이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
최근 가장 주목하고 있는 트렌드는 LLM 기반 에이전트의 도구 사용 능력입니다. 단순 텍스트 생성을 넘어서 API를 호출하거나 코드를 실행하면서 멀티스텝 태스크를 자율적으로 수행하는 방향이 빠르게 발전하고 있습니다. 수업 프로젝트로 LangChain을 써서 작은 에이전트를 만들어봤는데, 툴 선택 로직이 프롬프트에 얼마나 민감한지를 직접 확인했습니다. 이 트렌드를 실무에 활용한다면, 반복적인 데이터 수집이나 리포트 초안 작성같은 작업을 에이전트로 자동화하는 방향이 현실적이라고 봅니다. 정확도가 100%가 아니어도 사람이 검수하는 구조를 유지하면 실용적으로 쓸 수 있다는 관점으로 접근하고 있습니다.
에이전트가 실수할 때 사람이 개입할 수 있는 구조를 함께 설계하는 것이 현재 수준에서 가장 실용적인 접근이라고 봅니다. 그 방향으로 기술을 익히고 있습니다.
LLM 기반 에이전트 트렌드를 활용 관점으로만 보는 것만큼 한계를 함께 이해하는 것이 중요합니다. 장점은 반복적인 멀티스텝 작업을 코드 없이 자연어로 구성할 수 있어 자동화 범위가 크게 넓어진다는 점입니다. 하지만 hallucination — 모델이 사실이 아닌 정보를 자신있게 생성하는 문제는 아직 해결 중인 과제이고, 에이전트가 자율적으로 행동할수록 오류의 파급 범위가 커집니다.
RAG(검색 증강 생성) — 외부 지식 베이스를 검색해 모델에 주입하는 방식이 hallucination을 줄이는 방법으로 자주 쓰이지만, 검색 품질에 따라 결과가 달라지는 추가 변수가 생깁니다. 도입 비용도 현실적인 장벽인데, 경량화(quantization) 기술이 함께 발전하고 있는 것이 균형을 맞추는 방향입니다. 트렌드는 장단점을 함께 볼 때 실용적으로 쓸 수 있습니다.
ML/DL 트렌드 중 LLM 외에 주목하고 있는 것은 이미지·영상 생성 분야에서 Diffusion 모델이 주류로 자리잡은 것입니다. GAN 방식이 학습 불안정성 문제를 안고 있었던 것과 달리, Diffusion 모델은 노이즈를 점진적으로 제거해 이미지를 생성하는 방식으로 더 안정적인 결과를 만들어냅니다. 수업에서 직접 사용해보면서 프롬프트 설계에 따라 결과가 크게 달라진다는 것을 경험했고, 모델 자체보다 입력을 어떻게 설계하는지가 실용 활용의 핵심이라는 것을 알게 됐습니다.
텍스트+이미지를 동시에 이해하는 멀티모달 방향으로 발전 중인 것이 콘텐츠 제작 자동화에 가장 직접적인 영향을 줄 것이라고 생각합니다. 이 트렌드를 실무에 활용한다면 시안 제작 초안 자동화나 다양한 이미지 콘텐츠 생성이 현실적인 방향입니다. 기술 트렌드는 직접 써봐야 실용적 감각이 생깁니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 당근마켓 ML 엔지니어 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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