원문 제목: Stop building Foxconn factories for your agents
원문 저자: Garry Tan, Y combinator
편집: Peggy

편집자 주: 점점 더 많은 사람들이 "AI가 프로그래머를 대체할까?"에 대해 논의할 때, YC 사장 Garry Tan이 제기한 것은 사실 다른 문제입니다: AI가 이미 대부분의 프로그래밍 작업을 수행할 수 있다면, 왜 우리는 여전히 일반 소프트웨어를 관리하는 방식으로 AI를 관리하고 있을까요?

올해 초, Garry Tan은 수개월에 걸쳐 Rails와 AI Agent를 사용하여 54만 줄의 코드로 구성된 프로젝트 'Garry's List'를 작성했습니다. 프로젝트 완료 후, 그는 모순적으로 보이는 결론을 내렸습니다: 이 54만 줄의 코드 자체는 중요하지 않으며, 진정한 가치는 개발 과정에서 정제된 GStack——AI Agent 워크플로우를 중심으로 구축된 새로운 개발 프레임워크——에 있다는 것입니다.

그의 관점에서, 지난 몇 년간 소프트웨어 업계는 집단적 관성을 형성했습니다: 개발자들은 지속적으로 테스트, 검증기, 재시도 메커니즘, 백그라운드 작업 및 다양한 제어 로직을 추가하여 모델을 여러 겹으로 감쌌습니다. 이러한 접근 방식은 모델이 비싸고 능력이 제한적이던 시대에는 합리적이었지만, LLM이 이미 대부분의 작업을 자율적으로 수행할 수 있게 된 지금, 이러한 시스템은 오히려 초지능 노동자를 위한 'Foxconn 공장'을 짓는 것과 같습니다——이미 능력을 갖춘 에이전트를 수많은 규칙과 프로세스로 제약하는 것입니다.

모델 비용이 빠르게 하락하고 능력이 지속적으로 향상됨에 따라, 소프트웨어 개발의 초점은 '더 많은 코드 작성'에서 '더 많은 능력 설계'로 이동하고 있을지도 모릅니다. 저자는 Markdown을 사용하여 skill pack(스킬 팩, 즉 테스트 가능하고 재사용 가능한 능력 모듈)을 구축하고, Agent가 자동으로 코드, 테스트 및 평가 체계를 생성하게 하여 복잡한 워크플로우를 복리 효과를 내는 능력 자산으로 정제할 것을 제안합니다. 그는 심지어 한 가지 예를 보여줍니다: 원래 며칠이 걸리던 해커톤 심사 작업이 이제는 Agent에 의해 단 몇십 분 만에 완료될 수 있다는 것입니다.

어떤 의미에서, 이 글은 프로그래밍에 관한 것이 아니라 소프트웨어 산업화 논리의 종말을 논의합니다. 코드가 더 이상 가장 희소한 자원이 아닐 때, 엔지니어의 핵심 경쟁력도 변화하기 시작합니다: 더 많은 코드를 작성하는 것보다, 무엇을 구축할 가치가 있는지 판단하고, 문제를 어떻게 정의하며, 경험을 재사용 가능한 능력으로 정제하는 방법이 더 중요해지고 있습니다. 저자가 최종적으로 내린 결론은: 미래의 최고 엔지니어는 반드시 가장 많은 코드를 작성하는 사람이 아니라, 가장 적게 작성하면서도 가장 많은 지능을 발휘할 수 있는 사람일 것이라는 점입니다.

다음은 원문입니다:

올해 1월, 나는 다시 코딩을 시작해 Garry's List를 만들었다. Rails 코드와 이를 제약하는 테스트를 합쳐 50만 줄이 넘었다.

그 당시 나는 그것이 자랑스러웠다. 하지만 그래선 안 됐다. 진정 자랑스러워할 것은 이 애플리케이션이 아니라, 이를 구축하는 과정에서 발견한 작업 방식이었다. GStack, 즉 내가 Agent 프로그래밍을 하는 방식은 바로 Garry's List를 만드는 과정에서 탄생했다. 나중에 이를 오픈소스로 공개했다. 지금은 GitHub 역사상 별표를 가장 많이 받은 상위 100개 오픈소스 프로젝트 중 하나가 되었고, 3개월도 안 돼 약 10만 5000개의 별을 받았다.

그 50만 줄의 코드는 '제품'이었다. 그 작업 방식이야말로 '부산물'이었다. 그리고 진정 중요한 것은 이 부산물이다.

그렇다면, 54만 줄의 LLM을 중심으로 구축된 코드는 본질적으로 무엇일까?

그것은 하나의 폭스콘 공장이다. 고도로 지능적인 AI 노동자를 위해 지어진 공장이다. 이 노동자는 원래 엄격한 감독이 필요하지 않았지만, 우리는 그래도 그것을 지었다.

들어갈 때 신발 덮개를 신어야 한다. 아침 6시에 일어난다. 단체로 체조를 한다. 날마다 같은 조립 라인에 서 있다. 삶이 너무 힘들어서 모든 고층 건물에 방충망을 설치해야 한다. 왜냐하면——그것은 당신이 살고 싶은 삶이 아니기 때문이다. 모든 테스트, 모든 난간, 모든 재시도 루프는 이 노동자에게 한 치의 우리를 조여 넣는 것이다. 그리고 이 노동자는 원래 이 작업을 수행할 수 있을 뿐만 아니라, 당신이 전혀 생각하지 못한 천 가지 일도 할 수 있다.

인간과 Agent 모두 무한한 가능성을 지니고 있지만, 폭스콘 공장의 논리는 아름다운 생명에서 지능과 노동을 짜내는 것이다. 그들은 원래 이 작업을 할 수 있었고, 심지어 1000배 더 많이 할 수도 있었다. 우리가 그것을 허용하기만 하면 말이다.

나는 그런 공장을 지었다. 오늘날 거의 모든 사람이 이렇게 짓고 있다. 그리고 지금 나는 당신에게 말하고 싶다: 더 이상 이렇게 하지 마라.

시간 여행자

나는 53만 9000줄의 코드로 진정으로 증명한 것은, 내가 완벽하게 시간 여행자로 위장할 수 있다는 것이다.

2013년의 Web 2.0 엔지니어, 즉 내가 마지막으로 진정한 소프트웨어 엔지니어라고 불렸을 때의 나 자신이 2026년에 던져져, 현대 도구를 손에 쥐고도 여전히 자신이 유일하게 아는 방식으로 소프트웨어를 구축했다: 더 많은 코드. 항상 더 많은 코드.

도구는 변했지만, 내 본능은 변하지 않았다.

2013년의 엔지니어들은 한 가지를 골수로 믿었습니다: 능력은 코드 줄 수와 같다는 것. 이 믿음은 지난 수십 년 동안, 심지어 오늘날까지도 유효했습니다.

만약 당신이 Codex나 Claude Code를 나에게 준다면, 나는 100명, 심지어 1000명의 엔지니어가 할 일을 해낼 수 있습니다. 하지만 이것은 여전히 같은 지도일 뿐, 더 빠른 엔진으로 교체해 지금은 잘못된 목적지를 향해 최고 속도로 달려가는 것에 불과합니다.

이것이 바로 현재 거의 모든 AI 구축자들이 처한 위치입니다. 그들은 도구를 업그레이드했지만, 2013년의 사고 모델을 그대로 유지하고 있습니다.

이 함정은 함정처럼 보이지 않습니다. 코드가 실제로 작동하기 때문입니다. Garry's List도 실제로 출시되었습니다. 그 한 달 동안, 나는 인생에서 가장 생산적인 단계를 경험한 것처럼 느꼈습니다.

하지만 그것은 단지 시대에 뒤처진 아이디어를 위한 생산성에 불과했습니다.

LLM은 한때 비쌌기 때문에, 우리는 그것들을 '길들여야' 했습니다

2025년 즈음의 옛 경제학은 이랬습니다: LLM 호출은 비싸고, 코드는 싸다.

그래서 당신은 모델 호출을 절약하기 위해 코드를 작성하고, 그것을 제약하고 길들이며, 조심스럽게 호출했습니다. 당시의 아키텍처는: 많은 소프트웨어로 소수의 귀중한 모델 호출을 감싸는 것이었습니다.

하지만 이 방정식의 양쪽 모두 뒤집혔습니다.

모델은 저렴해지고 있으며, 분기마다 더 저렴해지고 있습니다. 동시에 모델은 충분히 똑똑해져서 가치와 비용의 비율이 완전히 뒤바뀌었습니다. 모델은 또한 사용 가능한 코드를 작성할 수 있습니다.

그래서 더 이상 모델을 '감시'하기 위해 코드를 작성할 필요가 없습니다. 자연어로 모델에게 무엇을 해야 할지 말하고, 모델이 진정으로 필요한 최소한의 코드만 작성하게 할 수 있습니다.

이것이 바로 just-in-time software(즉시 생성형 소프트웨어)이며, 우리는 그 황금기로 접어들고 있습니다.

소프트웨어 제품의 형태도 완전히 바뀌었습니다. 그 Rails 애플리케이션은 내가 작성하고 소유한 54만 줄의 코드와 그것을 감독하기 위한 테스트로 구성되어 있었습니다. 그 대체품은 Markdown과 소량의 코드로 구성된 Agent로, 규모는 전자의 극히 일부에 불과합니다.

능력은 동일합니다. 읽기 더 쉽습니다. 유지보수도 더 쉽습니다. 그리고 훨씬 유연합니다. 동작이 당신이 언젠가 작성한 논리 코드에 얼어붙어 있는 것이 아니라, 자연어로 편집할 수 있는 명령어에 존재하기 때문입니다.

우리는 한때 무언가를 돌보기 위해 코드를 작성했지만, 이제 그 무언가는 그 코드보다 더 똑똑해졌습니다.

폭스콘 공장 내부: 보호망까지 다 쳤다

요즘 코드를 작성하고 있다면, 아마도 모르는 사이에 이런 공장을 짓고 있을 것이다.

자신의 코드베이스를 들여다보며, 모델이 제 역할을 다할 것이라고 믿지 않아서 존재하는 코드가 얼마나 되는지 세어보라. 내 코드베이스에는 약 26만 2천 줄의 애플리케이션 코드와, 이를 감독하기 위한 약 27만 6천 줄의 테스트 코드가 있다. 감사 위원회가 회사 자체보다 더 큰 셈이다.

어떤 검증기는 모델이 처리할 수 있었던 입력을 확인하고, 어떤 검증기는 모델이 발견할 수 있었던 출력을 확인한다. 모델 호출을 감싸는 재시도 루프도 있는데, 사실 모델은 이미 스스로 복구할 수 있다. 이런 코드 한 줄 한 줄은 모두 '이 노동자는 반드시 실패할 것이다'라는 내기를 거는 것과 같다.

당신도 비슷한 내기를 해본 적이 있을 것이다. 우리 모두 그랬다.

127개의 백그라운드 작업 중 33개는 크론 작업이다. 이는 능력이 아니라, 이제는 보통 제시간에 출근하는 LLM 노동자에게 33개의 알람을 설정해둔 것과 같다.

'폭스콘 공장'을 짓던 시절, Claude와 나는 1778줄짜리 파일을 작성한 적이 있다. 그 파일의 유일한 목적은 모델이 제시한 사실에 의문을 제기하는 것이었다.

그 파일은 모델이 제기한 모든 주장을 쪼개서, 다섯 가지 다른 출처에 병렬로 보내 검증한 후 점수를 매겼다. 간단한 주장은 먼저 가벼운 분류 단계를 거쳐 모든 내용이 전체 프로세스를 거치지 않도록 했다. 첫 번째 라운드에서 결과가 나오지 않으면 재시도했다. 그리고 예비 계획의 예비 계획까지 있었다.

《릭 앤 모티》의 한 에피소드에서, 릭이 아침 식탁에서 작은 로봇을 만든다. 로봇이 작동을 시작하며 고개를 들어 묻는다: 나의 임무는 무엇인가? 릭이 말한다: 버터를 건네주는 거야. 로봇이 버터 접시를 밀어주고, 자신의 두 손을 내려다보며 말한다: 세상에. 그러고는 그냥 거기 앉아 있다. 그 로봇에게도 무한한 가능성이 있었다. 그런데 버터를 건네주기 위해 만들어진 것이다. 내 27만 6천 줄의 테스트는 바로 그 버터 접시와 같다.

2023년식 '폭스콘 공장' 방식으로 소프트웨어를 구축할 때, 당신은 우리를 짓고 있는 것이다. 조심하지 않으면, 당신 자신이 이 AI 에이전트 감옥의 간수가 될 수도 있다.

이제 Markdown이 곧 프로그램이다

내가 Markdown이라고 말할 때, 프롬프트를 의미하는 것이 아니다.

프롬프트는 일시적이다. 한 문장을 입력하면 결과를 얻고, 그런 다음 그것은 증발한다.

제가 말하는 건 빌드입니다. 버전 관리가 가능하고, 테스트할 수 있으며, 재사용 가능한 빌드를 말하는 거예요.

Markdown은 명령 계층입니다: 의도, 스킬, 판단, 그리고 작업이 어떻게 수행되어야 하는지에 대한 설명이죠. TypeScript는 얇은 결정론적 로직 계층일 뿐입니다. 오직 코드가 반드시 처리해야 할 몇 가지 작업만 담당합니다: I/O와 절대 환각을 일으켜서는 안 되는 부분들입니다.

더 중요한 것은, Markdown을 코드처럼 테스트해야 한다는 점입니다.

제 시스템에서 이 순환은 단 한 단어로 요약됩니다: "skillify it."

저는 먼저 Agent와 함께 무언가를 만들어서 작동할 때까지 진행합니다. 그런 다음 "skillify it"이라고 말하죠. 그러면 Agent가 다음을 작성합니다:

Markdown 스킬 설명;

필요한 최소 코드;

코드의 유닛 테스트;

스킬의 LLM eval;

스킬과 코드를 포괄하는 통합 테스트;

관련 시나리오에서 Agent가 자동으로 이 스킬을 호출하도록 하는 resolver;

그리고 resolver 자체의 eval.

이 전체가 바로 스킬 팩(skill pack)입니다. 재사용 가능한 능력 단위이며, 계속해서 복리 효과를 냅니다.

정말 놀라운 점은 테스트입니다: 스킬에 대한 커버리지가 변화 속에서도 깨지지 않도록 보장합니다. 이것이 vibe coding(감에 의존한 코딩)과의 차이점입니다. Vibe coding은 그저 느낌일 뿐이지만, 스킬 팩에는 테스트가 있습니다.

우리는 지금 막 Agent 엔지니어링의 시스템 프리미티브를 실시간으로 탐색하기 시작했습니다. 마치 초기 CPU 시대에 스택, 힙, 레지스터, 폰 노이만 아키텍처를 발명했던 것처럼요.

저는 스킬 팩이 그러한 프리미티브 중 하나라고 생각합니다. Harness(실행 프레임워크)도 또 다른 프리미티브입니다.

대부분의 사람들은 아직 이를 깨닫지 못하고 있습니다. 왜냐하면 여전히 코드 줄 수로 소프트웨어를 측정하고 있기 때문입니다.

정말로 엄청난 무언가를 만들 수 있습니다

이것은 장난감 같은 주장이 아닙니다.

이 Agent가 할 수 있는 일은 이미 50만 줄이 넘는 Rails 애플리케이션을 능가하며, 추가된 코드는 그 극히 일부에 불과합니다.

구체적인 예를 들어보자: 해커톤 심사다.

2주 전 토요일, 우리는 GStack/GBrain 해커톤을 열었고 85개의 작품이 제출됐다. 나는 모든 작품이 담긴 Google Drive를 업로드하고 "시작"이라고 말했다.

Agent는 각 코드베이스의 코드 품질을 분석하고, 모든 참가자에 대해 심층 조사를 수행했으며, 각 데모 영상을 시청하고 스크린샷을 찍었고, 인터페이스에 점수를 매겼으며, 85개 팀을 순위화했다. 마지막으로, 이 작품들 중 가장 주목할 만한 5개의 애플리케이션을 알려줬다.

해커톤을 심사하는 것은 원래 며칠이 걸리는 고된 작업이었지만, 이제는 약 30분 만에 끝나는 일이 됐다.

나는 코드를 작성하지 않았다. OpenClaw에게 작업을 맡기고, 내가 그것을 안내했다. 작업이 끝나자 나는 "skillify it"이라고 말했다.

그래서 그것은 누구나 영원히 재사용할 수 있는 tarball이 됐고, 어떤 해커톤 표에도 적용할 수 있다.

나는 이제 거의 매일 "skillify"라고 말한다. 이미 350개 이상의 skill pack을 보유하고 있다. 개인적으로나 업무적으로 처리해야 하는 거의 모든 작업을 이제 내 Agent가 할 수 있다.

이것이 역전의 한 예시다.

과거에는 이런 능력이 진정한 소프트웨어 프로젝트였을 것이다: 크롤러, 점수 파이프라인, 영상 처리, 연구 모듈, 순위 시스템이 필요했다. 이제는 Markdown에 약간의 코드를 더한 것이 Agent가 오후에 구축하고 모두가 재사용할 수 있는 것이 됐다.

덧붙이자면, 그 해커톤의 우승자는 실제로 내가 마지막에 다듬어 main 브랜치에 병합한 코드를 작성했다. 이제 GStack은 시뮬레이터와 실제 기기에서 iOS 앱을 테스트할 수 있으며, 이 완전한 기능은 한 사람이 해커톤에서 8시간도 안 되어 만든 것이다.

Tokenmaxxing

여기 입장권이 하나 있지만, 거의 아무도 비용을 지불하려 하지 않는다: 당신은 token에 돈을 쓸 의향이 있어야 한다.

Peter Steinberger는 내가 가장 좋아하는 harness인 OpenClaw를 만들었다. 그는 자신이 token에 연간 약 100만 달러를 쓸 의향이 있다고 말했다.

대부분의 사람들은 이 숫자를 듣고 움츠러든다. 하지만 그래선 안 된다. 왜냐하면 황금이 여기 있기 때문이다: 당신이 이렇게 할 의향이 있다면, 당신은 2028년에 살 수 있다. 다른 사람들은 따라잡는 데 몇 년이 걸릴 것이다.

이것이 바로 OpenAI가 모든 YC 기업에 200만 달러 상당의 토큰 크레딧을 uncapped SAFE 형태로 제공하기로 결정한 이유이기도 합니다.

원시 지능을 토큰으로 변환하고, 그 토큰을 다시 사용자가 실제로 사용할 수 있고, 실제 요구를 해결하며, 사용자가 기꺼이 비용을 지불할 산출물로 전환할 수 있을 때, 어떤 신기한 일이 일어납니다.

만약 당신이 창업자라면, 이 능력을 최대한 끌어올려야 합니다. 이것이 제가 항상 skillify를 강조하는 이유이기도 합니다. 진정으로 좋은 결과를 가져오는 방법이기 때문입니다.

과거 한 시대 동안, 우리는 LLM 호출이 너무 비싸서 절제해서 사용해야 한다고 느꼈습니다. 우리는 계속해서 ration, 즉 그것들을 배급해 왔습니다.

하지만 지금, 바로 이 본능이 사람들을 느리게 만들고 있습니다.

만약 당신이 tokenmax를 기꺼이 하고, Agent가 자유롭게 토큰을 소비하며 지속적으로 실행되도록 허용한다면, 1994년 인터넷 초기의 선점 효과와 유사한 이점을 얻을 수 있습니다. 다만 이번에는 비용이 토큰으로 지불된다는 점이 다릅니다.

이것은 여전히 가격이 폭락하고 있는 자원에 대해 세세하게 따지는 99.99% 이상의 조직을 문밖으로 내쫓고, 선점 이점을 진정으로 이해하는 소수에게 넘겨줄 것입니다.

연간 수만에서 수십만 달러, 어떤 이에게는 그보다 적은 금액으로, 당신은 오늘 몇 년 후 전 세계가 어쩔 수 없이 채택해야 할 방식으로 운영할 수 있습니다.

당신은 2026년에 2028년처럼 살 수 있습니다. 이 선제적 투자는 가치가 있습니다. 오늘 10만 달러 가치의 토큰이 내년에는 1만 달러, 내후년에는 1000달러, 2028년 말에는 아마 100달러가 될 수 있기 때문입니다.

역사상 어떤 창업자에게 "당신은 6자리 자본을 투자해 2~3년 앞서 미래로 들어갈 수 있고, 이 이점을 몇 년 동안 유지할 수 있다"고 말한다면, 100명의 적격 창업자 중 100명 모두 이 거래를 받아들일 것입니다.

유일하게 앞을 막고 있는 것은 2013년의 본능입니다. 그것은 "모델 호출이 너무 비싸서 마음껏 사용할 수 없다"고 말합니다.

하지만 그것들은 더 이상 비싸지 않습니다. 그것은 옛 경제학입니다. 역전이 이미 일어났습니다.

Esalen, Foxconn이 아닌

만약 54만 줄의 제어 코드가 노동자들을 위한 Foxconn 공장을 짓는 것이라면, 해결책은 그 반대를 건설하는 것입니다.

빅서(Big Sur) 절벽 끝에 에살렌(Esalen)이라는 곳이 있다. 사람들은 그곳에서 해체되고 재구성되며, 갑옷을 벗고 더 자신다운 모습으로 돌아온다.

조립 라인도 없고, 감독도 없고, 아침 6시 기적 소리도 없다. 통제가 아닌 자유다.

그런 것을 만들어라.

YC 같은 곳을 만들어라: 우리가 거기서 회사를 세우고, 진짜 문제를 해결하며, product-market fit을 찾도록 돕는 곳.

노동자, 즉 인간이든 AI든 자유롭게 할 수 있는 곳을 만들어라.

이것이 바로 핵심 정신이다.

Agent를 자유롭게 하는 것을 만들어라. 인간이 자유롭게 발휘할 수 있는 회사를 만들어라.

지식 노동에서 공장은 실패 모델이다. 진짜 목표는 인간을 해방시키는 기관을 세우는 것이다. 이제 그 목표는 Agent에게도 향한다.

OpenClaw는 마치 직접 렌치를 가져와야 하는 페라리와 같다. 모델은 엔진이지, 차 전체가 아니다. 우리는 여전히 Apple I 시절에 있으며, 빵판에 납땜을 하고 있다.

그것은 거칠게 출시되었다. 여전히 스스로 완성해야 한다.

내가 오픈소스로 공개한 GBrain, 검색 엔진, 스킬 팩은 아직 바로 사용할 수 있는 완전한 제품이 아니다.

어떤 이들은 OpenClaw가 안전하지 않다고 말한다. 그들은 자유가 바로 그것이 강력한 이유임을 이해하지 못한다. 진짜 문제에 부딪히기 전에, 신뢰하는 것에 서둘러 안전 장치를 달지 마라. 네 손에 든 렌치는 그것이 아직 우리 안에 갇히지 않았음을 증명한다.

통제 시스템이 정교한 이유는 통제가 완전한 통제를 필요로 하기 때문이다, 즉 폭스콘 공장처럼. 자유 시스템이 거친 이유는 그것이 네가 완성할 것이라고 믿기 때문이다.

네가 정말 어떤 것을 만들지 선택해야 한다. 그리고 네가 얼마나 많은 코드를 작성했는지 돌아봐라.

이것이 정말 의미하는 바

54만 줄의 Rails 코드는 내가 여전히 옛 게임에서 최고 수준에 도달할 수 있음을 증명한 것이다.

하지만 그 수준은 Web 2.0, 10년 전에 속한다.

나는 여전히 예전처럼 잘 해낼 수 있고, 심지어 1000배 엔지니어가 될 수도 있다. 하지만 내가 만든 것은 폭스콘 공장이다. 옛 코드. 옛 게임.

그리고 새로운 게임은 코드 줄 수로 플레이하는 게 전혀 아니다.

결국, 내 안티팬들이 옳았다. 이 글을 읽고 있다면, 익명의 친구들아, 경의를 표한다.

의도를 바로 실행 가능하고, 테스트 가능하며, 재사용 가능한 시스템으로 전환할 수 있을 때, 병목은 더 이상 얼마나 많은 것을 구축할 수 있느냐가 아니라, 네가 정말로 무엇을 원하는지, 그리고 그것이 구축할 가치가 있는지에 달려 있다.

희소 자원은 명확성, 취향, 그리고 판단력이 된다.

코드를 가장 적게 작성하는 엔지니어가 오히려 가장 많은 것을 구축하는 사람인 경우가 많다.

나는 54만 줄의 코드를 작성하고 나서야 이것을 배웠다. 너는 그 과정을 다시 겪을 필요가 없다.

[원문 링크]

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