발표자: Romain, Alexander (OpenAI) + Peter Steinberger (특별 게스트, "Claw Father") 배경: 7,000명 이상의 AI 엔지니어가 모인 AI Engineer 컨퍼런스
1. 핵심 주장 (What)
"AI 엔지니어링의 황금시대가 도래했다. 엔지니어링은 끝나는 것이 아니라, 더 높은 층위로 올라가는 것이다."
- AI가 소프트웨어를 먹은 지금, 엔지니어의 역할은 사라지는 게 아니라 변화한다
- Token Maxing(토큰 극대화)이 아닌 **Value Maxing(가치 극대화)**이 핵심 지표
- 미래는 "20개의 터미널"이 아니라 **더 나은 루프(better loops)**다
- 엔지니어는 이제 코드를 쓰는 사람이 아니라 방향을 설정하고 결정을 내리는 사람
2. 근거와 논리 (Why)
AI 도구 진화의 역사적 맥락
- 과거: 자동완성(completion) → 커맨드K(Command K) → 인라인 예측(inline prediction) → 에이전트
- AI가 소프트웨어를 먹었고 (And then AI ate software), 그 결과 엔지니어링의 본질이 바뀜
- 엔지니어링은 항상 코드 작성이 아닌 문제 해결에 관한 것이었다 — AI가 그 원점으로 되돌려 줌
병목(Bottleneck)의 이동
Peter Steinberger가 직접 경험한 병목의 이동:
| 시기 | 병목 | 해결책 |
|---|---|---|
| 과거(2025년 초) | 토큰 | OpenAI 합류 (농담) |
| 중간 | 컴퓨팅 | 테스트 박스 (별도 머신) |
| 현재 | 주의력(Attention) | 해결 중 — 가장 중요한 과제 |
"토큰과 컴퓨팅은 더 추가할 수 있다. 주의력은 그렇지 않다."
Value Maxing의 필요성
- 에이전트가 폭발적으로 유용해졌지만, 문제는 이제 어떻게 가치를 뽑아낼 것인가
- 최고의 모델을 최저 비용으로 쓰는 것 + 올바른 작업에 집중하는 것
3. 구체적 사례와 데이터 (How)
모델 라인업 (GPT 5.6 시리즈)
| 모델 | 특징 |
|---|---|
| GPT 5.6 Sol | 최고 성능 (Terminal Bench 1위) |
| GPT 5.6 Terra | GPT 5.5 수준 지능, 비용 절반 |
| Luna | $1/M 입력 토큰, $6/M 출력 토큰 — "미친 가성비" |
| GPT 5.6 Soul on Cerebras | 750 tokens/second — 대형 PR을 10초 만에 작성 |
750 토큰/초의 의미
- 단순히 답변이 빠른 게 아님
- 병렬로 5-6가지 접근 방식을 시도하고, 기존에 하나 생성하는 시간 안에 최선을 선택
- AI가 "기다리는 것"에서 "이미 결과를 보여주는 동료"로 변함
Peter Steinberger의 워크플로 진화
Stage 1 (2025년 1월): 10개의 터미널 창, 하나 끝나면 다음 것에 붙이는 방식 → 사실상 "스케줄러, 라우터, 메모리" 역할을 인간이 함
Stage 2: 에이전트 1개와 페어 프로그래밍 → 10개 터미널 = 10명의 직속 보고자를 관리하는 꼴
Stage 3 (현재): 매니저 에이전트와 대화, 매니저가 워커 팀에 위임 → 나는 "소규모 에이전트 회사의 매니저를 관리"
세 가지 핵심 변화 (Three Changes)
- 서버사이드 컴팩션(Server-side Compaction): 장시간 작업의 컨텍스트를 안정적으로 유지 → 첫 세션 최적화 중단 가능
- 코디네이션(Coordination): 한 스레드가 여러 프로젝트를 생성하고 조종
- 자동화/트리거(Automation/Triggers): 이벤트 발생 시 매니저를 자동으로 깨움
→ 결과: 영속적 컨텍스트 + 위임 + 트리거 = 루프 완성
실제 에이전트 루프 예시
이슈 등록
→ 매니저 기상 (10분마다)
→ 프로젝트 목표/노트/비전과 이슈 대조 판단
→ 적합하면 워커 생성
→ 워커: 조사 → 구현 → 테스트
→ 리뷰 에이전트: 결과 검토
→ PR + 원본 이슈 + diff + 영상/빌드 → 나에게 전달
→ 내가 한 번 검토 → 메모 → 승인
→ 체크 통과 후 자동 머지
OpenAI Codex의 구성
- Codex는 플러그인 집합으로 설계됨 — 오픈소스
- App Server 구축: CLI/IDE/앱 모두에서 같은 모델과 API 사용
- Codex Monitor: 에이전트 모니터링 도구
- Goal Mode, Remote: 클라우드에서 병렬 작업
- Agent.md 접근방식: 에이전트에게 지침 제공
- iOS 앱까지 Codex 하네스로 구축
연결성의 미래
- Open Code, Pi, Droids, OpenClaw, Xcode, VS Code, JetBrains — 동일 API로 연결
- OpenClaw: 게이트웨이 + 노드 구조 (이미 작업 이동 가능)
- 목표: 어느 기기에서든 에이전트와 대화, 에이전트가 알아서 환경 선택
4. 시사점과 적용 (So What)
AI 엔지니어에게 주는 메시지
-
주의력 관리가 새로운 핵심 스킬
- "오늘 가장 중요한 스킬은 주의력을 어디에 쓸지 결정하는 것"
- 에이전트가 코드 생성하는 걸 지켜보는 것은 이제 시간 낭비
- 최신 모델은 의도를 매우 잘 이해하므로, 아웃터 루프(방향 결정)에 집중
-
루프를 설계하는 것이 새로운 엔지니어링
- 내부 실행 루프(inner execution loop): 에이전트가 담당
- 외부 결정 루프(outer decision loop): 인간이 담당
- 두 루프의 경계와 핸드오프를 설계하는 것이 핵심 역량
-
Value Maxing 프레임으로 전환
- Token Maxing (많이 쓰기) → Value Maxing (가치 있는 것에 쓰기)
- 어떤 작업을 에이전트에게 맡길지, 어떤 결정을 직접 내릴지 판단력이 중요
-
병렬화와 비동기 처리 마인드셋
- 750 tokens/sec의 시대: 병렬 접근 후 최선 선택이 가능
- 에이전트를 "기다리는" 것에서 "관리하는" 것으로 전환
-
하네스(Harness) 설계가 다음 엔지니어링 과제
- 모델은 하네스보다 빠르게 발전하고 있음
- 에이전트 조직(에이전트 회사 구조)을 설계하는 것이 남은 과제
- "더 나은 루프를 만들자" — Peter Steinberger
현실적 조언
- 세션 첫 번째 최적화를 중단하고 장기 세션에 투자하라
- 테스트 박스(별도 머신)로 컴퓨팅 병목 해소
- 매니저 에이전트를 노트북에 묶지 마라 — 어디서든 접근 가능하게
- Slack/문자로 에이전트를 스티어링할 수 있는 구조 설계
핵심 요약 (20줄)
- ai.Engineer 컨퍼런스에 7,000명의 AI 엔지니어 집결 — AI 엔지니어링 황금시대 선언
- OpenAI Romain & Alexander: "AI가 소프트웨어를 먹었다, 이제 엔지니어링의 본질이 달라진다"
- 핵심 전환: Token Maxing → Value Maxing (토큰 소비가 아닌 가치 창출이 목표)
- GPT 5.6 시리즈 발표: Sol(최강), Terra(GPT5.5 성능 절반 가격), Luna($1/M), Soul(750 tok/s)
- GPT 5.6 Soul on Cerebras: 750 tokens/sec — 대형 PR을 10초에 완성
- 750 tok/s의 의미: 병렬로 5-6가지 시도 → 하나 생성하는 시간에 최선 선택 가능
- Peter Steinberger 특별 등장: "Claw Father" — 에이전트 기반 개발의 선구자
- 그의 여정: 10개 터미널 폴링 → 1개 에이전트 페어링 → 매니저+팀 위임
- 현재 방식: 매니저 에이전트가 워커팀 조율, 나는 "에이전트 회사의 매니저를 관리"
- 세 가지 변화: 서버사이드 컴팩션 + 코디네이션 + 자동화/트리거
- 병목 이동: 토큰 → 컴퓨팅 → 주의력(Attention) — 주의력만 더 추가 불가
- "오늘 가장 중요한 스킬은 주의력을 어디에 쓸지 결정하는 것"
- 에이전트가 코드 생성하는 걸 지켜보는 것 → 이제 시간 낭비 (최신 모델은 의도를 잘 이해)
- 이상적 루프: 이슈 → 매니저 판단 → 워커 구현/테스트 → 리뷰 에이전트 → PR → 인간 승인
- 내부 루프(코드 실행)는 에이전트가, 외부 루프(방향 결정)는 인간이 담당
- Codex: 플러그인 기반 오픈소스, App Server로 CLI/IDE/앱 통합
- 목표: 클라우드/로컬 구분 없이 에이전트가 알아서 환경 선택
- 모델 발전 속도 > 하네스 발전 속도 → 하네스 설계가 다음 엔지니어링 과제
- Peter: "미래는 20개의 터미널이 아니다. 더 나은 루프다. 함께 만들자."
- 이 컨퍼런스에 있는 7,000명이 AI를 경험하는 방식을 정의할 것이라는 OpenAI의 선언