37signals의 Jeremy Daer(제레미 데어)는 자율 에이전트 아키텍처의 중대한 변화를 예고했다. 바로 기존의 REST API 중심 구조에서 명령줄 인터페이스(CLI) 도구로의 전환이다. API가 소프트웨어 통신의 표준이긴 하지만, AI 모델이 페이지네이션, 속도 제한 대응, 인증 오류 등 복잡한 로직을 직접 처리하게 만드는 것은 비효율적이다. 이러한 기술적 세부 사항을 모델이 직접 관리하게 되면 메모리인 컨텍스트 윈도우가 빠르게 소모된다. 결국 안정적인 실행을 위해 가장 비싼 '고성능' 모델을 강제로 사용해야 하는 상황이 발생한다. 반면 CLI 도구를 활용하면 개발자는 에이전트에게 단순화된 상호작용 계층을 제공할 수 있다. CLI는 복잡한 로직을 명료한 명령어로 캡슐화하여 성능 문턱을 낮춘다. 덕분에 가상의 GPT-5-nano나 Haiku 4.5 같은 작고 빠른 모델들도 고가의 추론 엔진이 필요한 복잡한 작업을 성공적으로 완수해낸다. 이는 '무지성' 지능에 의존하기보다 효율적인 기술 실행에 집중하는 전략적 전환이다. 특히 메서드 체이닝과 같은 복잡한 상황에서 운영 안정성을 확보하는 데 유리하다. 장기적인 이점은 경제성이다. 반복적인 자율 작업에서 가공되지 않은 API 호출은 토큰의 '재앙적인' 축적을 초래할 수 있다. 모델이 실패를 반복하거나 방대한 데이터를 처리하는 과정에서 비용이 기하급수적으로 늘어나기 때문이다. CLI를 활용하면 이러한 컨텍스트 팽창을 최소화하고 정확도를 유지하면서도 불필요한 '토큰 연소'를 방지할 수 있다. 이는 도구 활용 능력을 극대화하여 소형 AI 모델의 가치를 끌어올리는 에이전틱 태스크 설계의 진화다.

37signals의 Jeremy Daer(제레미 데어)는 자율 에이전트 아키텍처의 중대한 변화를 예고했다. 바로 기존의 REST API 중심 구조에서 명령줄 인터페이스(CLI) 도구로의 전환이다. API가 소프트웨어 통신의 표준이긴 하지만, AI 모델이 페이지네이션, 속도 제한 대응, 인증 오류 등 복잡한 로직을 직접 처리하게 만드는 것은 비효율적이다. 이러한 기술적 세부 사항을 모델이 직접 관리하게 되면 메모리인 컨텍스트 윈도우가 빠르게 소모된다. 결국 안정적인 실행을 위해 가장 비싼 '고성능' 모델을 강제로 사용해야 하는 상황이 발생한다. 반면 CLI 도구를 활용하면 개발자는 에이전트에게 단순화된 상호작용 계층을 제공할 수 있다. CLI는 복잡한 로직을 명료한 명령어로 캡슐화하여 성능 문턱을 낮춘다. 덕분에 가상의 GPT-5-nano나 Haiku 4.5 같은 작고 빠른 모델들도 고가의 추론 엔진이 필요한 복잡한 작업을 성공적으로 완수해낸다. 이는 '무지성' 지능에 의존하기보다 효율적인 기술 실행에 집중하는 전략적 전환이다. 특히 메서드 체이닝과 같은 복잡한 상황에서 운영 안정성을 확보하는 데 유리하다. 장기적인 이점은 경제성이다. 반복적인 자율 작업에서 가공되지 않은 API 호출은 토큰의 '재앙적인' 축적을 초래할 수 있다. 모델이 실패를 반복하거나 방대한 데이터를 처리하는 과정에서 비용이 기하급수적으로 늘어나기 때문이다. CLI를 활용하면 이러한 컨텍스트 팽창을 최소화하고 정확도를 유지하면서도 불필요한 '토큰 연소'를 방지할 수 있다. 이는 도구 활용 능력을 극대화하여 소형 AI 모델의 가치를 끌어올리는 에이전틱 태스크 설계의 진화다.