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Karpathy의 autoresearch, AI 에이전트가 밤새 실험하는 방식

밤새 AI가 코드를 고치고, 실험하고, 판단까지 합니다. 사용자는 마크다운 파일 하나만 잘 써두면 됩니다.

파일 정리나 보고서 작성, 웹 리서치를 AI 에이전트에 맡겨 본 분이라면 "내가 지시하고 Claude가 실행한다."는 흐름이 익숙하실 겁니다. autoresearch는 그 과정을 밤새 반복합니다. 사용자가 잠든 사이 AI 에이전트가 코드를 고치고 실험을 돌려 결과를 확인한 뒤, 안 되면 변경을 버리고 될 때까지 다음 실험으로 넘어갑니다. 아침에는 실험 로그와 개선된 모델이 남습니다.

Andrej Karpathy는 Tesla AI 총괄을 지냈고 OpenAI 창립 멤버이기도 한 AI 연구자입니다. 그가 2026년 3월 공개한 autoresearch는 GitHub 스타 5만 개를 넘기며 큰 화제가 됐습니다.

사용자는 파이썬 코드를 한 줄도 쓰지 않습니다. 마크다운 파일에 연구 방향을 적고, AI 에이전트가 밤새 실험을 반복합니다.

작동 방식

autoresearch는 핵심 파일 세 개를 역할별로 나눠 둔 구조입니다. 고정해 두는 파일과 에이전트가 수정하는 파일, 사용자가 쓰는 지시서가 따로 있습니다.

  • prepare.py - 데이터를 준비하는 고정 파일. 에이전트가 건드리지 않습니다.

  • train.py - AI 모델을 학습시키는 코드. 에이전트가 이 파일만 수정합니다.

  • program.md - 에이전트에게 주는 지시서. 사용자가 이 파일만 씁니다.

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