AI 튜토리얼 크리에이터 Peter Yang이 10월 22일 X에 개인 에이전트 4종 '개인 사용 후기' 순위를 올렸어요. 공식 평가가 아니라 Peter Yang의 개인 의견 입니다. Peter Yang의 개인 순위 그의 1위는 Grok Bot. 봇 여러 개를 팀으로 쓰는 방식이 가장 이해하기 쉽고, 음성 모드와 새 '페이지' 기능이 좋다고 했어요. 단점으로는 '이메일 기능은 아직 잘 안 된다'고 꼽았는데, 이건 어디까지나 그의 개인 경험이에요. 2위 Muse, 3위 Claude Duet, 4위 OpenAI dots 순이었어요. 공식 평가가 아니라 개인 의견입니다. Claude Duet은 어떤 에이전트? Claude Duet은 Anthropic이 10월 21일(미국) 연구용 미리보기로 연 '먼저 챙겨 주는' 개인 에이전트예요. 매일 아침 브리핑을 보내고, 클라우드 가상 컴퓨터에서 백그라운드로 일하며, 메시지 발송·결제 전에는 꼭 승인을 받아요. 지금은 미국 Claude Pro·Max 구독자 대상 대기자 명단으로만 열려 있고, iOS·Android 앱과 claude.ai에서 씁니다. 영상과 출처 영상: https://youtube.com/shorts/3URJVYI8njg (YouTube @AgenticAIChoi) https://x.com/petergyang/status/2113042717270049028 https://claude.com/resources/articles/claude-duet https://claude.com/duet 참고: 이 순위는 그의 개인 의견이며, 이 영상은 협찬을 받지 않았습니다. 더 많은 AI 에이전트 소식은 YouTube @AgenticAIChoi에서 확인해 주세요.
최근 생성형 AI의 발전으로 멀티스텝 추론(Multi-step reasoning) 기능이 크게 향상되었습니다. 이에 따라 사용자가 프롬프트 엔지니어링 기법 중 하나인 CoT(Chain of Thought) 프롬프팅을 직접 적용하여 단계별로 질의를 할 필요성이 줄어들고 있습니다. CoT 프롬프팅은 복잡한 문제를 해결할 때 단계별로 사고 과정을 거치도록 유도하는 기법입니다. 하지만 이를 위해서는 사용자가 CoT 프롬프팅 기법에 대해 잘 이해하고 있어야 하며, 문제를 단계별로 나누어 프롬프트를 직접 설계해야 합니다. 이는 일반 사용자에게는 다소 어려울 수 있습니다. 반면에 PP의 멀티스텝 추론 방식은 사용자가 복잡한 질문을 던지면, 시스템이 내부적으로 이를 하위 질문으로 분해하여 순차적으로 처리한 후 최종 답변을 제시합니다. 따라서 사용자는 CoT 프롬프팅 기법에 대한 전문 지식 없이도 자연스러운 질문만으로 원하는 답변을 얻을 수 있습니다. 즉, CoT 프롬프팅은 사용자의 적극적인 개입과 프롬프트 엔지니어링 능력을 요구하는 반면, PP의 멀티스텝 추론은 이 과정을 자동화하여 사용자 편의성을 대폭 향상시킵니다. 일반 사용자 입장에서는 PP와 같은 방식이 훨씬 더 직관적이고 접근성이 높다고 할 수 있겠습니다. (Perplexity Pro 멀티 스텝 추론 검색의 예) Chain of Thought(CoT) 프롬프팅과 멀티스텝 추론의 중요성 Chain of Thought(CoT) 프롬프팅과 멀티스텝 추론은 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 능력을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. CoT 프롬프팅은 LLM이 복잡한 문제를 중간 단계로 분해하여 추가적인 계산을 수행할 수 있도록 돕습니다. 이는 산술, 상식, 추론 작업 등 다양한 분야에서 LLM의 성능을 높이는 데 효과적입니다. 특히 전통적인 방법으로는 계산하기 어려운 복잡한 문제에 좋은 접근 방식이 됩니다. 멀티스텝 추론은 CoT의 핵심 개념을 실제 문제 해결에 적용하여, 직관적인 사고 과정을 모방하...