LLM 활용 지식 업무 자동화: 브레인스톰부터 검수까지 워크플로우

요약

지식 노동 분야에서 AI를 활용해 강의 계획 등을 수립하는 효율적인 워크플로우가 공개되었다. 핵심은 각 결과물을 'Karpathy 스타일의 LLM 위키' 형태로 정의하고, 이를 통해 공유 상태를 관리하는 것이다. 작업물을 독립적인 스레드로 분할하여 여러 에이전트가 동시에 병렬적으로 처리하게 함으로써 작업 속도를 높일 수 있다. 사용자는 방대한 분량의 구술 데이터를 입력하고 모델이 이를 위키에 통합한 보고서를 생성하면, 다시 구술로 피드백을 주는 방식을 취한다. 마지막으로 야간 근무 시간에는 다수의 서브 에이전트를 활용해 전체 결과물의 취약점을 분석하고 보완하는 '린팅(linting)' 과정을 거친다.

AI가 원문을 요약한 내용으로, 부정확할 수 있습니다.