자, 이제 파일들 중 일부에 추가해야 할 세 가지 사항이 있습니다. 방금 말씀드린 것처럼, 간결하게 유지하고 불필요한 내용을 넣지 마세요.

운영적인 관점에서 보면, 정말 좋은 지침을 제공하신다면 나중에 효율성을 높일 수도 있습니다.

제가 하나 알아차한 점은 GPT, 예를 들어 ChatGPT나 Claude 같은 것을 사용하는 데 익숙하다는 것입니다.

이런 인터페이스들을 사용할 때마다 항상 정말 긴 답변을 받게 되네요.

저도 그렇게 생각합니다. 보통 다섯 개, 여섯 개, 일곱 개, 여덟 개 정도의 단락이 나오죠. 내용이 매우 상세하고, 매우 유용하며, 모든 부분을 다루고 있습니다.

그리고 저는 그거를 계속 사용하느라 익숙해졌어요. OpenClaw를 처음 사용할 때도 네, 다섯, 여섯 단락의 답변을 받았던 것 같아요.

그리고 저는 사실...

토큰이 실제로 어떻게 사용되고 비용 구조가 어떻게 되는지 아시게 되셨으니, 이제 그 다섯 단락은 필요 없다는 것을 깨달으셨을 겁니다.

단락 하나만 보내주셔도 괜찮습니다.

그러니 정보는 좀 덜 보내주시고, 필요할 때 제가 추가 정보를 요청하도록 하는 것이 좋겠습니다.

제가 모든 것을 모르는 것처럼 생각하지 마세요. 그거 정말 교묘하네요.

에이전트의 MD에 간단히 입력해주시면 됩니다. 응답은 한두 단락으로 작성해주시면 됩니다.

간결하게 답변 부탁드립니다. 필요한 정보가 있으면 더 질문드리겠습니다.

다음 내용은 설명 없이 건너뛰어 주세요. '확인하고 있어요'나 '찾아보고 있어요' 와 같은 말을 하지 않으셨으면 합니다. 이 부분은 여전히 하나입니다.

답변을 받으셨을 때, 만약 그 사이클이 모든 것을 한 번 소비하는 결과로 나온다면요.

토큰 컨텍스트가 있습니다. 그리고 아직 두 번째 실행을 통해 그것을 검색하거나 추가 작업을 수행해야 합니다.

내레이션은 건너뛰고 바로 핵심으로 넘어가세요. 그러면 실행 횟수나 사이클 수가 줄어듭니다.

토큰이 소모되었어요. 그리고 바로 그 값으로 넘어가세요. 이거 정말 좋은 방법이에요. 원하는 방식으로 구조화할 수 있어요.

다음으로, 우리가 아는 것처럼, 다른 모델들이 다른 경로를 가지고 있어요.

실제로 매우 중요한 점은 일반적으로 더 큰 작업을 수행하기 위해 하위 에이전트를 분리해서 사용하는 것이 좋습니다.

주요 세션에서 사용하시는 주 에이전트는 추가적인 조사는 원치 않으십니다.

직접적으로 원하시지는 않으실 겁니다.

제가 작은 앱과 프로젝트들을 코딩해 드릴게요. 왜냐하면 이제 그 추가적인 맥락 정보가 여러분의 주 컨텍스트 윈도우에 남아있게 될 테니까요. 그리고 우리가 알고 있듯이, 컨텍스트 윈도우는 중요한 정보를 유지하는 데 도움이 되기 때문입니다.

새로운 메시지를 보내실 때마다 계속해서 추가되고 있습니다.

따라서 하위 에이전트를 분리해낸다면, 그 에이전트는 자체 세션과 토큰을 갖게 됩니다.

작업을 수행한 후에 완료된 결과만 돌려드릴 것입니다. 즉, 매우 효율적인, 예를 들어 10% 정도의 결과를 얻으시는 것이라고 이해해주시면 됩니다.

소비된 토큰은 계속해서 진행 중인 메인 세션으로 전달됩니다.

네, 맞습니다. 하위 에이전트를 분리하는 것을 원하시고, 각 하위 에이전트별로 또 다른 기능을 수행하고 싶으신 거죠.

특정 모델을 선택하는 것을 고려하고 있습니다.