자기 개선 및 기록을 위한 자가 프롬프팅 시스템 'Swarm' 프로젝트 공유

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핵심 요약

LLM이 자신의 오류와 행동을 기록하며 스스로를 개선하는 자가 프롬프팅 시스템 'Swarm'의 개발 경험과 막대한 비용, 현재의 한계를 공유한 게시물이다.

배경

LLM이 스스로를 관리하고 개선하는 시스템의 가능성을 탐색하기 위해 'Swarm'이라는 프로젝트를 개발했다. 약 2,000유로의 비용을 들여 Claude Code와 Codex로 구축했으며, 시스템의 지속 가능성과 흥미로운 변화 여부를 실험 중이다.

의미 / 영향

LLM의 자가 개선 루프 구축은 데이터 인덱싱과 비용 관리가 핵심 과제임을 시사한다. 특히 에이전트 기반의 자율 코딩은 높은 비용이 수반되므로 효율적인 메모리 관리 전략과 환각 억제 기술이 필수적이다.

커뮤니티 반응

비용에 대한 놀라움과 함께 자가 개선 루프의 실효성에 대한 호기심이 섞인 반응이다. 많은 사용자가 이러한 자율 시스템에서의 메모리 관리와 비용 최적화 방법에 대해 관심을 보였다.

주요 논점

01중립다수

자가 개선 시스템의 아이디어는 흥미로우나 비용 대비 효율성과 환각 제어 능력이 의문이다.

합의점 vs 논쟁점

합의점

에이전트 기반의 자율 코딩은 매우 높은 비용이 수반된다.
마크다운 기반의 기록 시스템은 LLM이 과거 맥락을 참조하는 데 유용한 구조이다.

실용적 조언

자가 프롬프팅 시스템 구축 시 마크다운을 활용한 기록 방식이 참조 시스템 구축에 용이하다.
Claude Code와 같은 도구를 사용할 때는 토큰 소모량을 실시간으로 모니터링해야 한다.

섹션별 상세

Swarm 프로젝트는 자가 프롬프팅과 기록 시스템을 핵심 메커니즘으로 채택했다. 마크다운 파일과 다양한 도구, 참조 시스템을 활용하여 LLM이 자신의 실수와 향후 행동 계획을 스스로 기록하도록 설계했다. 모든 개발 과정이 프로젝트 내부에 기록되어 미래의 참조 데이터로 활용되는 구조를 지향하며, 이는 시스템의 투명성을 높이는 결과로 이어진다.

개발 방식은 엄격한 설계보다는 이른바 '바이브 코딩(Vibe Coding)'에 전적으로 의존했다. 작성자는 구체적인 명령보다는 'swarm'이라는 키워드를 입력하고 프로젝트가 수행하는 동작을 관찰한 뒤 일반적인 방향성만 제시하는 방식으로 상호작용한다. 이는 LLM이 불명확한 명령 하에서 스스로를 어떻게 정의하고 확장하는지 확인하려는 실험적 시도이며, 인간의 개입을 최소화하는 것이 특징이다.

현재 단계에서의 한계와 막대한 운영 비용이 주요 논의 대상으로 떠올랐다. 시스템이 아직은 토큰을 과도하게 소모하며 인덱싱된 LLM 일기 수준의 환각(Hallucination)을 생성하는 단계에 머물러 있다는 점이 확인됐다. 특히 며칠 사이에 Claude Code와 Codex 사용료로 약 2,000유로를 지출했다는 사실은 에이전트 기반 개발의 경제적 부담을 여실히 보여준다.

실무 Takeaway

LLM이 자신의 행동을 기록하고 참조하게 함으로써 자가 개선 루프를 형성하려는 실험적 시도이다.
바이브 코딩과 최소한의 지시를 통해 LLM의 자율적 프로젝트 확장 가능성을 테스트하고 있다.
고성능 코딩 에이전트를 활용한 대규모 실험은 단기간에 막대한 API 비용을 발생시킬 수 있다.

언급된 도구

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