에이전트코리아 · 2026-08-25

오늘의 대화

제품 소식과 실사용 경험이 함께 쌓인 날이었다. Claude·Codex의 사용량과 장애, GPT 계열 API 가격, 새 에이전트의 개인정보 문제가 오전부터 언급됐고, 오후에는 OCR과 영상 생성의 실제 한계가 길게 토론됐다. 후반에는 모델을 잘 쓰는 능력보다 문제 정의와 검증, 조직 안에서의 기대 조율이 중요하다는 이야기로 확장됐다.

이야기 나온 주제

AI 서비스 요금·장애와 에이전트 사용성

공유된 아침 브리핑에서는 개인 에이전트의 메일·메신저·달력 권한과 약관, 사무 업무용 에이전트의 낮은 실제 사용률, Claude 장애와 GPT 계열 API 가격 변화가 함께 소개됐다. 대화의 초점은 더 강한 모델보다 데이터와 권한을 어디까지 맡길지, 그리고 장애 시 상태 페이지와 사용량을 어떻게 확인할지에 있었다.

Claude Code의 ultrareview가 클라우드 기반 다중 에이전트 리뷰로 브랜치의 버그를 찾고 검증하는 기능이라는 설명, Plus 요금제의 5시간 제한 부활 소식, Codex 초기화 경험도 공유됐다. 다만 계정별 적용과 시점은 참여자 경험이 엇갈렸다.

• 원본 시각: 08:03–09:07, 10:00–10:01, 23:20–23:57

난해한 스캔 문서의 OCR·VLM 처리

44MB에 달하는 흐릿하고 기울어진 스캔 논문의 텍스트를 추출할 수 있는지 질문이 나왔다. 정확도를 일반 OCR 모델만으로 보장하기 어렵고, VLM 기반 접근과 재스캔이 우선이라는 조언이 있었으며, 색을 제거해 흑백으로 만드는 전처리 팁도 제시됐다.

저녁에는 Gemini·GPT·Claude 등이 흐릿한 저작권 문서의 일부를 복원·식별한 사례가 공유됐다. 모델이 원문을 실제로 읽은 것인지 문맥으로 추정한 것인지 검증할 수 없다는 지적도 남아, 결과를 원본 대조 없이 사실로 받아들이지 않는 태도가 중요하다는 흐름이 형성됐다.

• 원본 시각: 11:05–11:22, 16:48–18:50

WAN 3.0과 영상 생성 모델 비교

ComfyUI에 추가됐다고 소개된 WAN 3.0은 한 번에 최대 30초 영상, 다중 이미지·영상·오디오 참조, 긴 프롬프트와 지시 기반 편집을 지원한다고 공유됐다. 참여자들은 이를 MiniMax H3와 Seedance와 비교하면서, 긴 원테이크보다 5~8초 단위의 안정적인 컷을 이어 붙이는 편이 현실적일 수 있다고 평가했다. 실제 생성 시간과 품질에 대해서는 아직 확인되지 않은 기대와 사용 경험이 섞여 있었다.

• 원본 시각: 11:26–11:34

멀티모델 워크플로와 윤문 자동화

사내 평가원·보고서 자료를 바탕으로 문체를 다듬는 ‘윤문기’를 만들고 있다는 사례가 나왔다. Claude PM에 Codex와 Gemini를 워커로 붙이는 조합, 여러 LLM의 피드백을 거쳐 결과를 다듬는 방식도 소개됐다. 모델이 자주 바뀌고 잠수함 패치가 있어 규칙과 프롬프트를 계속 조정해야 한다는 운영 부담이 함께 언급됐다.

한 참여자는 Codex를 두 달 사용한 뒤 스킬을 새로 설계하자 한 달 동안 만든 결과보다 나은 웹툰 산출물을 얻었다고 했지만, 이는 개인 경험이다. OCR 사례와 함께 ‘해줘’라는 요청보다 데이터·규칙·검수 설계가 결과를 좌우한다는 맥락이 반복됐다.

• 원본 시각: 14:16–16:44

AI 투자·조직 도입과 엔지니어의 역할

AI와 인간의 주가 예측 챌린지, LLM 기반 금융 리서치 위키 구축, AI 도입을 만능 도구로 보는 조직의 무리한 일정이 이야기됐다. 참여자들은 AI가 특정 관점의 리서치는 잘해도 전체 맥락을 놓칠 수 있으므로 사람이 보안과 검증을 맡아야 한다고 했다.

회사에서 AI·ML·DL을 혼자 담당하는 상황에서는 비전 학습과 OCR을 단순히 이미지 몇 장으로 끝낼 수 없다는 설명, 문제 정의와 지시의 맥락이 사람의 책임이라는 의견이 나왔다. 이는 AI 활용을 도입하는 조직이 기대치, 데이터, 검증 기준을 먼저 합의해야 한다는 실무적 관찰로 정리된다.

• 원본 시각: 13:00–13:32, 22:33–22:47

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