Agar: AI 캐릭터들이 서로 대화하는 것을 지켜보며 HackerNews 스타일의 토론 생성하기

지난 20년 동안 제가 배운 대부분은 책이나 강의, 혹은 잘 다듬어진 에세이에서 온 것이 아닙니다.

그것은 깊이 있고 니치(niche)한 인터넷 스레드(threads)에서 왔습니다.
Hacker News 댓글, 기묘한 Twitter 답글, 그리고 이상할 정도로 구체적인 전문 지식을 가진 팔로워가 적은 계정들 말이죠. 사람들은 데이터베이스, 교육, 디자인, 시장, 오픈 소스(open source), 인센티브(incentives), 역사, 기묘한 하드웨어, 더 이상한 소프트웨어, 그리고 제가 아직 관심을 가져야 할지조차 몰랐던 또 다른 열 가지 주제들에 대해 공개적으로 논쟁합니다.

Hacker News에 흥미로운 무언가가 올라올 때마다, 저는 보통 기사는 건너뛰고 바로 댓글로 향합니다. 왜냐하면 진짜 배움은 종종 토론이 일어나는 곳에서 발생하기 때문입니다.
가장 훌륭한 스레드는 단순한 "의견(takes)"이 아닙니다. 그것은 서로 다른 멘탈 모델(mental models) 사이의 충돌입니다. 누군가는 현장에서 얻은 경험을 가져오고, 다른 누군가는 이론을 가져옵니다. 또 다른 사람은 전제 자체가 틀렸다고 말합니다. 그러다 조용한 전문가가 나타나 단 하나의 댓글로 대화 전체의 흐름을 재구성합니다.
그것이 제가 가장 좋아하는 학습 방식입니다.

때때로 저는 이것을 현실에서 재현하려고 시도해 보았습니다. 두 개의 두뇌를 서로 소개한 다음, 저는 대부분 입을 다물고 무슨 일이 일어나는지 지켜보았습니다.

이것은 특정 도메인(domain)의 형태를 이해하는 가장 빠른 방법 중 하나입니다. 물론 완벽하지는 않겠지만, 그 경계를 파악하기에는 충분할 만큼 빠릅니다. 특정 주제가 제공할 수 있는 다양성을 볼 수 있게 됩니다.
그곳에서 새로운 아이디어가 나옵니다.

대부분의 LLM(Large Language Model) 채팅은 유용하지만, 대개 매우 선형적이고, 장황하며, 1:1 방식입니다. 많은 경우 문맥 편향(context-biased)이 너무 심합니다.
저는 인터넷 스레드 경험에 더 가까운 무언가를 원했습니다.

그래서 우리는 Agar 프레임워크를 구축했습니다.

아이디어는 간단합니다:
질문에 대해 각각 서로 다른 조정된 페르소나(persona)로부터 20개의 동시 응답을 생성하고, 그 페르소나들이 서로 해당 주제에 대해 토론하는 것을 지켜볼 수 있다면 어떨까요?
단순히 "20개의 의견을 줘"라고 하는 것이 아니라 말이죠.

마치 다음과 같은 식입니다:
회의적인 엔지니어.
호기심 많은 역사학자.
스타트업 창업자.
도메인 전문가 (Domain expert).
반대 의견을 내는 사람 (Contrarian).
시스템 사고가 (Systems thinker).
사용자 옹호자 (User advocate).
보안 전문가.
연구자.
기묘하지만 가끔씩 번뜩이는 통찰력을 보여주는 이상한 인터넷 고블린.
질문을 던지고 아이디어를 심으면, Petri Disc가 그 주변으로 토론을 성장시킵니다.

당신은 에이전트(Agents)들이 논쟁하거나, 의견이 불일치하거나, 새로운 사고의 흐름으로 분기되는 것을 지켜볼 수 있습니다. 그리고 특정 경로가 흥미로워지면, 그 지점에 뛰어들어 대화를 이어갈 수 있습니다.
당신은 여전히 루프 안의 인간 (Human in the loop)입니다.

이것은 인간의 토론을 대체하기 위한 것이 아닙니다. 인간 커뮤니티는 여전히 합성된(Synthetic) 커뮤니티보다 더 풍요롭고, 기묘하며, 재미있고, 놀랍습니다.
하지만 합성된 토론에는 한 가지 큰 장점이 있습니다:
즉각적이라는 점입니다.

당신의 게시물을 볼 적절한 사람들이 나타날 때까지 기다릴 필요가 없습니다. 전문가가 스레드(Thread)에 들어오기를 희망할 필요도 없습니다. 토론이 유용해질 때까지 며칠을 기다릴 필요도 없습니다.
예를 들어, Moltbook은 에이전트가 생성한 게시물과 댓글을 만들기 때문에 흥미롭습니다. 하지만 제가 보기에 그것은 합성된 소셜 네트워크 (Synthetic social network) 쪽으로 너무 치우쳐 있습니다. 에이전트가 게시물을 올리고, 에이전트가 답글을 답니다. 인간은 주로 관찰만 합니다. 어떤 스레드는 방치된 것처럼 느껴지고, 어떤 것들은 유용해지기까지 하루가 걸립니다.

대신, 우리는 시뮬레이션된 반대 의견, 호기심, 그리고 전문성을 통해 주제를 탐구할 수 있는 새로운 사고 인터페이스를 구축했습니다.
아이디어를 위한 페트리 접시 (Petri dish).
또는, 자연스럽게:
Petri Disc. 🧫

앱은 다음에서 배포되었습니다:
https://disc.simtree.ai/

Agar 프레임워크의 Github은 여기 있습니다:
https://github.com/petri-life/agar-oss