AI 에이전트가 코드를 실험하고 개선하는 법

핵심 내용

• Karpathy의 AutoResearch 방법론을 라이브 스트리밍 코드 실험에 적용한 사례 소개
• AI 에이전트가 코드 수정, 빌드, 실험, 판정을 반복하는 자율 루프와 7가지 비타협 원칙, 계층적 검증, 3중 기억 장치, 실험 인프라 구성
• 스트리밍 품질(QoE) 17% 개선, 7개 시나리오 개선, 사람 5시간 대비 AI 60시간으로 12배 레버리지 확보

구조와 흐름

• 라이브 스트리밍의 저지연 과제와 사람이 직접 튜닝할 때의 비용 제시
• 자율 루프 설계와 Regression Guard, Context Rot 방지 등 실험 운영 방식 설명
• 반복 실험에서의 주요 개선, 실패, HALT 사례 분석과 최종 결과 정리

성능/운영 포인트

• ABR, QoE, LL-HLS 등 미디어 기술을 실험 대상으로 사용
• 통계적 엄격성과 계층적 검증으로 에이전트 실험의 신뢰성 확보
• 실제 운영 코드 최적화에 AI 에이전트를 적용할 가능성 제시