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EP 86. 진짜 내 일을 해결하는 Agentic Workflow (Lablup 신정규 대표)

Lablup 신정규 대표님과 함께, 40일 만에 약 100만 줄 규모로 완성된 `Backend.AI:GO`를 직접 보여드리며 왜 만들었고 무엇이 달라졌는지 이야기합니다. 로컬·클라우드 모델을 연결해 라우팅하고, 장애 대응(circuit breaking)과 벤치마킹/통계, 번역·이미지 생성 등 “필요해서 붙이다가 커진” 기능들이 어떤 철학으로 정리됐는지도 짚어봅니다. 또한 에이전트 코딩 시대에 토큰 사용량, 병목의 변화, thinking budget을 줄이는 방법, 그리고 고속 inference가 왜 중요해지는지 최전선 관점의 인사이트를 공유합니다. 결국 “내 일을 줄이는 harness”를 어떻게 설계하고 일상 업무까지 자동화로 확장할지, 실전 워크플로우와 함께 정리합니다. 00:00 인트로 및 신정규 대표 소개 00:55 Backend.AI:GO 제품 소개 04:11 Backend.AI:GO 탄생 배경 - 크리스마스 이브의 시작 04:28 Backend.AI:GO 데모 시연 07:02 클라우드 모델 연결과 분산 라우팅 기능 09:06 개발 과정 - 40일, 130억 토큰, 100만 줄의 코드 11:30 에이전트 코딩의 교훈 - 토큰 경쟁력과 고속 inference 14:38 바이오 토큰 - AI 시대 인간의 인지 부하와 도파민 17:42 소프트웨어 과잉 시대와 인스턴트 앱의 등장 22:38 소프트웨어 역사로 본 세 번째 대변혁 26:01 코드의 가치는 0으로 수렴하는가 28:54 Claude Code의 진짜 경쟁력은 harness다 30:53 컴퓨터 공학의 미래 - 역사의 뒤안길인가, 재정의인가 33:54 Stanford CS 커리큘럼 변화와 영문과 비유 40:00 에이전트 코딩 실전 데모 - 컨텍스트 빌딩부터 시작 42:41 AI에게 존댓말을 쓰는 이유 44:36 자동화의 핵심 - 결과물이 아닌 생성 장치를 만든다 48:49 sub agent와 병렬 작업 운영법 54:46 Backend.AI:GO의 자동화된 개발 파이프라인 58:44 tech report - AI가 사람에게 공부 과제를 내주다 01:00:00 비개발 직군의 AI 적응 - CFO와 콘텐츠 담당자의 사례 01:03:49 Lablup의 핵심 가치는 어디로 이동했는가 01:05:20 AI를 위한 인터페이스로의 전환 01:07:49 사이버 포뮬러 비유 - Claude Code vs Codex의 철학 차이 01:12:47 AI 시대 스타트업의 기회와 물레방아론 01:18:20 스타트업에게 가장 안 좋은 것 - 복제의 시대 01:22:19 컴퓨터 공학과 무용론에 대한 반론 01:25:29 마무리 인사 블로그 포스트: https://aifrontier.kr/ko/episodes/ep86