원문은 최근 6개월간 에이전트 성능이 크게 좋아졌지만, 큰 작업에서 상식과 과업 의도에서 자주 이탈한다고 짚었어요

AI 에이전트의 진짜 문제는 환각보다 작업 실패 패턴이라는 분석이 나왔어요.

원문은 최근 6개월간 에이전트 성능이 크게 좋아졌지만, 큰 작업에서 상식과 과업 의도에서 자주 이탈한다고 짚었어요. 특히 실패 모드를 5가지로 정리했는데 one-shotting, progress-as-completion, cold-start amnesia, ugly wish-granting, spec-deliverable confusion이 핵심이에요.

예를 들어 에이전트가 앱 전체를 한 번에 처리하다 컨텍스트를 소진하거나, 저장소에 일부 변경이 생기면 일을 끝났다고 오판해요. 새 세션은 메모리 없이 시작돼 실행 방법부터 다시 추측하기도 하거든요.

결국 생산성을 지키려면 모델 성능 논쟁보다 실패 유형별 작업 설계와 검증 루틴이 더 중요해졌다는 메시지예요.