AI / ML·
토스 SLASH·
토스 SLASH·DS와 MLE가 함께 일하는 법
토스뱅크 ML 팀이 DS와 MLE 간 협업 방식을 1년 동안 세 단계에 걸쳐 개선한 과정을 다룬다. Jupyter 노트북 전달 방식에서 추상화 인터페이스 기반 패키지 계약으로 전환해 "첫 커밋 당일 배포"를 달성했다.
#mlops#monorepo#machine-learning+2
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Stack Overflow Blog·
Stack Overflow Blog·대규모에서 여러 에이전트를 협력시키는 방법
문제도메인별 sub-agent 로 짠 멀티에이전트 구조는 부서 경계를 넘는 고객 질문을 잘 못 풀고, 비용·예측 가능성·신뢰성을 동시에 만족시키기 어렵다.
접근Intuit 는 서브에이전트 구조를 버리고 중앙 planner 1 개 + skills/tools 풀로 평탄화했다. plan-execute 모델로 워크플로우를 구성하고, 금융 계산은 결정적 툴로 빼서 환각을 차단한다. offline/online/human eval 세 축과 golden dataset 기반 LLM judge 로 회귀를 검사하고, GenOS 플랫폼이 보안과 관측을 일원화한다.
결과사용자 행동 분석이 단일 에이전트 한계를 드러냈고, fallback 모델은 개별 평가해야 응답·"성격"이 달라 단순 redundancy 가 통하지 않는다는 점을 강조한다.
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