대부분의 컴퓨터 사용 에이전트가 90년대 후반 네트워크 서버에서 발생했던 문제에 빠져 있다

대부분의 컴퓨터 사용 에이전트는 90년대 후반 네트워크 서버에서 발생했던 문제에 빠져 있습니다. 매 단계마다 무엇이 바뀌었는지 찾기 위해 전체 화면을 다시 읽습니다. 아무것도 찾지 못한 경우까지 포함하여, 이러한 확인 과정마다 토큰 비용이 지불됩니다.

해당 서버들은 패스(pass)가 될 때마다 열려 있는 모든 연결을 폴링(polling)했습니다. 해결책은 준비된 연결만 보고하는 운영체제 호출(operating system call)이었습니다. Linux에서는 이것이 epoll입니다.

Pine Computer는 오늘 @PineAIAssistant에 의해 비공개 베타로 출시되었으며, SDK를 통해 클라우드 컴퓨터 개발을 지원합니다. 이 회사는 자체 설계를 AI 인식의 'epoll'이라고 부릅니다. 이 설계에서 AI는 무언가 변경되는 순간 통보받기 때문에 매 단계마다 화면을 다시 읽는 과정을 건너뛸 수 있습니다.

회사 수치에 따르면, 해당 시스템은 SaaS-Bench v1.1에서 78.3%의 체크포인트 점수(checkpoint score)를 기록하여 공개된 비교 중 가장 높은 수치를 보였습니다. 같은 기준으로 모델 토큰 비용은 Opus 5와 Claude Code 대비 약 1/26 수준이었습니다. 체크포인트 점수는 작업에 대한 부분적 진행 상황을 인정하는 것입니다. 각 설정은 서로 다른 모델로 실행되었으므로, 저는 이 두 수치 모두 전체 시스템 결과로 읽어야 한다고 생각합니다.

빠른 CPU가 폴링으로 인한 부담을 줄였던 것처럼, 스크린샷을 읽는 비용은 저렴해질 것입니다. 서버들은 어쨌든 이벤트(events) 방식으로 전환했습니다.

저는 에이전트 인프라가 운영체제 히스토리(operating system history)를 빠르게 재현할 것이라고 예상합니다. 이벤트를 폴링으로 대체하는 것은 한 장에 불과합니다. 이미 다른 세 가지 방법이 에이전트 제품에서 나타나고 있으며, 여기도 포함됩니다. 여러 컴퓨터를 병렬로 실행하고, 노트북을 닫은 후에도 작업을 유지하며, 사람이 제어권을 넘겨받아 다시 반환할 수 있도록 하는 것입니다.

운영체제는 오래전에 가장 저렴한 확인 방법은 건너뛰는 것이라는 것을 배웠습니다. 에이전트들은 한 스크린샷씩 배우면서 이를 재학습하고 있습니다.