April 2026
Intermediate
592 pages
13h 28m
Korean
Content preview from 에이전트 시대의 AI 시스템 설계
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에이전트 시대의 AI 시스템 설계
데이터 복잡성
대부분의 작업흐름에는 비교적 단순한 작업이 포함되지만, 가치가 높은 활동은 훨씬 복잡하면서도 드물게 발생
하는 입력을 다루게 된다.
상세한 피드백
전문가들은
AI
가 실수를 저지른 바로 그 시점보다는 맨 마지막 단계에서 결과물을 대대적으로 수정하는 경우가
많다. 그래서 그런 피드백 데이터로 어떤 에이전트를 훈련해야 하는지가 모호해지곤 한다.
자동화 피로도
AI
가 점점 더 개선되면서 사람들은
AI
의 결과물을 그저 훑어만 보고 수정은 하지 않게 될 수 있다. 이는 자동화
역설
automation
paradox
(
https://oreil.ly/RKXgu
)의 한 단면이다.
부정확한 레이블
인간 역시 완벽하지 않으므로 잘못된 수정을 가할 수 있다. 전문가라 할지라도 개인적인 스타일이 있거나, 시스
템의 원래 설계 의도와 다르게 상황을 해석하곤 한다.
이런 이유로 앞에서 살펴본 유기적인 데이터 수집 체계만으로는 부족하다. 거기에 체계적인 데
이터 생성 및 큐레이션 방법을 결합해야 한다.
데이터를 생성하는 일반적인 접근법 하나는 인력을 고용해서 작업흐름을 처음부터 끝까지 수
행하도록 하는 것이지만, 비용이 많이 든다. 사람에게 단순하고 반복적인 작업을 지시하는 대
신,
지시사항 진화
패턴(제
5
장 패턴
16
)으로 좀 더 복잡한 변형 데이터를 생성해서 모델의 학
습에 사용하는 것도 좋은 방법이다. 한편, 자동화 역설 문제에는
자체점검
패턴(제
9
장 패턴
31
)을 이용해
AI
가 생성한 콘텐츠나 인간 피드백에서 문제가 ...
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I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.Addison B.
I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.Amir M.
I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.