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Ralphthon x ULW Wrapup 컨퍼런스 후기 — AI 빌더 씬의 현주소와 방향성

· 약 9분
김성연
김성연
AI Research Engineer, Brain Crew
김태한
김태한
AI Research Engineer, Brain Crew

Ralphthon x ULW Wrapup 컨퍼런스 현장 — Naver D2SF에서 열린 Wrapup 행사. OpenAI 후원 하에 Ralphthon SF 세션이 진행되었다.

TL;DR​

4월 9일 Ralphthon x ULW(UltraWorkers) Wrapup 컨퍼런스에 다녀왔습니다. 3월 28일 서울-SF 동시 해커톤의 회고를 5개 패널토크로 풀어낸 자리였습니다. 에이전트에게 코딩을 맡기고 사람은 네트워킹에 집중하는 "랄프톤" 포맷, SF와 서울 빌더의 문화적 차이, 하네스 엔지니어링의 부상, 그리고 투자자들이 이 씬에 돈을 거는 이유까지 — 빠른 실행과 피드백 루프가 핵심인 시대가 왔음을 체감했습니다. 개인적으로는 하네스를 적극 활용하지 않았던 저 자신을 돌아보며, 실행-피드백-하네스 구축의 루프를 만들어야겠다는 방향성을 얻었습니다.

컨퍼런스 개요​

  • 행사명: Ralphthon x ULW(UltraWorkers) Wrapup
  • 일시: 2026년 4월 9일
  • 장소: Naver D2SF (서울)
  • 주요 테마: AI 에이전트 시대의 빌더 생태계, Harness Engineering, 서울-SF 해커톤 회고, 투자자 관점의 AI 생태계
  • 배경: 3월 28일 서울-SF 동시 개최된 Ralphthon 해커톤(200명+ 참가)의 후속 행사로, 5개 패널토크를 통해 양 도시의 경험을 공유하고 방향성을 논의

인상 깊었던 세션​

Ralphthon SF — 태평양을 건넌 해커톤​

  • 패널: 이호연, 박건태 | 사회: 정구봉
  • 핵심 메시지: SF에서 예상 50명을 뛰어넘는 300명이 신청했고, 행사 3일 전 장소를 급히 교체하는 진통을 겪었다. 가장 독특한 점은 "랄프톤(Lalphthon)" 포맷 — 에이전트에게 코딩을 맡기고 참가자는 네트워킹에 집중하는 방식. SF 참가자의 60%+가 에이전트 오케스트레이션에 집중한 반면, 서울은 문제 해결 중심 프로젝트가 많았다. 흥미롭게도 하네스 사용 숙련도는 서울이 더 앞섰다는 평가.
  • 시사점: SF와 서울의 차이는 기술력이 아니라 태도에 있었다. SF는 "파도가 오네? 재밌겠다!"는 태도로 불확실성을 즐기고, 서울은 존재론적 고민에 빠지는 경향. 이호연 님의 말이 인상적 — "SF 참가자들의 공통점은, 자기가 하고 싶은 것이 자명하고 명확하다는 것. 그것을 언어로 풀어내고 실행하려는 의지가 강했다."

OmOCon — SF에서 터진 시너지​

  • 패널: 김연규, 허예찬 | 사회: 민웅기
  • 핵심 메시지: SF에 대한 막연한 동경이 있었으나, 현지 개발자들도 비슷한 수준에서 AI를 활용하고 있음을 확인. "우리가 모르는 뭔가를 알고 있을 것"이라는 가정이 틀렸다. 행사 기간 중 OMC, OMX 등 3개 프로젝트가 동시에 GitHub 트렌딩 3위권에 진입했고, 이를 계기로 "UltraWorkers"로 커뮤니티를 통합. "Slop으로 시작해서 Star 만들기" 철학 — Lock-in을 먼저 시키면 PMF가 생긴다는 접근이 실제로 작동.
  • 시사점: 파운데이션 모델을 제외하면 AI 프론티어가 SF에만 집중되어 있지 않다. 한국 빌더들의 실행력과 하네스 숙련도가 글로벌 수준이라는 자신감을 가져도 좋다. 오픈소스 마케팅에서 에이전트를 활용한 자동 홍보(Reddit, X, Threads)도 참고할 만한 전략.

OpenAI Codex — 솔루션스 아키텍트의 시선​

  • 발표자: OpenAI 솔루션스 아키텍트 팀 (신대열, 이재원)
  • 핵심 메시지: ChatGPT 성장 속도보다 지금의 에이전트 하네스 시스템 구축 속도가 체감상 더 빠르다. AX(Agent Experience)의 본질은 팀 단위에서 회사 단위로의 확장 — 한 명만 에이전트를 쓴다고 의미가 없고, 회사 전체의 하네스가 구축되어야 출발점. "날잘딱깔(알아서 잘 딱 깔끔하게)"이 추구하는 방향이며, 조만간 설정 없이도 잘 동작하는 모델을 만나볼 수 있을 것.
  • 시사점: 우리 팀 관점에서 AX의 핵심은 개인 단위가 아닌 팀/조직 단위 하네스 구축이라는 점이 중요. 피드백 수집이 핵심이라는 메시지는 우리 RAG 시스템의 평가 체계와도 연결된다. 180명분 크레딧을 코덱스로 10분 만에 처리한 에피소드는 에이전트 활용의 실전 사례로 재미있었다.

Why They Bet On Us — 투자자들이 이 생태계에 투자하는 이유​

  • 패널: Naver D2SF, 카카오벤처스 (안혜원), Bass Ventures (안재구) | 사회: 장원준
  • 핵심 메시지: 개발 비용이 0에 수렴하면서 기존 SaaS 투자 모델이 붕괴 중. 1인 개발자가 대기업을 위협할 수 있는 시대. 투자자들은 "관찰자"로서 이 씬에 진입하고 있으며, 핵심 키워드는 "문제 정의자". Bass Ventures — "만드는 능력도, 유통하는 능력도 아니다. 현장에서 정말 중요한 문제를 발견하고 정의하는 사람이 가장 희소한 자원이다."
  • 시사점: AI 시대에 기술 빌딩보다 문제 정의가 더 희소한 역량이라는 관점은, 우리가 클라이언트 프로젝트에서 "무엇을 만들 것인가"보다 "어떤 문제를 풀 것인가"에 더 시간을 투자해야 한다는 의미. 자본의 세기가 낮아지고 디스트리뷰션/레퍼런스 같은 비자본적 가치가 올라오는 추세도 참고.

Ralphthon Seoul & Claw Code — 서울 빌더들의 선언​

  • 패널: 김동규, 진민성, 서인근 (Seoul) / Sigrid Jin, 허예찬 (Claw Code) | 사회: 정구봉
  • 핵심 메시지: "코드를 안 본 지 2년이 넘었다" — VS Code도 PyCharm도 지우고 터미널의 Claude Code와 Codex만 사용. OMX의 Life Loop를 활용해 10일 만에 30개+ 스킬을 구축한 사례. "에이전트가 못하면 스킬 이슈다"(안드레이 카파티 인용). Claw Code 프로젝트는 144K GitHub 스타를 돌파하며 역사상 가장 빠른 성장 속도를 기록(일론 머스크 리트윗으로 바이럴, 기네스북 제출 진행 중). 싱글 러스트 바이너리로 제작되었으며, 제작자들도 직접 사용하지 않고 AI 에이전트가 테스트하는 방식으로 개발.
  • 시사점: Life Loop(이슈 던져놓고 → 잠자고 → 결과 확인)가 실제로 동작하는 워크플로우라는 점은 우리 팀의 개발 프로세스에도 적용 가능성이 높다. "따로 배우려고 시간을 쓰기보다, 맞는 방향을 아는 사람들을 많이 만나는 게 중요하다"는 메시지도 공감.

업계 트렌드 & 시사점​

  • 프롬프트 엔지니어링 → 하네스 엔지니어링: "프롬프트 엔지니어링"이라는 용어 자체가 이미 옛말. AI 에이전트를 얼마나 효과적으로 오케스트레이션하느냐가 개인과 팀의 생산성을 결정하는 시대.
  • 에이전트 위임 + 인간 네트워킹 포맷의 부상: 랄프톤처럼 에이전트에게 구현을 맡기고 사람은 인간만이 할 수 있는 일(네트워킹, 문제 정의, 방향 설정)에 집중하는 패턴이 정착 중.
  • IRL(오프라인)의 재부상: 온라인에서 불가능한 밀도 높은 연결이 오프라인에서 탄생. UltraWorkers 통합 결정도 hackhouse에서 술 마시다 즉흥적으로 이루어짐. SF든 서울이든 오프라인의 힘은 보편적.
  • 글로벌 빌더 씬에서 한국의 위상: Claw Code 144K 스타, GitHub 트렌딩 동시 3개 진입, 전 세계에서 Ralphthon 개최 요청 — 한국 빌더 씬이 K-pop처럼 글로벌로 확장되는 흐름. ChatGPT 사용량 세계 1위, Cursor 사용량도 한국이 1위라는 데이터가 이를 뒷받침.
  • 빠른 실행 > 깊은 준비: SF에서도 서울에서도 공통적으로 나온 메시지. 완벽하게 준비한 뒤 실행하는 것보다, 빠르게 실행하고 피드백을 수집하는 루프가 더 강력하다. VOC를 실시간으로 반영하여 "실패할 수 없는 사이클"을 구축하는 것이 핵심.
  • 빌드와 디스트리뷰션의 경계 붕괴: 제작 속도가 극단적으로 빨라지면서, 만드는 것과 퍼뜨리는 것의 전통적 구분이 무의미해지고 있다. 추상화 레벨을 높여 본질적인 문제에 집중해야 하는 시대.

팀 적용 포인트​

  • 하네스 적극 도입 검토: Claude Code, OMX, Life Loop 등 에이전트 하네스를 팀 워크플로우에 실험적으로 도입해볼 것. 개인 단위가 아닌 팀 단위로 하네스를 구축해야 AX의 출발점이 된다는 OpenAI의 메시지를 참고.
  • 실행-피드백 루프 강화: 코딩 과정에서 발생하는 실수를 하네스 구축의 궤적/피드백 자료로 전환. 사람이 직접 눈으로 확인하는 검증보다, 빠르게 실행하고 피드백을 하네스에 반영하는 루프가 장기적으로 더 높은 성장력을 가져다준다.
  • 문제 정의에 더 많은 시간 투자: 투자자 패널에서 "문제 정의자가 가장 희소한 자원"이라는 메시지. 클라이언트 프로젝트 초기에 기술 선택보다 문제 정의에 더 비중을 두는 것을 고려.
  • 오프라인 네트워킹 참여 확대: 빠르게 변하는 AI 생태계에서 "맞는 방향을 아는 사람들을 많이 만나는 것"이 독학보다 효과적. Ralphthon, OmOCon 등 빌더 커뮤니티 행사 참여를 늘릴 것.

개인적 소감​

Sung​

솔직히 고백하면, 저는 지금까지 하네스를 적극적으로 사용하지 않았습니다. Claude Code도, OMX도, Life Loop도 이름은 알고 있었지만, 직접 워크플로우에 녹여서 사용하는 수준은 아니었습니다.

그런 제가 이 컨퍼런스에서 가장 크게 받은 충격은, 사람들이 새로운 기술을 받아들이고 적극적으로 실행에 옮기는 속도였습니다. 코드를 안 본 지 2년이 넘었다는 사람, VS Code를 지웠다는 사람, 이슈를 던져놓고 자고 일어나면 30개 스킬이 만들어져 있다는 사람. 이들은 단순히 "써봤다" 수준이 아니라, 자신의 일하는 방식 자체를 완전히 바꿔버린 사람들이었습니다. 이걸 보면서 마구마구 드는 생각이 있었습니다. 나도 써보고 싶다. 나도 발전시켜보고 싶다. 이 에너지를 느낄 수 있었다는 것만으로도 이 컨퍼런스에 온 보람이 있었습니다.

요즘 AI 시대가 오면서 빠른 실행력의 강점이 과거 어느 때보다 부각되고 있다고 느낍니다. 코딩을 직접 하다 보면 전체를 조망하지 못한 채 수정 과정에서 실수가 생기기도 하는데, 오히려 그것을 잘 잡아낼 하네스를 구축할 궤적 및 피드백 자료를 얻었다고 생각하고 싶습니다. 빠르게 실행하고, 그 피드백을 확실하게 챙겨서, 장기적으로 하네스를 잘 구축하는 것을 목표로 해야겠습니다.

컨퍼런스 이후 네트워킹 시간에 허예찬 님께 직접 질문을 드릴 기회가 있었습니다. 실제로 많은 사람들이 사용하는 오픈소스를 개발한 입장에서 CS 지식이나 AI 모델에 대한 깊은 이해가 얼마나 필요한지 여쭤봤는데, CS 지식이나 깊은 전문 지식을 가지는 것 자체는 물론 좋지만, 그 지식을 쌓고 알아가는 과정이 정말 효율적인가에 대해서는 고민해봐야 한다고 하셨습니다. 오히려 관심을 가지고 얕게라도 알게 된 것을 바탕으로, 그것을 잘 활용할 수만 있다면 충분하다는 말씀이 인상 깊었습니다. 깊이 파고들어 모든 것을 이해한 뒤 실행하는 방식보다, 넓게 관심을 갖고 핵심을 빠르게 파악해서 실행에 옮기는 능력이 지금 시대에 더 중요한 역량이라는 확신이 들었습니다.

Hank​

가장 먼저 든 생각은 "나는 지금 어디에 서 있는가"였습니다. 코드를 안 본 지 2년이 넘었다는 분, VS Code를 지웠다는 분, 이슈를 던져놓고 자고 일어나면 30개 스킬이 만들어져 있다는 분. 단순히 "써봤다" 수준이 아니라 일하는 방식 자체를 바꿔버린 사람들이었습니다. SF에 다녀오신 분들이 "거기도 똑같이 발버둥치고 있더라, 결국 자기가 믿는 걸 명확히 하는 사람이 이긴다"고 하신 말이 오래 남았습니다. AI Research Engineer로서 논문과 벤치마크를 따라가는 사람에 머물 것이 아니라, 내가 무엇을 믿고 무엇을 만들고 싶은지를 스스로 언어화할 수 있어야겠다는 생각이 강하게 들었습니다.

두 번째로 와닿은 건 빠른 실행력의 가치였습니다. Clawcode 사건이나 OMC/OMX 팀의 개발 방식은 충격에 가까웠습니다. 슬롭(sloppy)한 상태로 일단 배포한 뒤 하루 30~50개씩 올라오는 이슈를 랄프 루프(Ralph Loop)로 수렴시키는 사이클. "PMF를 찾기 전에 락인부터 만들어라"는 말이 농담처럼 들리지 않았습니다. 저도 연구와 엔지니어링을 병행하다 보면 전체를 조망하지 못한 채 실수가 쌓이곤 하는데, 그걸 사람이 잡는 대신 하네스가 잡아내도록 만들 궤적과 피드백 자료를 얻을 기회라고 받아들이고 싶습니다. 완성도 있는 첫 릴리스를 기다리는 대신 돌릴 수 있는 최소 루프를 먼저 만들고, 그 위에서 반복하며 하네스를 단단히 쌓아가는 것을 당분간의 작업 원칙으로 삼으려 합니다.

세 번째는 원준님이 짚어주신 "추상화 레벨을 한 단계 올려야 한다"는 말이었습니다. AI가 딸깍 해주는 영역이 넓어지는 지금, 엔지니어의 가치는 더 이상 구현 그 자체에 있지 않습니다. VC 세션에서 반복적으로 나온 "가장 희소한 건 문제 정의자"라는 말과도 정확히 맞닿아 있었습니다. 리서치 엔지니어가 단순히 모델을 돌리고 지표를 뽑는 사람에 머문다면 그 일은 빠르게 에이전트에게 위임될 것입니다. 한 단계 위에서 문제를 정의하고, 에이전트가 수행할 작업의 경계를 설계하고, 그 결과를 비판적으로 해석하는 층위에서 어떻게 가치를 창출할지가 지금 저에게 가장 중요한 질문입니다.

마지막으로 가장 실용적인 힌트는 "상태 머신"이었습니다. 랄프 루프(Ralph Loop)가 사람 없이 몇 시간씩 돌아갈 수 있는 건 에이전트가 똑똑해서가 아니라, 하네스가 그 똑똑함이 이탈하지 않도록 가드레일을 쳐주기 때문이라고 느꼈습니다. 앞으로 제가 만들 에이전트 워크플로우도 triage → plan → execute → review 같은 단계를 명시적인 상태로 관리하고, 상태 전이 조건을 분명히 해서 에이전트의 행동을 예측 가능하고 디버깅 가능하게 만드는 방향이어야 한다고 생각합니다. 비결정적인 모델 위에 결정적인 하네스를 씌우는 구조가, 롱러닝 에이전트를 실제 업무에 투입할 수 있게 해주는 핵심이라는 확신이 들었습니다.

그 속도를 그대로 따라할 필요는 없겠지만, "AI를 믿고 바이브 에이전트로 일한다"는 태도의 전환은 더 이상 미룰 수 없어 보입니다. 빠르게 실행하고, 피드백을 하네스로 수렴시키고, 추상화 레벨을 올려서, 상태 머신 위에서 예측 가능한 에이전트를 돌리는 것. 이번 세미나가 저에게 남긴 숙제입니다.

References​

OMOcon Seoul이 4월 25일 강남역 근처에서 개최 예정이며 이미 500명 이상이 신청했습니다. Ralphthon은 5월 싱가포르에서 운동 세션을 포함한 Life Loop 해커톤으로 기획 중이고, 랄프톤 포맷을 프로토콜화하여 전 세계 어디서든 개최 가능하도록 만들 계획이라고 합니다.

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