최근에 또 open claw로 이름 바꾼 molt bot, 클량에서도 회자되길래 깔아봤습니다.
노트북에 깔아놓고 하루종일 부려먹을 수 있는 인공지능인 셈인데. 여튼 설명은 생략하고.
슬랙으로 주제만 던져주면 알아서 자료 수집하고, 편집하고, 이미지 만들어서 보고서 만들어서 노션에 업로드하는 걸 구현해 봤습니다.
사실, 이거 gpt api 단계별로 호출하는 걸로는 이미 다 구현해서 쓰고 있는 건데, 딱 하나 브라우저 자동화땜에 몰트봇으로 다시 구현했었거든요.
사용량 제한 걸릴때마다 안티그라피티랑 클로드 코드 번갈아가며 디버깅하고, 명령어 만들기를 몇시간.
명령어 열댓개 만들었는데 인공지능의 기본 동작을 정의하는 agent.md 파일이 2만라인이 넘어가더니만,
일단 어찌어찌 되긴 하는데...결과물이 영 맘에 안드네요.
몰트봇, 하루 가지고 놀아봤지만...뭐 그리 엄청 복잡한 작업을 시킨 것도 아니지 싶은데. 인공지능 모듈들을 호출하고 결합하고 편집하고 하는 걸 인공지능에게 맡기는 구조는 좀 비효율적이다 싶긴 하네요.
아까운 내 토요일.
그래도 브라우저 자동화가 된다는 걸 알게된건 수확이고요.
이걸로 로직을 구현한다는게 하면 할수야 있겠지만 효율적일 수 없다고 봅니다
의도를 명확히 문자로만 구술하여 전달하는게 매우 어렵다는걸 다시금 깨닫게 되었고, 예외처리같은것까지 글로적다보면 명확한 로직이필요한 에이전트에서 ai가 정말 편한게 맞나 싶더라구요
그래서 더 어렵고 복잡하고 비정형적인것도 잘 할줄 알았지요. 근데 왠걸...
어제 삽질 하루 해보고서...우리 직업이 앞으로 5년은 더 버티겠구나 안도???? 했습니다.
얼마전에 발표한 gpt agent (재작년에 나온 어시스턴트 말고) sdk도 써봤지만 강인공지능이라도 나오지 않는 이상 똑똑해져봐야 LLM의 성능은 일정선에 수렴하겠구나 싶었습니다.
어제 제가 만든 것이 말씀하신 입력부터 출력까지 llm에 맡긴 구조였나 봅니다.
비개발자이고 취미생활인지라...평소 make.com으로 기본 플로우를 잡고, 중간중간에 flask 서버에다 llm 호출하는 엔드포인트를 둬서 개발했었거든요. 랭체인 랭그래프 공부해보겠습니다. 알려주셔서 감사합니다!!