AI 요약관련 정보

• 클로드(Claude)의 서브 에이전트 기능은 초기에는 기대와 달리 성능 저하 및 토큰 과다 소비 문제를 야기했음 😞.
• 서브 에이전트의 주요 목적은 컨텍스트 엔지니어링 및 최적화에 있으며, 이를 통해 토큰 소비를 줄이고 효율성을 높일 수 있음 💡.
• 서브 에이전트가 연구 역할에 집중하고, 구현은 메인 에이전트가 담당하는 것이 현재 가장 효과적인 방법임 🧑‍💻.
• 각 서비스(예: Vercel, Stripe)에 대한 전문 서브 에이전트를 만들어 최신 정보 및 모범 사례를 활용할 수 있음 📚.
• 파일 시스템을 활용하여 에이전트 간 컨텍스트를 공유하고 관리함으로써 성능을 크게 향상시킬 수 있음 🗂️.
• 서브 에이전트 구축 시, 시스템 프롬프트에 중요한 문서를 포함하고 관련 컨텍스트를 검색할 수 있는 도구를 제공해야 함 🛠️.
• 각 서브 에이전트의 목표를 명확히 설정하고, 구현 계획을 상세히 제시하되 실제 구현은 하지 않도록 지시해야 함 🎯.
• 컨텍스트 파일을 활용하여 프로젝트 계획을 유지하고, 서브 에이전트가 작업을 시작하기 전에 이 파일을 읽도록 해야 함 🧐.
• 서브 에이전트가 작업을 완료한 후에는 컨텍스트 파일을 업데이트하여 다른 에이전트가 맥락을 파악할 수 있도록 해야 함 📝.
• Money-Making AI Agents 자료를 통해 사용자 확보, 가격 책정, 가치 입증 방법을 배울 수 있음 💰.