저는 어떤 시스템을 가지게 될까요?
1. 이번 기수를 마치며
이번 기수를 마치면서 돌아보니, 하나의 질문이 남았습니다.
나는 어떤 시스템을 가지고 살아야 할까요?
3주간 뭔가 만들고 싶어서 이것저것 해봤습니다.
웹을 만들고, 글도 쓰고, 이미지도 만들고, 스킬도 만들고 .. 또 공유 받은 여러 도구를 쓰는데 집중했습니다.
실제로 제가 배운 내용의 대부분 무언가를 만들기 위한 것들 입니다.
그런데요.
실제로 이것저것 시도해보면서 달라진 게 있습니다.
처음엔 내가 무엇을 만들지에서..라는 질문을 던졌지만
이제는 무엇을 재료로 삼고, 어떤 과정을 거쳐, 어떤 결과물로 만들었나로 이어졌습니다.
전 이번 기수 동안 헤르메스 에이전트를 사용했습니다.
그 안에서 여러 봇을 만들고, 각각의 봇에게 역할도 줬습니다. 어떤 봇은 정리-관리를 하고, 글쓰기나 요약하는 봇도 있고, 로컬 모델을 붙여서 가벼운 작업을 맡겨본 봇도 있습니다.
아무튼 처음엔 그냥 'AI랑 채팅한다'는 느낌이었는데, 주차를 지나면서 .. 제법 친한 작업자들이 됐고, 이 친구들을 어떻게 배치하고 운영할 것인가를 더욱 고민하게 됐습니다.
그래서 아무튼 이번 스터디는 이것저것 결과물을 막 만들어내는 시간이면서 또 동시에 시스템에 대해 고민하게 된 시간이었습니다.
갈무릴 위해, 이번 기수에서 공부한 내용을 크게 세 가지로 요약해봅니다.
2.
첫 번째는 raw를 관리하는 것입니다.
AI를 잘 쓰려면 먼저 재료가 있어야 하더라구요.
재료는 뭐 단순한 파일이나 문서도 있지만, 내가 가진 지식, 경험, 생각, 기록, 업무 자료, 관심사 등이 모두 재료가 되는 것 같습니다.
제가 해본 것은 카카오톡 대화나 여러 기록들을 그냥 흘려보내지 않고.. 이 텍스트들을 요약하고, 날짜별로 정리하고, 그중에서 태그를 뽑고, 특정 데이터는 따로 추출하면서, 아무튼 그냥 요약하는 걸 넘어 담에도 다시 볼 수 있는 구조를 만들어 봤습니다.
일상에서 쌓는 데이터들을 나중에 다시 꺼내 쓸 수 있는 지식으로 만들고자 했습니다.
뭐.. 많이들 이야기하시고, 저도 써본 LLMwiki 같은 스킬도 결국엔… 이런 재료들을 잘 모으고 다시 꺼내 쓰기 위한 구조인 거 같습니다.
3.
두 번째는 만들 수 있는 산출물입니다.
웹, 콘텐츠, 영상, 발표 자료, 요약문 등 AIagent와 함께하면 결과물을 뽑을 수 있습니다.
하나의 아이디어가 글이 되고, 웹페이지가 되고, 상상 그 이상입니다.
하나의 입력이 다양한 여러 출력으로 확장됩니다.
좀 황당했던게.. 글을 다듬고, 요약을 만들거나 그러다가 정신차리고보니 갑자기 어느순간부터 그 글을 잘 보여줄 수 있을까 하면서 웹페이지를 구성을 고민하고 있더라구요. ? 참 ㅎㅎ 내 정말 하루사이에..
암튼 덕분에, 모바일에서 보기 좋고, 태그와 같이 잘 탐색하는 방법도 고민해봤습니다.
AI는 이제 답변만 해주는 도구가 아니라 내가 가진 자료를 여러 형태로 바꿔주는 메이커가 된 거 같습니다.
4.
세 번째는 만드는 도구와 운영 방식을 익히기입니다.
하네스 엔지니어링, 스킬 운영, 서브에이전트, 에이전트 협업, 바이브 코딩 같은 개념들을 많이 배웠습니다.
모두 AI agent를 잘 활용하기 위한 방법입니다. AI가 어떤 역할을 맡고 어떤 순서로 움직이게 할지 설계하는 좋은 도구 입니다.
한 봇에게 모든 일을 시키는 것이 아니라, 여러 봇에게 역할을 부여햇습니다. 나름 서브에이전트를 경험한 것입니다.
반복되는 작업은 스킬이나 자동화로 만들었습니다. 매번 처음부터 설명할 필요가 없습니다. 절차를 기억하라고만 하면 됩니다.
바이브코딩만 있으면 원하는 것도 뚝딱입니다.
아무튼 이런 학습경험을 다 합치면, 그럴듯한 웹이나 콘텐츠 하나가 나와야할 거 같습니다 …만
그 결과물 자체보다 그 결과물을 가능하게 하는 입력, 시스템, 출력의 구조를 생각하고 경험한 것이 가장 큰 산출물이었습니다.
5. 만들기보다 먼저 필요한 것
뒤로갈 수록 더더더 고민되는 것은 “이제 뭘 시켜야 하지?”였습니다. 모를땐 아이디어가 팍팍 쏟는데 어렴풋 알게 되니 할 줄 아는 것 안에서 뭘 해볼까에 그치게 되더라구요…ㅠㅠ
또 좋은 요청이 좋은 결과를 만든다고 생각하니... 무엇을 만들지 계속 고민해야했습니다.
근데 그게 오히려 스트레스가 되기도 했습니다. 꽤 잘 만들고 싶나 봅니다. 그래서 더 피로해졌습니다.
이걸 왜 하지? 이게 맞나?
또..이게 무슨 의미가 있나? 이런 생각도 들었습니다.
지금은 음. 4주차 동안
AI 활용은 무언가를 한 번 잘 만드는 일에서 그칠게 아니라,
내가 AI를 계속 활용하는 수 있는 방식을 만들어야 할 거 같다는 결론을 내렸습니다
그래서 새로운 것을 도전해보고 억지로 만드는 것에 집중하기 보다,
계속 쓸 수 있는, 또 계속 쓰고싶은것은 무엇이지 라는 것에 답을 하고자 하고 있습니다.
개인적으로 만들어 본 것 중에서 ...... 소개하자면
카카오톡 대화를 요약하려고 했는데...요
실제로 원본 데이터를 보존하고, 시간대별로 정리하고, 하루 단위로 다시 묶고, 챗방에서 공유된 링크도 따로 모으고, 태그도 붙이고, 검색 기능도 만들고
이 모든 고민이
나중에도 다시 볼 수 있게
좀 쉽게 찾아볼 수 잇게 하기 위한 고민이었습니당.
또 모든 것 이전에 데이터가 있어야 겠죠.
데이터가 있어야 뭘 가공도하고 일도하고 하죠.
그래서.. 어떤 데이터인지?
그것을 어 떻게 수집하고, 어떻게 결과물로 만들 지?
이런 질문들에 계속 답을 해야할 거 같습니다.
6. 앞으로 더 고민해보고 싶은 것
이번 기수에서 아주 거대한 결과물을 완성했다고 말하기는 어렵지만 아무것도 하지 않은 것은 아닙니다.
대화하는 여러 방식을 실험했고, 여러 봇을 만들고 역할을 부여하기도, 기록을 요약하고 지식으로 바꾸는 흐름을 실험했고, 반복되는 작업을 자동화하거나 스킬로 남기는 방식도 경험했습니다.
겉으로 보기에는 작은 시도들이었지만, 저겐 꽤 중요한 경험이었습니다.
그리고 또 앞으로 시각화, 영상, 공간, 게임 같은 형태로 발전 시켜 보고 싶습니다.
글로 정리된 지식을 넘어, 다양한 형태로 표현하는 방법을 더 배우고 싶습니다. 특히 일상 속에서 살아가면서 쉽게 공유하고 즐길 수 있는 형태로 만들어 보고 싶습니다.
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