AI 코딩, 왜 내 뜻대로 안 움직일까?

전통적인 코딩은 비교적 결정론적입니다. 인간의 창의성, 실패 경험, 검증된 라이브러리와 패키지를 바탕으로 “같은 조건이면 같은 결과”를 기대할 수 있죠. 하지만 LLM과 AI 에이전트는 다릅니다. 같은 요청을 해도 매번 다른 경로를 탐색하고, 이전 맥락과 도구 호출, 환경 변화에 따라 새로운 확률공간을 펼칩니다. 그래서 AI를 잘 쓰는 핵심은 모든 행동을 미리 고정하는 것이 아니라, 목적, 권한, 검증, 중단 조건을 설계하는 것입니다. 이 영상에서는 전통적인 코딩과 LLM 기반 코딩의 차이를 비교하면서, AI 에이전트를 단순한 도구가 아니라 “탐색하는 지능을 현실의 가치로 수렴시키는 시스템”으로 다루는 법을 이야기합니다.