나는 사각형이 아닌 사변형 박스를 특허 냈다: 에이전트를 구축하기 위한 최고의 멘탈 모델

나의 AI 에이전트가 프로덕션 환경에서 고장 날 때마다, 나의 본능은 더 큰 모델을 찾는 것이었지만 그것은 거의 효과가 없었다. 몇 년 전 혼란스러운 인도 교통 상황 속에서 내가 특허를 냈던 방식(직사각형 대신 사다리꼴 경계 상자(trapezoid bounding box)를 사용하는 것)은 그 이유를 가르쳐 주었다. 병목 현상은 거의 항상 모델의 크기가 아니라, 당신이 문제를 어떻게 표현(representation)하느냐에 달려 있다. 에이전트형 AI(agentic AI)를 출시하려는 모든 이들을 위해 컨텍스트(context), 폐쇄(occlusion), 평가(evals), 그리고 멋진 데모와 실제로 행동을 수행할 수 있다고 신뢰할 수 있는 에이전트 사이의 간극에 관한 '표현 우선(representation-first)'의 6가지 교훈을 전한다.

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