Warp, Claude 기반 자기 개선 에이전트 구축
Warp builds self-improving agents on Claude
Warp는 Claude Platform을 기반으로 AI 터미널 및 에이전트 개발 환경을 구축했습니다. 코드 리뷰 에이전트의 잡음 많은 출력 문제를 해결하기 위해, 피드백을 에이전트 루프에 통합하는 자기 개선 프레임워크를 개발했습니다. 이 프레임워크는 기본 스킬과 개선 스킬이라는 두 가지 스킬을 사용하며, 인간 피드백을 수집하여 기본 스킬을 지속적으로 업데이트합니다. 이를 통해 에이전트는 시간이 지남에 따라 성능이 향상됩니다. Warp는 이 패턴을 오픈소스 저장소 전체에 적용하여 사양 작성, 코드 리뷰, 이슈 트리아지 에이전트를 운영하고 있습니다.
스킬을 작성할 때는 컴퓨터를 프로그래밍하듯이 하지 말고, 똑똑한 사람에게 지시하듯이 작성하세요.
HN 토론
57- bwfan123
> 에이전트는 반복적인 작업을 안정적이고 효과적으로 처리해야 한다
이 핵심 문제는 여전히 해결되지 않았습니다. 기사에서 제시된 Human In The Loop 및 "규칙이 아닌 원칙을 작성하라"와 같은 스킬 마법은 어떤 보장도 제공하지 않기 때문에 만족스럽지 않습니다. 에이전트를 결정론적 워크플로우에 통합하여 신뢰할 수 있는 결과를 만들어내는 것이 어렵다고 생각합니다.
- sandeepkd
처음에는 Anthropic의 제품인 줄 알고 약간 혼란스러웠는데, Warp가 스타트업인 것 같고, Claude를 사용하면서 리베이트를 받고 사용자에게 기능을 제공하여 그 기능에 중독시키려는 것 같습니다. 그리고 Anthropic은 결국 자신들의 LLM이 사용되기 때문에 그들을 위해 마케팅을 하는 셈이죠. 에이전트에 대해서는 잘 모르겠지만, 이 구조는 확실히 두 회사의 가치를 순환적으로 증가시키고 있습니다.
- themgt
> 만약 진짜 AGI가 우리가 만든 SKILL.md 파일들이었다면 어떨까?
- JLO64
저는 Warp이 무엇인지 이미 알고 있습니다 (저는 Ghostty로 전환했고 뒤돌아보지 않았습니다). 하지만 이 기사 상단의 "빠른 소개" 카드에 회사가 실제로 무엇을 하는지 언급이 없는 것이 이상합니다. 창업자/성장/나이보다 그게 더 중요하지 않나요?
- ziyadb
반복적인 작업을 예측 가능하게 처리하는 문제는 본질적으로 다음 토큰 예측에 기반한 LLM의 확률적 특성 때문입니다.
저는 Aide라는 회사를 설립했는데, 그 목표는 지원 팀이 고객 대면 에이전트를 나쁜 상호작용에 대한 걱정 없이 안정적으로 배포할 수 있도록 돕는 것이었습니다. 우리가 해결해야 할 첫 번째 문제는 에이전트를 결정론적으로 만들고 기본 모델에서 자연스럽게 발생하는 변동성을 제거하는 것이었습니다.
항상 브랜드 정책을 준수하고, 환각을 없애고, 데이터에 근거를 두도록 하는 것은 재미있는 도전이었습니다. 우리는 잘 작동하는 솔루션을 고안했고, 규정 준수가 엄격하고 규제가 많은 환경에서 꽤 잘 작동했다고 자랑스럽게 말할 수 있습니다.