AI 에이전트가 코드를 실험하고 개선하는 법 (opens in new tab)

네이버 사내 기술 교류 행사인 NAVER Engineering Day 2026\(5월\)에서 발표되었던 세션을 공개합니다\. 발표 내용 Karpathy의 AutoResearch 방법론을 라이브 스트리밍에 적용하여, AI 에이전트가 코드를 자율적으로 수정·빌드·실험·판정하는 루프를 구축하고 스트리밍 품질\(QoE\)을 17% 개선한 사례를 소개합니다\. 발표 대상 스트리밍/플레이어 개발에 관심 있는 엔지니어 AI 에이전트를 실무 코드 최적화에 활용하고 싶은 개발자 ABR, QoE, LL-HLS 등 미디어 기술을 처음 접하는 엔지니어 목차 EPISODE 1\. 왜 시작했나 라이브 스트리밍 시장과 저지연의 과제 학계 SOTA vs 산업 현실 — EWMA에 머물러 있는 hls\.js - QoE — 이 실험의 유일한 점수판 사람이 직접 튜닝하면 드는 비용 EPISODE 2\. 어떻게 만들었나 Karpathy Agent Loop와 7가지 비타협 원칙 자율 루프 9 Phase 계층적 검증 ...