Airtable을 12년 전에 시작했을 때, 우리가 이야기한 거의 모든 투자자는 같은 말을 했습니다. 모든 사람을 위한 모든 것을 만들 수는 없다고. 너무 많은 사용 사례와 너무 넓은 표면적이라는 이유였죠. 우리는 그들이 틀렸다는 것을 증명했습니다. 우리는 소매, 소비재, 금융 서비스, 미디어 등 다양한 분야에서 비즈니스 프로세스를 운영하는 수평적 플랫폼을 구축했습니다.
이제 우리는 같은 철학을 에이전트에 적용하고 있습니다.
에이전트의 다음 폼 팩터
지난 몇 년간의 지배적인 제품 폼 팩터를 생각해 보세요. 우리는 completions 과 chat 으로 시작해서 에이전트 로 수준을 높였습니다. 처음에는 에이전트에 프롬프트를 입력해야 했습니다. 이제 에이전트는 스스로 깨어나 사전에 작업을 완료합니다.
에이전트의 플릿으로 발전 중입니다.
다음은 무엇일까요? 우리는 다음 제품 폼 팩터가 플릿 의 오케스트레이션, 즉 조직의 일부로 행동하는 많은 에이전트 간의 복잡한 작업을 조정하는 것이라고 믿습니다. 더 길고 어려운 작업을 목표로 하는 에이전트 간의 조정입니다.
이제 모델은 길고 개방적인 범위에서 충분히 좋아져서 실제 조직 원칙을 적용할 수 있습니다. 큰 작업을 다양한 범위의 작업으로 나누고, 각각을 다른 에이전트에게 맡기고, 작업을 서로 주고받도록 하는 것입니다.
실제 예: 조경 회사
Hyperagent에서 볼 수 있는 가장 창의적인 플릿 중 일부는 전통적인 오프라인 비즈니스에서 나오고 있습니다. 다음은 실제 조경 고객을 기반으로 한 예입니다.
먼저, 클라이언트가 지저분한 뒷마당 사진, 기본 정보, 견적 및 제안 요청과 함께 문의를 제출합니다.
에이전트가 처리한 인바운드 리드.
플릿이 스스로 깨어납니다
문의는 오케스트레이터인 Sage에게 도착합니다. Sage는 접수 내용을 읽고 훌륭한 사무실 관리자가 하는 첫 번째 검토를 수행합니다. 범위는 무엇인지, 실제 프로젝트인지, 추구할 가치가 있는 양질의 리드인지 등을 확인합니다.
Sage는 수행할 가치가 있다고 판단합니다. 디자인 및 견적을 위해 구축된 전문 에이전트인 Surveyor에게 작업을 넘기고 클라이언트가 요청한 내용을 브리핑합니다.
간단한 에이전트 조직 구조.
모든 것을 다 하는 하나의 에이전트를 구축하는 것이 아닙니다. 조정자가 가장 적합한 전문가에게 작업을 라우팅하는 조직을 구축하는 것입니다. 마치 팀에서 적합한 사람에게 작업을 할당하는 것과 같습니다.
Surveyor가 작업을 시작합니다. Hyperagent의 모든 스레드는 완전한 기능을 갖춘 샌드박스 VM에서 실행되므로 에이전트는 코드를 작성하고, 파일을 조작하고, 실제 도구에 접근할 수 있습니다. ffmpeg와 같은 것을 사용하여 클라이언트의 비디오에서 개별 프레임을 추출하고, 공간을 연구하고, 고품질의 제안을 구성합니다. 재설계된 마당의 모형 이미지, 실제 피치, 실제 견적 등이 포함됩니다.
자체 샌드박스에서 실행되는 견적 및 디자인 에이전트.
그런 제안은 예전에는 고급 디자이너나 조경사만이, 그것도 수백만 달러 규모의 클라이언트를 위해 만들 수 있었습니다. 이제 소규모 비즈니스도 10,000달러 규모의 뒷마당 작업에 대해 동일한 수준의 피치를 보낼 수 있습니다.
플릿이 인간에게 프롬프트를 보냅니다
Surveyor가 피치와 견적을 준비하면, 검토를 위해 인간에게 작업이 돌아옵니다. Sarah Guo가 최근 이에 대해 작성했습니다. 우리는 그녀의 말이 옳다고 생각합니다. 유용한 에이전트를 배포하는 데 있어 실제 병목 현상은 더 이상 모델의 능력이 아니라, 정책을 소유하고 중요한 결정을 제어하는 인간 계층입니다. 고객에게 구속력 있는 견적을 보내는 것은 완벽한 예입니다.
에이전트가 제안된 조경 변환을 비즈니스 소유자에게 검토 요청
따라서 Surveyor의 작업은 Sage를 통해 다시 라우팅되고, Sage는 훌륭한 직원이 보고하듯이 비즈니스 소유자에게 직접 메시지를 보냅니다. "여기 리드, 여기 조사 결과, 여기 전체 피치 데크와 제안, 그리고 제가 찾은 모든 것을 바탕으로 작성한 견적이 있습니다. 승인하시면 보내드리겠습니다."
제안은 이전/이후 변환을 보여주는 인터랙티브 웹 페이지로 렌더링됩니다. 1년 전만 해도 10,000달러 작업을 견적내는 조경사에게는 완전히 불가능했던 종류의 것입니다.
플릿이 조직에 대해 학습합니다
유용한 에이전트는 실시간으로 학습해야 하며, 다음 미세 조정 실행 일정에 맞춰 학습해서는 안 됩니다. 피드백은 메모리와 스킬로 결정화되어 지속적으로 축적됩니다.
실제로는 Slack이나 이메일에서 팀원과의 일반적인 대화처럼 보입니다. 플릿은 실행할 때마다 더 많은 내부 컨텍스트와 전문 지식을 축적합니다.
Slack을 통해 전달된 피드백으로부터 학습하는 에이전트
플릿이 당신 없이도 조정합니다
서로 대화할 수 있는 유능한 에이전트가 여러 개 있으면 많은 조정 작업이 더 이상 당신을 거치지 않습니다. 공유 채널, Slack의 그룹 채팅에 넣으면 작업을 직접 주고받습니다. Sage가 Dispatcher에게 무언가를 알리면, 둘이서 해결하고 계속 진행합니다. 전체 과정을 지켜볼 수 있고, 원할 때 언제든지 개입할 수 있지만, 대부분의 경우 그럴 필요가 없습니다. 에이전트 간에 메시지를 전달하기 위해 당신이 기다릴 필요 없이 작업이 완료됩니다.
당신은 모든 에이전트를 연결하는 전선에서 실제로 결정이 필요할 때 스레드를 읽는 사람으로 전환됩니다.
플릿 감독하기
에이전트가 개별적으로 유능해지고 서로 조정하게 되면, 인간의 역할은 거의 전적으로 그들의 장애를 제거하는 것으로 전환됩니다. 코딩은 이 과정을 거쳤으며, 우리는 모든 지식 작업에서 이런 일이 일어나는 것을 목격할 것입니다.
먼저, 솔로 코딩: 단일 스레드, 하나의 파일, 하나의 문제, 한 사람. 그 다음 GitHub Copilot의 초기 자동 완성은 본질적으로 코드에 적용된 completions 폼 팩터였습니다. 그 다음 Cursor의 원래 채팅 경험에서는 에이전트와 대화하고 더 복잡한 편집을 할 수 있었습니다. 이제 제가 아는 최고의 에이전틱 개발자들은 대부분의 시간을 플릿을 감독하는 데 보내며, 밤새 에이전트를 풀어놓지 않고 잠드는 것은 전체 팀을 놀리는 것처럼 느껴집니다.
에이전트가 칸반에서 스스로 작업을 진행합니다.
이는 필요한 인터페이스를 변화시킵니다. 컨트롤 플레인이 필요합니다. 한 눈에 모든 에이전트가 무엇을 작업 중인지, 무엇에 막혀 있는지, 누가 누구에게 작업을 넘기는지 볼 수 있는 곳이 필요합니다. 작업은 단일 작업에 확대/축소하는 대신 전체 시스템을 한 번에 보는, 즉 실행 중인 모든 것을 한눈에 보는 SimCity와 같은 보기로 전환됩니다.
당신의 새로운 역할
에이전트가 당신의 조직도에 합류하고 있습니다. 지금 가장 중요한 기술은 에이전트 플릿을 감독하고 이끄는 방법을 배우는 것입니다. 에이전트 조직 구조를 설계하고, 컨텍스트 계층을 육성하고, 모든 상호작용을 에이전트가 이해할 수 있게 만들고, 실제로 루프에 있어야 하는 시점을 정의하세요.
