마지막 논문 리뷰 스터디를 진행했다. LLaMA 1 논문이 마지막 논문이었다. 스터디를 진행하면서 이렇게 짧은 시간 안에 많은 논문을 리뷰하고 정리했던 경험은 특별했다. 흐름을 가지고 연구 기록을 따라가다보니 점차 읽는 속도가 빨라졌다. 이전 연구에서 부족한 점을 보완하다보니 겹치는 실험과 인사이트가 많았기 때문이다. 논문을 읽으면서 개념을 정리하면서 이해하는게 아닌, 흐름 속에서 이해할 수 있었다.
논문 리뷰 스터디가 끝나고 해커톤 아이디어 회의를 진행했다. 해커톤의 대주제는 AGI for Work이었다. 범위가 큰 주제이기 때문에 다양한 분야에 걸쳐 아이디어가 나왔다. 우선 평가 지표에 따라 아이디어 구체화 방안을 생각했다. 업스테이지는 평가 기준이 구체적이었기에 아이디어 발전에 용이했다. 비즈니스 임팩트와 업무 혁신에 있어서 어떻게 아이디어를 전개할 지 주로 고민했다.
그러던 중, 다른 팀원이 메일 개인 비서라는 아이디어를 가지고 왔다. 이 아이디어는 일주일 전에 생각한 아이디어이지만, 현재까지 AGI for Work이라는 대주제와 잘 맞았다. 다만 아쉬운 점은 아이디어의 창의성은 비교적 떨어진다는 점이었다. 창의성이 떨어지는 반면 무엇을 고민해야 할 지, 어떻게 발전할 수 있을 지는 명확했다.
시장 조사를 진행하다가 우리 팀의 구상과 매우 유사한 서비스를 정말 많이 발견했다. 다 같이 멘붕에 빠졌다. 나는 2안 이었던 스타트업 AI Agent를 좀 더 고민했다. 기존 아이디어는 소프트웨어 공급 스타트업 AI Agent 였는데, 기획부터 개발까지 파이프라인이 매우 복잡하다고 생각해서 다른 도메인으로 접근했다. 퍼포먼스 마케터를 위한 SNS 기반 마케팅 에이전시를 구체화했다. o1으로 구체화를 같이 했는데, 무척 잘 해주는 데 비해 이해하기 너무 어려웠고 무엇보다 단일 에이전트도 친숙하지 않은 상황에서 LangGraph를 활용한 멀티 에이전트는 러닝 커브가 무척 클 것이라고 생각했다.
