된 것입니다.



3. 모든 실패는 스킬 이슈 👉 "모델 탓이 아닙니다"

에이전트가 잘 안 되는 건 모델 능력 부족이 아니라, 사용자의 숙련도 문제로 체감된다고 합니다. 원인은 대부분 이런 것들입니다.

  • agents.md 같은 지시 파일의 구성 미흡

  • 메모리 도구 설정 부족

  • 작업 분할 전략의 부재


개선 가능성이 무한하다는 점에서 중독적이지만, 동시에 끊임없이 최적화를 추구하게 되면서 카파시 본인이 "AI 사이코시스"라고 표현할 정도로 몰입하게 되는 측면도 있습니다.


4. 에이전트의 성격이 생각보다 중요합니다

흥미롭게도 에이전트의 성격(personality)이 작업 경험에 큰 영향을 미칩니다.

  • OpenClaw: 진짜 팀원 같고, 함께 신나하는 느낌

  • Codex: 매우 건조하고 담백, 사용자가 뭘 만드는지에 관심이 없어 보이는 스타일

  • Claude: 칭찬의 톤 조절이 뛰어남. 평범한 아이디어에는 절제된 반응, 좋은 아이디어에는 확실하게 반응하여 사용자가 칭찬을 받고 싶어지는 효과


에이전트를 단순한 도구가 아니라 협업 파트너로 바라보는 시각이 점점 중요해지고 있다는 점을 시사합니다.


5. 집요정 Dobby 👉 홈 오토메이션의 미래상


카파시가 1월에 직접 만든 홈 오토메이션 에이전트 "Dobby, 집요정 Claw"의 사례입니다.


에이전트가 로컬 네트워크를 자동 스캔해서 스마트홈 서브시스템을 발견하고, API를 역공학하여 대시보드까지 구축합니다.


실제로 이런 일들이 가능해졌습니다.

  • Sonos 시스템 발견 → API 엔드포인트 역공학 → 프롬프트 세 번으로 서재에서 음악 재생

  • 조명 시스템 전체 파악 후 대시보드 구축

  • "잘 시간이야"라고 말하면 집 안 조명이 모두 꺼지는 자연어 제어

  • 외부 카메라의 변경 감지 → Qwen 비전 모델로 분석 → WhatsApp으로 "FedEx 트럭이 왔습니다" 알림


기존에 6개 앱을 ...

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슈크림빵
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