더 큰 규모의 작업을 지휘합니다
17만 건 이상의 메시지 · 4개월 이상 · 같은 에이전트
하나씩 이어지는 작업이 아니라 프로젝트를 지휘합니다. 앞선 라운드에서 내린 결정과 만들어낸 결과가 계속 유효하기 때문에, 밀고 나갈 수 있는 범위가 머릿속에 담아둘 수 있는 양에 묶이지 않습니다.
모든 Lynx Model 뒤에는 Collaborative Multi-Model Amplification이 있습니다. 지금 실제로 만들고 있는 프로젝트에서 더 짧은 시간과 더 낮은 비용으로 더 높은 품질의 결과를 돌려줍니다.
무엇을 얻는가
17만 건 이상의 메시지 · 4개월 이상 · 같은 에이전트
하나씩 이어지는 작업이 아니라 프로젝트를 지휘합니다. 앞선 라운드에서 내린 결정과 만들어낸 결과가 계속 유효하기 때문에, 밀고 나갈 수 있는 범위가 머릿속에 담아둘 수 있는 양에 묶이지 않습니다.
같은 비용 구간에서 43.5 → 88
자체 엔지니어링 평가에서 품질이 다시 만들어야 하는 결과와 그대로 받아들일 수 있는 결과 사이의 선을 넘었습니다.
평소 걸리는 시간의 약 4분의 1
같은 작업, 같은 품질 기준의 자체 평가 결과입니다. 절약은 두 겹입니다. 작업이 더 일찍 끝나고, 설명하고 방향을 되돌리는 데 쓰는 시간도 크게 줄어듭니다.
비용은 약 30%, 경우에 따라 10%까지
같은 작업에서 승인된 품질이 같거나 더 좋을 때의 자체 엔지니어링 평가 결과입니다.
어떤 브라우저에서도 · 휴대폰에서도
어떤 브라우저에서든 무엇을 하고 있는지 확인하고 다음 단계를 정할 수 있습니다. 휴대폰도 마찬가지입니다. 실제 작업은 계속 본인 컴퓨터에서 실행됩니다.
새로 등장하는 최신 모델을 계속 투입
더 강한 모델이 나올 때마다 따라가고, 그 결과는 그대로 전달됩니다. 이미 쓰고 있는 Lynx Model이 강해지므로 옮겨 갈 일도, 다시 배울 일도 없습니다.
요금
자체 엔지니어링 평가에서 같은 작업에 승인 품질이 같거나 더 좋을 때, BoltLynx의 비용은 약 30%였고 일부 경우에는 10%까지 내려갔습니다. 같은 저장소, 같은 환경, 같은 승인 기준으로 비교했습니다.
다시 만들어야 하는 값싼 결과는 그대로 쓸 수 있는 좋은 결과보다 비쌉니다. 돈이 들고, 오후 시간이 사라지기 때문입니다. 한 번에 통과하는 비율이 올라가므로 작업 비용은 한 번만 냅니다.
Credits를 구매하면 어떤 Lynx Model에든 쓸 수 있고, 작업에 따라 바꿔서 쓰면 됩니다. 모델마다 Credits 소모 속도가 다르므로 예산을 어디에 둘지는 작업 단위로 판단하면 됩니다. 구매한 Purchased Credits는 계정이 활성 상태이고 정상적으로 유지되는 동안 사용할 수 있습니다.
Lynx Models · Collaborative Multi-Model Amplification
모든 Lynx Model은 Collaborative Multi-Model Amplification으로 작동하는 복합 모델입니다. 남는 판단은 하나뿐입니다. 이 작업이 얼마나 어려운지. 가장 어려운 일은 Apex, 엔지니어링과 종합 업무는 Pro, 속도와 비용이 중요하면 Flash를 Vision과 Code 중에서 고르면 됩니다.
가장 어려운 작업을 위한 플래그십 복합 모델
시스템 아키텍처, 까다로운 디버깅, 중요한 기술 판단, 잘못된 방향의 비용이 큰 작업에 적합합니다.
엔지니어링 실행을 위한 프로 복합 모델
코딩, 리팩터링, 장애 분석, 테스트 수정 등 실제 엔지니어링 프로젝트를 꾸준히 진행합니다.
일상 업무부터 복잡한 문제까지 다루는 프로 복합 모델
조사, 정보 정리, 문서, 제품 판단, 복잡한 협업처럼 전체를 보는 판단이 필요한 작업에 적합합니다.
빠른 멀티모달 작업을 위한 복합 모델
스크린샷, 도표, UI 상태와 같은 시각 입력을 읽고 분석, 구현, 개선까지 빠르게 진행합니다.
빠르고 비용 효율적인 코딩용 복합 모델
작은 코드 수정, 간단한 스크립트, 짧은 코드 리뷰, 일괄 처리, 일상적인 코딩 반복에 적합합니다.
가격이 합리적인 외부 모델과 오픈소스 모델. 단순한 작업, 실험, 비용을 아끼는 반복에 적합합니다.
여러 모델이 하나보다 강한 이유. 모델 하나는 자기가 처음 내놓은 답에 머물고, 무엇을 놓쳤는지 스스로 확인할 방법이 없습니다. 서로 보완하는 모델들이 제안하고 반박하고 검토하고 다듬기 때문에, 약한 안은 내 코드가 되기 전에 걸러집니다.
더 큰 규모의 작업을 지휘합니다
실제 프로젝트는 한 번 넘기고 끝나지 않고 계속 반복됩니다. 그래서 지휘하는 쪽은 늘 사람입니다. 방향을 주고, 돌아온 것을 보고, 다음에 무엇이 중요한지 정합니다. 달라지는 것은 다루는 단위입니다. 작업으로 쪼개 다시 붙이는 대신 프로젝트 자체를 움직입니다.
어디서 막히는지는 이미 아실 겁니다. 컨텍스트가 가득 차고, 새로 시작한 쪽은 3주 전에 정한 것을 전혀 모르고, 기록을 다시 붙여도 당시의 판단 과정까지 돌아오지는 않습니다. 그래서 다시 작업을 하나씩 넘기는 상태로 돌아갑니다.
여기서는 앞서 내린 결정, 만들어낸 결과, 작성한 테스트, 그리고 이 프로젝트에서 일하는 방식이 다음 라운드에도 계속 유효합니다. 주의를 쓰는 곳은 다음 판단이지, 앞선 판단의 전제를 다시 세우는 일이 아닙니다.
같은 BoltLynx Product Agent가 4개월 넘게 BoltLynx 개발에 참여하고 있습니다. 제품 코드, 기능, 테스트, 인프라, 배포, 제품 의사결정이 연속된 반복 작업 속에서 함께 발전해 왔습니다. 검수된 결과와 그 결과를 만든 판단은 다음 반복 작업으로 이어집니다. 같은 에이전트가 같은 작업을 이어가며 17만 건이 넘는 메시지와 9만 회가 넘는 모델 호출을 남겼습니다. 긴 대화 하나도 아니고, 사람 없이 돌아가는 자동화도 아닙니다.
바로 쓸 수 있는 결과를 받습니다
보기 좋은 초안이 아닙니다. 지금 실제로 만들고 있는 프로젝트에서 한 번에 기준을 통과하는 결과입니다.
자체 엔지니어링 평가에서 품질 점수는 증폭 없이 43.5, 증폭을 적용해 88이었고 비용 구간은 같았습니다. 43.5는 다시 만들어야 하는 결과이고 88은 받아들일 수 있는 결과입니다. 차이는 다듬기의 정도가 아니라 둘을 가르는 선을 넘었다는 데 있습니다.
서로 보완하는 모델들이 구현 전에 반박하고 다듬기 때문에, 받는 결과는 그 가운데 가장 좋은 모델이 혼자 낸 것보다 낫습니다. 접근 방식에서도, 코드에서도, 그 사이의 판단에서도 그렇습니다.
BoltLynx는 단발성 지시가 아니라 길고 복잡한 작업을 위해 만들었습니다. 컨텍스트를 유지하는 방식, 행동하는 방식, 결과를 검증하는 방식이 모두 그 규모에 맞춰져 있습니다. 품질이 새어 나가는 지점이 바로 그 규모이기 때문입니다.
시간 효율이 올라갑니다
같은 작업, 같은 품질에서 자체 엔지니어링 평가 기준으로 BoltLynx가 쓴 시간은 같은 작업에 평소 걸리는 시간의 약 4분의 1이었습니다. 막다른 길이 줄고, 다시 시도하는 일이 줄고, 처음으로 돌아가는 일이 줄어듭니다.
하루를 잡아먹는 것은 응답을 기다리는 시간이 아닙니다. 작업을 쪼개고, 맥락을 다시 설명하고, 어긋난 방향을 되돌리려고 불려 나오는 일입니다. 더 큰 단위를 맡기면 그 끊김이 작업 시간으로 돌아옵니다.
엔지니어링은 회차로 진행됩니다. 만들고, 테스트하고, 결과를 보고, 다음을 정합니다. 각 회차를 줄이면 절약은 프로젝트 기간 전체에 곱해져 쌓이고, 한 번으로 끝나지 않습니다.
한 단계씩 지켜보는 일에 소모되지 않으므로 여러 작업을 나란히 밀고 나갈 수 있습니다. 밀어낼 수 있는 엔지니어링의 양이 타이핑 속도로 정해지지 않습니다.
어디서든 닿고, 내 손에 남습니다
동시에 요구되지만 보통 부딪히는 두 가지. 어디서든 닿는 것과, 실행을 내 환경 안에 두는 것. 에이전트와 이야기하는 곳과 에이전트가 움직이는 곳을 나누면 둘 다 성립합니다.
자리를 비웠을 때는 다른 컴퓨터나 휴대폰 브라우저에서 BoltLynx를 열어 무엇을 하고 있는지 보고, 방향을 바꾸고, 다음 단계를 정할 수 있습니다. 그러기 위해 설치할 것은 없습니다.
휴대폰은 조작 화면이고 실행 환경이 아닙니다. 파일, 명령, 테스트는 내 컴퓨터의 로컬 클라이언트를 통해 실제 저장소를 대상으로 실행됩니다. 모델 추론과 작업 조정은 클라우드 서비스에서 진행하고, 승인된 파일 작업과 명령은 로컬 클라이언트가 실행합니다..
BoltLynx는 직접 고른 프로젝트 폴더 안에서만 작업하며, 컴퓨터 전체를 건드리지 않습니다.
셸 명령과 민감한 작업은 승인, 거부, 허용 목록, 차단 중에서 고를 수 있습니다. 하나씩 확인하는 방식도 가능합니다.
코드를 넘어서
엔지니어링 프로젝트는 조사, 데이터, 문서, 웹사이트, 발표 자료, 다국어 산출물로 번져 갑니다. BoltLynx는 저장소 앞에서 멈추지 않고 그 주변 작업까지 이어서 할 수 있습니다.
논문, 명세, 저장소, 웹 자료를 살펍니다. 근거를 프로젝트에 붙여 둔 채로 유지하고, 알아낸 것을 결정으로 바꿉니다.
데이터셋, 스크립트, 계산, 비교, 그래프를 다룹니다. 그럴듯한 답에서 멈추지 않고 명시한 기준에 비추어 출력을 확인합니다.
같은 프로젝트 맥락에서 기술 문서, 보고서, 웹사이트, 발표 자료, 다국어 산출물을 만듭니다.
BoltLynx