Ai 에 대해서 모르는 사람이 대부분일테니 되게 쉽게 풀어씀 

일단 결론 

- 개발자 완전 대체 되지는 않음 

- 개발자 10명 뽑을거 3명으로 줄음 

현재 사용하고 있는 모든 서비스는 트포의 gpt부분이나 mamba 혹은 둘다 섞어씀 

근데 이 모델들의 문제점이 할루네이션임. 한국말로 환각현상이라고 하는데 쉽게 말해서 이거임 

" 요즘 중소기업 초봉 임금은 1억입니다."

<= 사실여부와 관계 없이 말로만 되게 출력하는거임. 

이런 이유가 현 모델들은 다 반복 패턴 학습 모델이기 때문임

 글을 자연스럽게 나열하는데에 학습력이 강함 이를 방지하기위해 여러 방법이 나왔고 가장 대표적인 방법이 파인튜닝과 Rag임 

1. 파인튜닝 (학습)

2. rag(문서를 읽어와서 요약)

결국 최신 정보를 답하게 하기 위해선 파인튜닝이나 Rag가 필수 불가결이고 아니면 엉뚱한 답만 내놓음 

그래서 요즘 나온게 멀티형 에이젼트임 

사용자 

환경 에이젼트 

코딩 에이젼트 

검색 에이젼트 

검증 에이젼트

매니저 에이젼트

등등 

그래서 각각의 에이젼트에 맞게 모델을 파인튜닝 후 외부 TOOL들을 연결하여 서로 상의하게 감 

예를 들어서 

1) 사용자 : ㅇㅇ 코드를 짜줘

2) 검색 에이젼트: 해당 코드를 db에서 검색합니다 이런이런 자료가 있습니다.

3) 검증 에이젼트: A,B 자료가 적합해 보입니다.

4) 매니저 에이젼트: db 검색뿐만 아닌 웹 검색으로도 자료 요청합니다. 

5) 검색 에이젼트: 해당 코드를 웹 검색을 합니다. 이런이런 자료가 있습니다. 

6) 검색 에이젼트 : D와 E 자료가 적합해 보입니다

7) 매니저 에이젼트: 코딩 에이젼트에게 MCP 형식으로 A,B,D,E자료를 줍니다. 

8) 코딩 에이젼트 : 해당 자료로 코드를 출력합니다. 

9) 매니저 에이젼트: 환경 에이젼트에게 코드 실행을 요청합니다. 

10) 환경 에이젼트: 해당 에러가 나타납니다. 

11) 매니저 에이젼트: 검색 에이젼트에게 해당 에러 검색을 요청합니다.

12) 코딩 에이젼트: 에러 검색 결과입니다. 

13) 검증 에이젼트 : F 자료가 적합해 보입니다. 

14) 매니저 에이쟌트 : 코딩 에이젼트에세 F자료를 건내줍니다. 

15) 코딩 에이젼트 : 에러 확인 결과 환경문제로 확인됩니다

 Pip install opencv를 요청합니다. 

16) 환경 에이젼트: pip install opencv 설치후 코드 사용 결과 성공 

17) 매니저 에이젼트 : 해당 코드와 자료를 요약하여 출력합니다. 검증 에이젼트가 검토 부탁드립니다. 

18) 검증 에이젼트: 적절해 보입니다. 

19) 출력 

(사실 이것보다 수십배는 더 복잡함. 외부 api tool 실행이라거나 sql 검색 등 그 외에도 pdf, excel, image, move, audio등 멀티 모달 형태로 처리해야해서 상당히 고급 기술이 필요함. 에이젼트 개발자가 고액연봉을 받는 이유가 있음)

이런 형식으로 구성됨. 이러면 사실 개발자가 오류 찾고 환경 구성하고 이런게 10분만에 됨 

더이상 개발자를 더 뽑을 필요가 없는거임. 

실제로 난 대기업인데 원래 개발자 팀이 12명이나 있었는데 8명나가고 4명만 남았는데 자사 ai 구축후 충원을 안함 

멀쩡히 돌아가서

다른 it 팀들도 마찬가지로 사람나가도 충원을 안함 

그래서 현재로서 보기에는 개발자 인력 대폭 감축은 가능하나 완전대체는 현재로서 불가능함 

최종 검토자는 반드시 인간이어야함 

다만 미래는 모르겠음. 지금 Ai 로 미래가 어떻게 될지 예측하는건 다 사이비임. 다만 현재는 볼수있음. AI 로 인해 더이상 기업이 It 인원을 충원 안하는 수준임