내 정체성을 복제한 멀티 에이전트: 딥트윈(Deeptwin) 실증과 AX 세미나 후기

💡 핵심 요약 (TL;DR)

AX는 기술이 아니라 철학의 문제다. 니체의 근원 욕구에서 출발해 내 판단 체계를 복제하는 딥트윈(Deeptwin) 타워 구조와 피드백 강화학습 원리, 그리고 무료 오픈소스를 통해 평판의 가치를 높이는 전략을 엿본 생생한 참관기.

1. 행사 정보

• 행사명: 딥트윈 실증과 AX 방법론 세미나
• 일시: 2026년 10월 6일(화) 19:00 - 21:00 (2시간)
• 장소: 부산 센트럴 세븐 호텔
• 세미나 주제: 내 정체성을 복제한 멀티 에이전트 환경을 구축하는 일, 정말 어렵습니다. 그것을 가능케 할 VCU의 무료 오픈소스 프로젝트 “Deeptwin”의 실증 결과를 발표드리고 그 사용법과 활용방안에 대해 이야기 드립니다.
• 관련 영상: 부산 세미나 영상 (YouTube)

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2. 세미나 핵심 요약

자동화 에이전트 구축 크게 2가지

1. 반복 업무 자동화(룰 베이스)
2. 판단 업무 자동화: 첫만족은 오래가지않고 쓰면 쓸수록 불만족 → 해소하려다가 결국 재구축 반복하게 된다.

2.1 내 판단을 닮은 에이전트 타워 구조 (암묵지 → 형식지)

• 판단을 욕구까지 거슬러 가보자. 고대철학에서 현대철학까지 판단에 대해 관찰된 것은 바로 욕구! 욕구에 의해 판단이 생긴다.
• 레이어순: 근원욕구 - 해소방식 - 사람을 보는 눈 - 기억 - 반복판단(=규칙) - 반복규칙(=원칙)
• 근원욕구가 가장 아래층이다.
• 대화 데이터 기반 → 데이터에서 판단이 들어가있는지 분석하고 그 방식을 추출 ⇒ 형식지화
• 강화학습을 꼭 만들 것(좋아, 진짜좋아, 별로, 보통) 이렇게 피드백을 하면서 내 피드백으로 계속 강화학습해야한다.
• 최고 상태의 나 유지: 같은 날, 같은 시점에, 같은 질문을 물어봐도 일관성 없이 정반대의 답변을 할수있다. 원래 사람은 그렇다. 그럴경우 무엇이 가장 최고의 선택일까? 내 상태가 좋을때 한 선택과, 내가 제일 많이 선택한 내가 나다. 딥트윈으로 최고 상태의 나를 유지할 수 있다.
• 남의 정체성 복제 가능: 데이터가 많은 유튜버, 책을 많이 쓴 작가 등등 원하는 사람의 정체성을 딥트윈으로 만들수있다.

2.2 왜 기존 방식은 무너질까?

• 스킬·플러그인·멀티에이전트는 단순 단층 구조
• 기억에 없는 업무는 수행 불가
• 쓸수록 불만족 → 재구축 반복의 악순환

Q. LLM 이 발전하면 딥트윈 필요 없지 않나?**

• NO 수많은 도메인별 개인화 암묵지를 모델에 담아낼 수 없음

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3. 후기 및 인사이트

• 최곰님이 오랜만에 연락이 왔다. 최곰님과 나는 부동산, 주식, 개발 3가지 분야에 교집합처럼 같은 관심을 가지면서 인연이 시작되었다. 늘 먼저 연락주시는 최곰님 덕분에 이번 세미나에 참석할 수 있었다. AX에 관심있는 사람이라면 다 아는 그 ‘양실장님’이 만든 딥트윈에 대한 세미나를 진행한다고 해서 냉큼 다녀왔다.
• AI가 나처럼 판단하고 결정하게 만들려면 어떻게 해야할까? 딥트윈은 그 답을 니체에서 찾았다. 인간은 순수한 논리로만 판단하지 않는다. 깊은 곳의 ‘근원 욕구’가 먼저 방향을 정하고, 그 욕구를 채우려는 방식이 곧 한 사람의 고유한 판단 규칙이 된다.
• 결국 모든 것은 철학으로 귀결된다니 신기하다. AX는 기술이 아니라 철학의 문제일지도 모른다.
• 양실장님은 딥트윈을 왜 오픈소스화하려고하고 심지어 부산에서 무료 세미나를 여는 걸까? 양실장님의 행보를 보면서 평판의 경제가 떠올랐다. 노하우의 가치는 낮아지고 평판의 가치는 높아지는거니까. 나도 무언가를 해보고싶을때 무료 세미나로 100명이상 모은다면 뭐든 해볼수있지않을까? 미리 강의는 준비되어있어야겠다. 관심있는 사람들은 바로 결제할 수 있도록!