에이전트 랩: 워크로드와 하네스의 적합성

Cursor, Intercom, Cognition, Decagon과 같은 에이전트 랩들은 최근 자체적인 버티컬 모델을 출시하며 대형 모델 제공자에 대한 의존도를 낮추고 마진을 보호하기 위한 수직적 통합 전략을 취하고 있다.

에이전트 랩의 기술적 자원 배분은 두 가지 방향으로 나뉜다. 모델 가중치를 직접 학습하고 업데이트하는 데 집중하는 진영과, 컨텍스트 관리 및 도구 사용 등 에이전트 엔지니어링이나 최적의 **하네스(Harness)**를 구축하는 데 집중하는 진영이다.

이 선택의 핵심은 **워크로드-하네스 적합성(Workload-Harness Fit)**에 달려 있다. 워크로드는 다음과 같은 네 가지 차원에 따라 성격이 달라진다.

• 볼륨(Volume): 작업의 실행 빈도. 데이터 플라이휠의 생성 속도와 비용 절감의 경제적 유인을 결정한다.
• 실행당 가치(Value per execution): 작업 완료의 경제적 영향력. 모델 품질에 대한 투자 규모와 오류 허용 범위를 결정한다.
• 검증 특성(Verification Properties): 보상 신호의 정확성(Veracity), 확산성(Proliferation), 비대칭성(Asymmetry)을 의미한다.
• 타임 호라이즌(Time horizon): 연속적인 의사결정과 도구 상호작용의 복잡도. 호라이즌이 길수록 보상 귀속과 학습 데이터 생성이 기하급수적으로 어려워진다.