AI 에이전트 여섯 개가 역할을 나눠 블로그 글을 쓰게 했는데, 결과물은 한 번의 호출로 쓰던 예전 글보다 확연히 나빴습니다. 테스트는 전부 통과했고 로컬에서 끝까지 한 번 돌려 본 기록도 있었습니다. 그런데 실제 화면에서 받아 본 초안은 사용자가 정성껏 적은 인터뷰 답변을 거의 살리지 못하고 있었습니다. 원인을 찾고 나서 놀랐습니다. 에이전트 개수도, 모델 성능도 아니고, 에이전트 사이에 끼워 둔 "요약" 한 단계였습니다. 이 글에서는 요약 단계가 어떻게 사용자 답변을 조용히 버렸는지, 그리고 모든 에이전트가 원문을 직접 읽도록 바꾸기까지의 과정을 정리합니다. 이 글에서 다루는 내용· 테스트를 모두 통과한 파이프라인이 더 나쁜 글을 만든 상황· 품질 저하의 진짜 원인이었던 요약 단계의 정보 손실· 중간..
