LLM 사용량을 확장하는 방법

Source: Towards Data Science

왜 LLM 사용을 확장해야 하는가

확장은 세 단계에서 강력함이 입증되었습니다:

• Pre‑training – 더 큰 모델과 더 많은 데이터가 품질을 향상시킵니다.
• Post‑training – 지도 학습 파인‑튜닝과 RLHF가 지시 수행 능력을 높입니다.
• Inference‑time scaling – “thinking tokens”(추론 모델)이 출력 품질을 끌어올립니다.

같은 원리가 사용 기반 확장에도 적용됩니다: LLM을 더 효율적으로 활용할수록 생산성 향상이 커집니다. 성공적인 확장을 위한 핵심 요소:

• 충분한 모델 용량(파라미터 수).
• 관련 데이터 또는 프롬프트에 대한 접근성.
• 다수 에이전트를 효율적으로 오케스트레이션하는 능력.

가치 있는 사용 사례 예시:

• 대기 중인 Linear 이슈를 자동화.
• 영업 전화에서 나온 작은 기능 요청을 신속히 제공.
• 코딩 에이전트를 활용한 일상적인 UI 개선 처리.

작업을 완료하는 임계값이 크게 낮아졌습니다. 이전에 몇 시간씩 집중 디버깅이 필요했던 작업도 이제 LLM(예: Claude Sonnet 4.5)에 프롬프트를 주고 몇 분 안에 결과를 검토하면 해결할 수 있습니다.

LLM 사용을 확장하는 방법

병렬 코딩 에이전트

여러 코딩 에이전트를 동시에 실행하면 여러 작업을 한 번에 처리할 수 있습니다.

• 워크플로우: Git worktree 또는 별도 브랜치를 사용해 각 에이전트의 작업을 격리합니다.
• 도구: Cursor 에이전트, Claude Code, 혹은 기타 에이전트 기반 코딩 플랫폼.
• 예시: Cursor에서 메인 기능을 코딩하면서, 들어오는 버그 리포트를 Claude Code에 자동 분석 및 수정 요청으로 라우팅합니다. 버그‑수정 에이전트는 Linear 이슈를 Cursor에 복사하면 Linear MCP를 통해 읽어들여 트리거됩니다.

딥 리서치 에이전트

딥‑리서치 기능(예: Gemini 3, OpenAI ChatGPT, Anthropic Claude 등)을 활용하면 다른 작업을 하면서도 방대한 정보를 수집할 수 있습니다.

• 사용 사례: 목표 시장 세그먼트(ICP) 조사 또는 새로운 기술 탐색.
• 프로세스: ICP 세부 정보를 Gemini 3에 붙여넣고 컨텍스트를 제공하면 에이전트가 간결한 보고서를 생성합니다.
• 결과: 20분짜리 딥‑리서치 실행만으로 실행 가능한 인사이트가 가득한 보고서를 얻을 수 있습니다.

n8n(또는 유사 도구)으로 자동화 워크플로우 구축

워크플로우 자동화 플랫폼을 사용하면 외부 이벤트에 따라 LLM 동작을 트리거할 수 있습니다.

• 예시 1: Slack 채널에서 버그 리포트를 모니터링하고, 자동으로 Claude Code 에이전트를 시작해 각 리포트를 조사합니다.
• 예시 2: 여러 API에서 데이터를 수집해 LLM에 전달하고, 포맷된 요약을 받습니다.
• 이점: 수동 핸드오프를 없애고 LLM이 지속적으로 생산성을 유지하도록 합니다.

추가 기법

• 정보‑수집 파이프라인: 웹 스크래핑, 벡터 검색, LLM 요약을 결합해 지식 베이스를 최신 상태로 유지합니다.
• 예약된 백그라운드 에이전트: 야간에 코드 리뷰 또는 문서 생성 에이전트를 실행합니다.
• 동적 자원 할당: 피크 기간에 고처리량 에이전트를 위해 컴퓨팅(GPU/CPU) 자원을 확장하고, 유휴 시에는 축소합니다.

결론

병렬 코딩 에이전트를 운영하고, 딥‑리서치 도구를 활용하며, 워크플로우를 자동화함으로써 LLM 사용을 확장하면 엔지니어와 조직의 생산성을 크게 높일 수 있습니다. 모델 학습에서 나타난 동일한 확장 법칙이 모델을 어떻게 사용하느냐에도 적용됩니다. 보다 효과적이고 동시적인 LLM 상호작용을 오케스트레이션함으로써 더 적은 시간에 더 많은 작업을 수행하고, AI‑보강 워크플로우에서 앞서 나갈 수 있습니다.