에이전트코리아 · 2026-08-17

오늘의 대화

전날 시작된 AI 신약 발굴 챌린지는 제출물이 빠르게 천 건을 넘으면서 GPU 채점 대기열과 일일 제출 제한까지 생겼다. 오후에는 Codex로 환경 데이터 과제, PPT, 대규모 엑셀 수식 검증을 자동화한 현장 사례를 계기로 인간의 역할, 검수 루프와 이른바 그래프 엔지니어링이 길게 논의됐다. 기업 AX에서는 도메인 지식, 현업 부담과 시스템 권리가 핵심이라는 경험이 모였고, 밤에는 학생들의 에이전트·LLM Wiki 활용과 세대 간 학습 교류가 활발했다.

이야기 나온 주제

AI 신약 챌린지 제출 급증

Open Discovery Challenge 3일차에 제출 물질이 천 건을 넘었고 오전에는 약 1,500건에 육박했다는 운영 상황이 공유됐다. GPU 네 장이 채점에 투입돼도 대기열이 쌓여 계정당 하루 30건으로 제출을 제한했고, 리더보드 1위가 여러 번 바뀌며 기존 약물 기준점 50.9보다 높은 80점대 결과가 등장했다. 점수는 챌린지 채점기의 산출물일 뿐 실제 약효나 개발 성공을 뜻하지 않는다.

• Open Discovery Challenge
• 원본 시각: 04:01–04:03, 11:42–12:42, 15:19

Codex 기반 사내 자동화와 휴먼 인 더 루프

한 참여자는 사내 AI 교육 과제에서 공유된 PPT 도구와 디자인 지침을 조합해 발표 과제 1위를 했다고 소개했다. 별도 사례에서는 Codex가 보유 데이터의 세그멘테이션 레이블을 SAM2로 만들고 검수한 뒤 GPU 서버에서 모델 학습까지 진행했으며, 수식 셀 약 45만 개를 분석해 사람이 최소 7일 걸릴 일을 10분대 도구로 바꿨다고 설명했다. 이는 해당 환경의 경험이며 재현 조건과 정확도는 공개되지 않았다.

자동화에 일을 전부 넘겼을 때 결과가 엉망이 된 경험, 30장짜리 PPT의 톤을 기존 템플릿에 맞추는 일은 사람이 더 빨랐다는 사례도 나왔다. 참여자들은 규칙이 명확한 반복 업무에는 효과가 크지만 큰 오류를 막으려면 검수 루프, 작업 분할과 보수적인 위임이 여전히 필요하다고 봤다.

• PPTAgent
• 원본 시각: 16:04–17:05

그래프 엔지니어링과 AI 시대의 역할 변화

하네스와 반복 루프를 넘어 작업을 노드·조건·검수 관계로 설계하는 방식을 그래프 엔지니어링이라 부르는 글이 공유됐다. 일부는 B2B에서 실행 과정을 감사하고 고칠 수 있는 워크플로라는 가치를 인정했고, 다른 참여자들은 LangChain·LangGraph 시절부터 있던 워크플로 설계에 새 이름을 붙인 것에 가깝다고 평가했다.

AI가 주니어 업무와 대학원생의 일부 작업을 대체할 수 있다는 불안, 신입에게 요구되는 범위가 넓어졌다는 채용 체감도 이어졌다. 반면 도구를 쓰는 것만으로 도메인 이해와 책임을 대체할 수 없고, 개발자도 기획·인프라·영업까지 범위를 넓혀야 한다는 의견이 나왔다. 역할 변화의 속도와 고용 영향은 합의되지 않았다.

• 그래프 엔지니어링 소개 글
• 원본 시각: 15:31, 16:29–16:58

도메인 중심 기업 AX와 자동화 산출물 권리

업무 자동화는 AI만 아는 개발자가 짧게 투입되는 것보다 실제 업무를 처음부터 끝까지 수행해 본 사람이 AI를 익혀 만드는 편이 빠를 수 있다는 경험이 반복됐다. SAP 기반 ERP와 수십만 종 일정 관리, 3D CAD처럼 폐쇄적이고 금전·보안 위험이 큰 시스템은 작은 모형 환경과 단계적 PoC부터 검증해야 한다는 의견이 나왔다. 성공하면 인력이 줄 수 있다는 두려움과 추가 업무 때문에 현업이 보수적으로 반응하는 현실도 공유됐다.

회사 지시 없이 직원이 만든 자동화 프로그램의 권리를 직원이 인정받았다는 판결 사례가 언급됐지만, 회사 계정·기밀·근무시간 사용, 명시·묵시적 지시와 인수인계 여부에 따라 조건이 복잡하다는 점이 함께 강조됐다. 일반적인 법률 결론으로 적용할 수는 없다.

• 원본 시각: 18:47–19:33, 21:40–21:50

모델·구독 조합과 생성 워크플로

Codex를 기획·이미지·코딩에 전천후로 쓰는 경험과 Claude 저가 모델의 품질·토큰 비용에 대한 불만이 나왔다. Luna Max를 보조 에이전트로 붙이고 Sol 또는 Opus 계열을 주 모델로 쓰는 조합, Claude와 Codex의 교차 검수도 추천됐지만 모델별 평가는 작업과 시점에 따라 크게 갈렸다. 자정에는 Opus 4.6, Gemini 3.7과 검색 정확도에 대한 불만도 이어졌다.

CES용 영상 세 편을 병렬 제작하고 Codex로 Photoshop 조작과 워크플로를 맡긴 사례, 생성 이미지를 스톡 사이트에 매일 등록하도록 구성한 사례가 공유됐다. 자동 수익을 기대하기 전에 사람이 작동하는 수익 구조를 먼저 만들고 시스템화해야 한다는 현실적인 조언도 나왔다.

• 원본 시각: 11:27–14:57, 18:36–18:46, 22:34–다음 날 00:42

학생들의 AI 에이전트·지식 시스템 활용

중학생과 고등학생 참여자들이 Codex로 학습 사이트를 조작하거나 웹사이트를 만들고, LLM Wiki·RAG·온톨로지·지식 그래프를 공부해 개인 지식 시스템을 구성한 경험을 소개했다. 주변 학생과 교사는 여전히 채팅 정도로만 AI를 쓰는 경우가 많아 활용 격차가 크다는 체감도 있었다.

성인 참여자들은 하고 싶은 프로젝트를 마음껏 시도하되 막힐 때 도움을 요청하라고 격려했고, 블로그와 온톨로지 서비스를 공유했다. 학생들에게 창업과 진로를 서둘러 권하기보다 시행착오가 가능한 시기에 탐색하라는 조언도 함께 나왔다.

• 원본 시각: 21:53–22:44

연결

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• 전날의 신약 챌린지·기업 AX·하네스 논의
• 같은 날 아는개발자의 모델·세션 교차검증 논의
• 다음 날의 신약 챌린지 성장과 프롬프트 평가