Amp(새 창에서 열림) 는 개발자가 야심찬 아이디어를 실제 동작하는 소프트웨어로 전환하도록 돕는 프런티어 AI 에이전트를 만들고 있습니다. Amp의 CEO인 Quinn Slack에게 모델의 개선은 에이전트가 할 수 있는 일을 확장할 기회입니다. 개발자가 무엇을 만들지 결정하는 것부터 코드 작성과 페이지 디자인까지 그 범위가 넓어집니다.
Amp는 사용자에게 가장 잘 맞는 것을 기준으로 모델을 선택하고 추천하며, OpenAI 모델이 Amp에서 사용되는 토큰의 대부분을 차지합니다. Quinn은 이렇게 말합니다. “OpenAI는 매우 투명하고, 안전장치가 적용될 때 사용자는 그 사실을 알고 이해합니다. 그래서 OpenAI 모델을 사용하기가 정말 쉽습니다. OpenAI 모델만으로 Amp에서 모든 작업을 할 수 있고 정말 만족스럽습니다.”
“저희 사용자들은 OpenAI 모델이 점점 더 좋아져 온 그 일관성을 정말 높이 평가합니다.”—Quinn Slack, CEO이자 기술 스태프 멤버, Amp
Sign in with ChatGPT로 개발 비용 낮추기
개발자들이 에이전트에 더 많은 작업을 맡기면서 토큰 비용이 제약이 될 수 있습니다. Quinn은 일부 Amp 사용자가 주당 10 billion 토큰을 소비한다고 말합니다. 그는 사람들이 사용량의 매 증가분을 살피면 에이전트가 무엇을 할 수 있는지 알아가는 데 발목이 잡힐 수 있다고 믿습니다.
이를 완화하기 위해 Amp는 Sign in with ChatGPT 통합을 출시했습니다. Quinn은 이를 통해 Amp 사용자가 더 많은 토큰과 GPT‑6 Astra를 포함한 OpenAI 모델에 접근할 수 있게 되었으며, 이것이 에이전트에게 더 큰 작업을 맡기려는 의지를 바꾸어 놓는다고 말합니다.
“Sign in with ChatGPT는 사람들이 모든 토큰 하나하나를 세지 않아도 되는 느낌을 갖게 해 줍니다.” 그는 말합니다. “그리고 일단 에이전트를 실제로 풀어주고 더 긴 고삐를 주면, 그것이 얼마나 많은 일을 할 수 있는지 깨닫게 됩니다.” Quinn은 사람들이 에이전트를 활용해 계획을 세우고, 무엇을 만들지 결정하고, 출시 이후에도 작업을 계속하는 것을 본다고 말합니다.
GPT‑6 Astra로 글쓰기, 디자인, 창작하기
Amp는 에이전트가 제품을 만들고 성장시키는 모든 작업을 도울 수 있기를 바랍니다. Amp 자체의 20인 팀도 그렇게 사용하고 있으며, 마케팅에서도 마찬가지입니다. “저희는 이를 전담하는 사람은 없지만, 전담하는 에이전트는 있습니다.”라고 Quinn은 말합니다. 팀은 새 사용자의 경험을 개선하고 검색 등 다른 채널을 통해 더 많은 사람이 Amp를 발견하도록 돕기 위해 에이전트에 의존합니다.
그런 작업에서는 고품질의 글쓰기와 디자인이 매우 중요합니다. GPT‑6 Astra는 팀이 Amp의 엄격한 기준에 부합하는 문서와 디자인 페이지를 제작하도록 돕습니다.
“저희는 매우 독특한 디자인 스타일과 글쓰기 스타일이 있습니다. 이 부분에 상당히 까다롭지만, GPT-6 Astra가 해내는 모습에 정말 만족하고 있습니다.”—Quinn Slack, CEO이자 기술 스태프 멤버, Amp
Quinn은 집에서도 GPT‑6 Astra로 실험을 계속합니다. 그는 집의 설계도를 에이전트에 주고 이를 사용해 Blender에서 3D 모델을 만들었습니다. 그리고 그와 그의 자녀들은 그 모델을 게임으로 만듭니다. 집을 가로지르는 lazy river를 추가하거나, 할머니가 마늘을 싫어하는 데서 영감을 받아 마늘을 쫓아다니는 게임 등을 만듭니다. “그리고 이건 겨우 몇 달 전에는 불가능한 일이었습니다.”라고 그는 말합니다.
GPT‑Live‑1으로 에이전트와 대화하기
Amp는 최근 사용자가 다른 에이전트를 시작하고 관리하도록 돕는 대화형 AI 어시스턴트 Puck을 Amp에 내장해 발표했습니다. 사용자는 Puck에게 에이전트를 시작해 버그를 조사하도록 하거나, 여러 에이전트를 조율하거나, 기술적 문제에 관한 이전 대화를 찾도록 요청할 수 있습니다.
GPT‑Live‑1으로 구동되는 Calling Puck을 통해 사용자는 시계에서도 Puck과 실시간으로 대화할 수 있습니다. Quinn은 사람들이 컴퓨터에서 떨어져 있는 동안, 심지어 달리기를 하는 동안에도 자신의 에이전트가 작업을 계속하도록 하는 데 이를 활용할 것이라고 상상합니다.
Ultrafast로 에이전트 워크플로우 가속하기
Amp는 GPT‑6 Astra로 Ultrafast 모드를 테스트해 왔으며, Quinn은 더 빨라진 속도가 사람들이 에이전트를 사용하는 방식을 바꾼다고 말합니다. 오늘날 사람들은 각 작업이 끝나기를 기다리는 동안 여러 에이전트 작업 사이를 전환하곤 합니다. 더 빠른 응답은 사람들이 다루는 에이전트 수를 줄이거나, 에이전트가 결과를 돌려주기 전에 자신의 작업을 검토할 시간을 더 주도록 할 수 있습니다.
“사람들은 이렇게 훌륭하면서도 이렇게 빠른 모델을 본 적이 없습니다.”—Quinn Slack, CEO이자 기술 스태프 멤버, Amp
Amp에게 다음 단계는 코딩 이전과 이후의 더 많은 작업을 에이전트에 통합하여, 개발자가 모든 단계를 직접 처리하지 않고도 아이디어를 더 멀리 나아갈 수 있도록 하는 것입니다. “인간이 무엇을 만들어 낼지에 대한 미지의 영역이 있고, 그것을 우리 모두가 지켜보게 됩니다. 그 일에 일조하고 있다는 것은 멋진 일입니다.”라고 Quinn은 말합니다.