지난 몇 년간 AI 보조 프로그래밍에 대한 논의의 상당 부분은 모델에 집중되어 왔습니다. 어떤 모델이 최고의 코드를 생성하는가? 어떤 모델이 가장 큰 저장소를 이해하는가? 어떤 모델이 실수를 덜 하는가? 어떤 모델이 가장 큰 컨텍스트 창을 가지고 있는가? 이러한 질문들은 여전히 중요하지만, 더 흥미로운 일이 일어나고 있습니다.코딩 에이전트를 둘러싼 인프라는 모델이 궁극적으로 신뢰해야 할 구성 요소가 아니라고 가정하기 시작했습니다. 대신, 모델이 접근할 수 있는 것, 수행할 수 있는 작업, 해당 작업이 승인되는 방식, 그리고 결과가 검증되는 방식을 제어하기 위해 모델을 중심으로 점점 더 정교한 시스템이 구축되고 있습니다.