- Klein은 앤트로픽 해커톤 프로젝트로 시작하여 빠르게 성장, 현재 수백만 건의 설치를 기록한 오픈소스 코딩 에이전트입니다. 🚀
- 발표자는 Klein을 사용하여 5일짜리 프로젝트를 25달러로 단 하루 만에 완료하며 AI의 엄청난 잠재력을 직접 경험했습니다. 💰
- 에이전트 기반 회사로서 Klein은 경쟁사 대비 빠른 팀 확장을 위해 AI 활용 및 인재 채용에 대한 명확한 가치를 정립했습니다. 📈
- AI를 교육 도구로 활용하는 인재를 우선 채용하고, AI 활용 경험을 묻고, 직감을 믿으며, 배울 점이 있는 사람을 고용하는 것이 중요합니다. 🧠
- '바이브 코딩' (AI에 전적으로 의존하여 코드를 이해하지 못하는 방식)을 금지하고, 엔지니어가 모든 코드 라인에 책임지며 작은 PR을 권장합니다. 🚫
- 에이전트 규칙을 활용하여 코드 품질, 가독성, 테스트 작성 모범 사례를 강제하고, 새로운 기술(예: gRPC) 도입 시 Klein이 직접 규칙을 작성하게 하여 교육 부담을 줄였습니다. 🛠️
- AI를 활용한 코드 리뷰 시, AI의 연구 깊이에 대한 명확한 규칙을 설정하고, 2단계 리뷰(AI가 문제를 찾고, 다른 AI가 그 문제의 유효성을 검토)를 통해 정확도를 높입니다. 🧐
- 에이전트 제품 개발의 핵심은 '모델을 만족시키는 것'이며, 초기 비용 최적화보다는 가치 있는 결과 도출에 집중해야 합니다. 🎯
- 에이전트는 검색 엔진과 같으므로, 모델이 직접 컨텍스트 엔지니어링을 수행하도록 하고, 모델이 스스로 프롬프트를 작성하게 하여 최적의 성능을 이끌어냅니다. 🤖
- 에이전트에 대한 빠른 피드백(예: 빠른 단위 테스트)은 결과 도출 속도를 높이며, AI가 질문을 하도록 유도하여 인간과 AI의 지능을 결합하는 것이 중요합니다. 💬
Recommanded Videos
