Reddit 사용자가 텍스트 처리 에이전트 구축 경험을 공유했어요. 모델의 추론 능력을 활용하려다 실패하고, 뻣뻣한 Python 코드로 전환했어요. 결과적으로 처리 속도가 빨라지고 리소스 사용량이 줄었으며, 오류 없이 4일간 안정적으로 운영되고 있어요.
모델은 300단어 텍스트 덩어리를 분석하고, 세 가지 특정 엔티티를 추출하여 정해진 스키마 내에 출력하는 역할만 수행해요. 텍스트 덩어리가 예상 기준과 일치하지 않으면 즉시 오류를 발생시켜 수동 검토 폴더로 이동해요.
Reddit 사용자는 뻣뻣한 스크립트가 '스마트' 에이전트보다 훨씬 가치 있다고 판단하며, 전문적인 로컬 모델을 단순 데이터 파서로 활용하는 것이 더 효율적이라고 의견을 제시했어요.