정적인 에이전트는 2026년을 버티지 못할 것입니다.

요약

기존의 정적인 AI 에이전트는 한계에 도달했으며, 스스로 학습하는 'Self-learning agents'가 필수적입니다. 최고의 에이전트는 사용될 때마다 개선되며, 모델(weights), 하네스(tools/prompts), 컨텍스트(memory) 세 영역에서 학습합니다. 특히 사용자 피드백을 포착하여 재공급하는 루프를 구축하는 것이 중요합니다.

핵심 포인트

• 정적인 에이전트는 한계에 도달했으며, 자체 학습 능력이 필요하다.
• AI 에이전트의 학습은 모델, 하네스, 컨텍스트 세 영역에서 이루어진다.
• 사용자 수정(Human correction)을 통해 얻는 피드백이 가장 가치 있는 데이터이다.
• 사용자 피드백을 포착하고 재공급하는 '복리 효과 루프'가 핵심이다.