본질적으로 Anthropic의 advisor 모드, GitHub의 HydraFusion 다중 모델 파이프라인과 같은 방식임. 서로 다른 강점을 가진 여러 모델을 파이프라인으로 연결해 답변을 생성함.
다만 이런 구조에서 캐싱을 어떻게 처리하는지 모르겠음. Claude의 advisor 모드를 보면 자문 모델을 호출할 때 출력 토큰과 전체 세션에 대한 캐시 적중 비용만 청구되는 듯해서, 세션 내내 비싼 모델을 쓰는 것보다 훨씬 저렴해 보임.
advisor 모드도 다른 모델에 전체 문맥을 전송해야 하는 것으로 알고 있음. 보통 자문 모델의 출력 토큰이 적어서 비용이 어느 정도 줄어드는 것임.
Orchestrator는 필요에 따라 하위 에이전트에 작업을 자동으로 위임하는 방식으로 이해했으며, 이 구조라면 캐싱에는 무리가 없을 듯함.
HydraFusion은 써보니 훌륭하지만, 간단한 작업에서도 마지막에 불필요한 검토를 한 번 더 하기도 함.
모델과 추론 강도를 계속 직접 바꾸지 않아도 돼서 아주 좋은 모드임.
다른 사람들은 어떻게 느끼는지 궁금함. 하위 에이전트를 자주 쓰지만, 주 구현 에이전트에는 보통 Carbon이나 동급 모델을 사용함.
문제의 복잡도를 직접 판단해 하위 에이전트마다 모델을 지정하는데, 모델은 자기 능력을 낙관하는 경향이 있어서 모델 선택 권한까지 위임하기는 불안함.
그래도 모든 코딩 작업이 어려운 것은 아님. 반복 코드, 구성 요소 연결, 간단한 테스트 작성은 Flash급 모델로도 가능하니, 이런 작업을 가벼운 모델에 맡기는 데는 괜찮을 수 있음.
반면 작업 영역별로 하위 에이전트를 만드는 지침을 정하고, 어려운 구현용과 쉬운 구현용처럼 각각에 모델을 고정하는 것도 직접 하기 쉬움.
이렇게 할 이유는 구독 사용량 절약뿐임. 그런데 Antigravity는 가성비가 너무 나빠서, 차라리 모든 작업에 Claude Opus나 GPT Sol을 쓰는 편이 나음.
Google이 어느 정도 돌아온 건 반갑지만, 지금 Gemini로 코딩할 이유는 없다고 봄.
같은 기사는 아님. 이 기사에는 Orchestrator와 Antigravity 관련 내용이 있음.
OpenAI의 이름 체계가 헷갈린다고 생각했는데, 이쪽도 만만치 않음.
어느 모델이 더 좋은 건지 모르겠음. Carbon이 대형 모델이고 Hydrogen이 Flash급인 것 같지만, 그것도 Twitter 유출 내용을 봐서 추측할 뿐임. 이름만으로는 전혀 알 수 없음.
조금만 배경지식이 있으면 헷갈릴 게 없으며, 오히려 OpenAI 쪽이 가장 덜 혼란스러운 명명법임. Anthropic의 Opus → Fable 쪽이 어긋남.
OpenAI에서 Luna는 달, Terra는 달보다 큰 지구, Sol은 태양계에서 가장 큰 태양을 뜻함. Astra는 별을 뜻하는 astrum의 복수형임. 이걸 헷갈려 한다면 부끄러워해야 함.
Argon 때처럼 Pro 토큰을 4분 만에 소진하기 전에 묻고 싶음. 일반 Pro 계정으로도 쓸 만한 기능인가요? 아니면 Antigravity에서 쓰려면 Ultimate가 필요한가요?
현재는 다른 Carbon 사용과 마찬가지로 Ultra 전용임.
Google은 화학이라도 하는 건가요? Carbon 다음에 Hydrogen을 내놨으니 다음은 Oxygen인가요? 주기율표 원소를 따라 모델을 만드는 건가요?
아직도 브라우저 기본 스크롤 동작을 덮어써도 괜찮다고 생각하는 웹 개발자나, “록스타 프런트엔드 개발자” 프롬프트를 받은 LLM이 있나요? 정말 안 되는 일임.
Safari에서 두 번 탭해 확대하고 본문을 가운데 맞춘 뒤, 두 손가락으로 아래로 스크롤했더니 왼쪽으로도 움직임. 대체 왜 이런 동작까지 건드리는지 이해하기 어려움.