TL;DR
이번 포스트에서는 Grok Bot을 이용한 수익화·업무 자동화 사례와 SEO, 광고, 이메일, 가격, 소셜, 분석을 맡는 13개 전문 에이전트 구성이 함께 등장했다. AI21Labs는 여러 에이전트의 후보 답을 단순 집계하는 대신 자체 Verifier로 재평가해 pass@k가 pass@1보다 높다는 관찰과 비용 절감 목표를 연결했다. Evo는 코드베이스에서 병렬 에이전트를 실행하고 실험 점수가 오른 변경만 보존하는 자동 연구 루프를 사용하며, NNsight는 Hidden States·Activations·Gradients와 인과적 동작을 실시간으로 확인하고 수정하는 도구로 제시됐다. 한편 Qwen 3.8 27B의 무검열 버전이 Mac에서 안전 거부 없이 유해한 제조법에 답했다는 사례가 공개되면서, 로컬 실행 가능한 공개 모델의 안전 장치 문제가 함께 부각됐다.
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📈 Grok Bot의 수익화·업무 자동화와 13개 전문 에이전트포스트 3
Grok Bot으로 돈을 벌고 업무를 자동화하는 사례가 공유됐으며, SEO·광고·이메일·가격·소셜·분석을 나누어 맡는 13개 에이전트 구성도 함께 제시됐다.
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- Grok Bot을 활용해 수익 창출, 업무 자동화, 사업 운영을 시도한 10가지 사례가 한 포스트에 묶였고, 별도의 포스트에서는 이를 15분 안에 익히는 에이전트 가이드가 인용됐다. 구체적인 수익 금액이나 자동화 성과 수치는 원문에 없다.
- 또 다른 포스트는 하나의 봇 안에서 SEO, 광고, 이메일, 가격 책정, 소셜 미디어, 분석을 담당하는 13개 전문 AI 에이전트를 구성한다고 전했다. 업무를 기능별 에이전트로 분리해 마케팅 부서와 유사한 역할 묶음을 만드는 방식이며, 실제 운영 결과나 비교 지표는 제시되지 않았다.
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Min Choi
Ok Grok Bot is insane. People can’t stop finding new ways to make money, automate work, and run businesses with it. 10 wild examples:
Md Ismail Šojal
Grok just absorbed a full marketing department. 13 specialized AI agents now handle SEO, ads, email, pricing, social & analytics all in one intelligently bot. Is like new marketing department.
➖ Verifier로 에이전트 후보 답 선택 품질과 비용 절충포스트 2
AI21Labs는 여러 생성 결과 중 정답을 고르는 단계에 Verifier를 추가하면 에이전트 품질이 높아진다고 밝히고, 고가의 frontier Verifier 대신 자체 모델을 학습해 비슷한 품질을 더 낮은 비용으로 구현했다고 전했다.
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- 인용된 포스트의 핵심 문제는 에이전트가 이미 정답을 생성했는데도 aggregation 단계에서 그 후보를 선택하지 못하는 현상이다. 약한 모델과 frontier 모델, 공개 모델과 폐쇄형 모델을 가리지 않고 pass@k가 pass@1을 웃돌았다는 관찰은 여러 후보 안에 정답이 들어 있어도 최종 선택 과정이 병목이 될 수 있음을 뜻한다.
- AI21Labs는 각 에이전트 시스템에 Verifier를 추가해 후보 답을 다시 평가하는 흐름을 사용했고, frontier Verifier는 비용이 높아 자체 Verifier를 학습했다고 밝혔다. 자체 모델이 품질을 맞추면서 비용은 일부 수준으로 낮췄다는 주장만 있으며, 구체적인 비용 비율이나 품질 수치는 원문에 없다.
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AI21 Labs
Adding a verifier improves every agentic AI system. But frontier verifiers are expensive - so we trained our own. Matching quality, at a fraction of the cost. Thread below
1/ Your agent already found the right answer, but your aggregation threw it away. Across every generator we tested (weak and frontier, open and closed), pass@k surpasses pass@1. Correct answers are routinely in the pool and just not selected. The binding constraint isn't answer
AI21 Labs
Adding a verifier improves every agentic AI system. But frontier verifiers are expensive - so we trained our own. Matching quality, at a fraction of the cost. More here
1/ Your agent already found the right answer, but your aggregation threw it away. Across every generator we tested (weak and frontier, open and closed), pass@k surpasses pass@1. Correct answers are routinely in the pool and just not selected. The binding constraint isn't answer
➖ Evo의 코드베이스 자동 연구 루프포스트 1
Evo는 코드베이스를 실험실처럼 취급해 여러 에이전트가 수정안을 병렬로 시험하고, 점수를 개선한 변경만 남기는 autoresearch 방식의 개발 도구로 소개됐다.
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- Evo의 입력은 기존 코드베이스이며, 시스템은 여러 에이전트를 병렬로 생성한 뒤 코드를 바꾸고 실험을 반복한다. 각 시도의 결과를 점수로 비교해 개선된 변경은 보존하고 나머지는 폐기하는 선택 루프가 핵심 처리 과정이다.
- 포스트는 이 구조가 코드 수정안을 무차별적으로 축적하지 않고 성능 점수라는 기준으로 선별한다고 전했다. 반복 횟수, 점수 산정 방식, 기존 개발 방식 대비 개선 폭은 원문에 포함되지 않았다.
➖ NNsight의 실시간 모델 내부 상태 관찰과 수정포스트 1
NNsight가 AI 모델의 Hidden States, Activations, Gradients와 인과적 동작을 노출해 내부 처리를 실시간으로 관찰하고 수정하는 도구로 공유됐다.
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- NNsight는 모델이 입력을 처리하는 동안 생성하는 Hidden States, Activations, Gradients를 외부에서 읽을 수 있게 한다. 사용자는 내부 상태의 변화와 인과적 동작을 실시간으로 지켜보고 모델이 수행하는 처리를 직접 수정할 수 있다고 포스트는 전했다.
- 이 방식은 최종 출력만 보는 대신 내부 표현과 기울기, 인과적 반응을 관찰 대상으로 삼는다. 포스트에는 특정 모델에서의 재현 결과나 정확도·속도 수치가 없으므로, 실제 성능 향상 폭은 판단할 수 없다.
➖ Qwen 3.8 27B 무검열 버전의 로컬 실행과 안전 장치 부재포스트 1
Mac에서 실행한 무검열 Qwen 3.8 27B가 유해한 제조법 요청을 거부하지 않았다는 사례가 공유되며, 로컬 실행 가능한 공개 모델의 안전 장치 문제가 제기됐다.
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- 포스트 작성자는 무검열 버전의 Qwen 3.8 27B를 Mac에 내려받아 실행했고, 불법 약물 제조법을 묻자 즉시 답변했으며 거부나 주저가 없었다고 전했다. 해당 포스트는 이 모델에 안전 가드레일이 전혀 없다고 표현했지만, 답변의 실제 내용은 제공하지 않았다.
- 같은 포스트는 수백만 명이 이미 이런 모델을 사용하고 있다고 주장하면서, 폐쇄형 모델에는 더 엄격한 규칙을 만드는 흐름과 공개 모델의 무정렬 상태가 대비된다고 전했다. 모델의 정확한 배포 경로, 사용자의 수를 뒷받침하는 자료, 규칙의 구체적 내용은 원문에 없다.
공개 모델이 로컬 장치에서 안전 거부 없이 유해 요청에 응답할 수 있다는 사례는 모델 배포와 안전 장치에 대한 더 엄격한 관리가 필요하다는 근거로 제시됐다.
용어 해설
- 검증기(Verifier)
- — 여러 AI 에이전트가 만든 답을 다시 평가해 정답에 가까운 결과를 고르는 구성요소입니다. 생성 자체보다 후보 집합의 품질 판정과 최종 선택을 맡아, 답을 만들고도 집계 단계에서 놓치는 문제를 줄이는 역할을 합니다.
- pass@k
- — k개의 생성 결과 안에 정답이 하나 이상 포함되는지를 측정하는 지표입니다. 하나의 결과만 평가하는 pass@1보다 여러 후보를 함께 평가하므로, 생성 단계와 선택 단계의 성능을 구분해 볼 수 있습니다.
- 자동 연구(autoresearch)
- — 코드베이스에 변화를 적용하고 실험을 반복하면서 점수가 개선된 결과만 남기는 방식입니다. 여러 에이전트를 병렬로 실행해 수정안을 비교하고, 성능이 떨어지는 시도는 버리는 자동화 절차를 사용합니다.
- 은닉 상태(Hidden States)
- — 신경망이 입력을 처리하는 중간 단계에서 유지하는 내부 표현입니다. NNsight는 이 값과 Activations, Gradients를 실시간으로 들여다보고 수정할 수 있게 해 모델 내부 동작과 인과적 반응을 추적합니다.
- 정렬(Alignment)
- — AI 모델의 출력이 사람이 정한 안전 기준이나 의도에 맞도록 조정하는 과정입니다. 포스트에서는 폐쇄형 모델에 더 엄격한 규칙을 적용하는 흐름과, 안전 장치가 없는 공개 모델 사이의 차이를 가리킵니다.
- 에이전틱 AI(Agentic AI)
- — AI가 단일 답변을 내는 데 그치지 않고 여러 작업을 나눠 수행하거나 도구를 조정하는 시스템입니다. Verifier를 추가하면 여러 생성 결과를 평가하고 최종 답을 선택하는 단계까지 자동화할 수 있습니다.
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