연구하고 실험하며, 배운 것을 공개합니다.
로보코는 AI와 작은 팀이 어디까지 도전할 수 있는지 실제 과제로 확인합니다. 개발 에이전트의 완주, 전문 도메인의 도구 개발, 클라우드 인프라의 활용 방식을 탐구하며, 실험 조건과 관찰 결과를 함께 기록합니다. 기대한 결과를 얻지 못했을 때도 다음 판단에 필요한 근거로 남깁니다.
소개 기준: 2026-09-24. 최신 실험 조건과 진행 상황은 각 프로젝트의 대시보드·연구 기록에서 확인할 수 있습니다.
랄프루프 완주 비교
결과 공개 · 후속 실험 진행
질문: AI 개발 에이전트는 목표를 받은 뒤, 사람의 개입 없이 검증을 통과할 때까지 개발을 완주할 수 있을까요? 모델과 작업 환경의 조합은 그 과정에 어떤 차이를 만들까요?
방법: 공통 과제인 RealWorld 백엔드를 구현하도록 맡깁니다. 작업과 검증을 반복하는 랄프루프를 사용하고, 공식 Hurl 테스트로 결과를 판정합니다. 실험별로 모델·하네스·언어·반복 한도를 기록하고, 독립적인 재검증을 통해 완주 여부를 확인합니다. 여기서 하네스는 에이전트가 도구를 사용하고 작업을 수행하는 실행 환경입니다.
관찰: 여러 조합의 완주 결과와 소요 시간, 반복 횟수, 토큰 사용 기록을 공개합니다. 실행 환경의 설정이나 채점 과정의 문제가 결과를 바꾼 사례도 분석해, 모델의 능력과 실험 환경의 영향을 구분합니다.
해석 범위: 특정 과제와 제한된 반복 실험의 결과입니다. 서로 다른 실행 시점·도구 버전·과금 기준을 함께 확인해야 하며, 단일 순위로 모든 개발 업무의 우열을 판단하지 않습니다.
반도체 EDA 실험
탐색 · 일부 트랙 결과 공개
질문: AI와 함께 전문 지식을 학습하며 반도체 설계에 유용한 소프트웨어와 모델을 만들 수 있을까요? 만든 결과가 정확한지와 실제로 시간을 절약하는지를 어떻게 확인할 수 있을까요?
방법: 전자 설계 자동화(EDA) 영역에서 실험 추적 도구, 타이밍 분석기, 설계 흐름의 오류 진단기, 전원 전압 강하(IR drop) 예측 모델을 탐구합니다. 구현 전에 판정 기준을 정하고, 기준 데이터와 학습·개발에 사용하지 않은 별도 평가 데이터로 검증합니다. 트랙별 계획·프로토콜·결과·학습 튜토리얼을 공개합니다.
관찰: 공개된 연구 기록에는 실험 추적 도구가 정확성 기준을 통과했지만 목표한 시간 절감에는 미치지 못한 결과가 있습니다. 오류 진단기는 개발에 사용한 사례와 별도 평가 사례에서 성과가 달랐습니다. 정확성, 일반화, 현장에서의 유용성을 각각 확인해야 한다는 학습으로 연결됩니다.
진행 범위: 트랙마다 진행 상태가 다릅니다. 일부는 결과가 공개됐고, 일부는 탐색 또는 착수 대기 상태입니다. 현재 소개는 연구 로그와 트랙별 기록을 기준으로 하며, 상용 EDA나 실제 칩 제작을 완성한 성과로 해석하지 않습니다.
S3 실험
리서치 · 일부 실측 완료
질문: Amazon S3를 키·값 저장소, 이벤트 보관, 데이터베이스의 저장 기반, 파일 I/O에 활용하면 어떤 선택지가 생길까요? 각 방식이 유용한 조건과 비용·성능의 제약은 무엇일까요?
방법: 활용 패턴별 문헌 조사와 직접 측정을 구분합니다. S3 Files·Mountpoint for S3·EFS 비교 실험에서는 클라이언트 캐시를 비우는 조건으로 읽기·쓰기 워크로드를 실행하고, 지연시간·처리량·지원하지 않는 동작을 기록했습니다. SageMaker 학습 환경에서의 마운트 조건도 별도로 확인했습니다.
관찰: 패턴별 연구 보고서와 파일시스템 비교 측정 결과를 공개합니다. 워크로드와 캐시 조건에 따라 결과가 달라지며, 성능뿐 아니라 적용 환경의 제약도 선택에 영향을 준다는 점을 보여줍니다.
해석 범위: 전체 패턴의 구현과 실측이 모두 완료된 것은 아닙니다. 파일시스템 보고서의 측정일은 2026-05-04이며, 인스턴스·리전·캐시 조건이 명시돼 있습니다. 클라이언트 캐시를 비워도 서비스 내부 캐시는 남을 수 있다는 한계까지 함께 읽어야 합니다.
실험에서 고객의 생산 체계로
이 실험들은 도구와 인프라를 선택하고, 검증 기준과 운영 조건을 설계할 때 참고할 근거가 됩니다. 귀사의 환경에서는 실제 업무로 적합성을 확인하며 소프트웨어 공장 파일럿과 구축으로 연결합니다.