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Yohei Nakajima
Yohei Nakajima
나카지마 요헤이는 최초의 인기 있는 오픈 소스 자율 에이전트 중 하나인 BabyAGI의 제작자이자 Pippin AI 프로젝트의 설립자입니다. 벤처 캐피털 경력으로는 Untapped Capital의 제너럴 파트너이자 Scrum Ventures의 벤처 파트너입니다. [1] [2]
교육
나카지마는 워싱턴 대학교에 다녔으며, 그곳에서 경영학 학사 학위를 받았습니다. [3] [4] 다른 출처에서는 마케팅, 재무, 정보 시스템, 일본어 및 국제학 분야에서 그의 연구를 인용하기도 했습니다. [5] [6] 일부 전문 프로필에는 그가 클레어몬트 맥케나 칼리지에 다녔으며, 그곳에서 경제학, 심리학 및 리더십을 공부했다고 나와 있습니다. [2] [7]
경력
나카지마는 로스앤젤레스 스타트업 생태계에서 경력을 시작하여 창업자를 위한 교육 행사와 과정을 조직했습니다. [[scrum.vc/team/yohei-nakajima/][Yohei Nakajima의 Scrum Ventures 팀 프로필]] 그는 대학 시절 Mindle Inc.를 설립하고 이후 영화 제작자를 위한 플랫폼인 dotstud.io와 Y Combinator의 지원을 받는 중고 가구 마켓플레이스인 Moveloot를 공동 설립하는 등 초기 기업가였습니다. Moveloot는 Web3와 협력하는 기반이 되었습니다. [4] [8]
2014년에는 글로벌 액셀러레이터인 Techstars에 합류하여 벤처 캐피털로 전환했습니다. [1] Techstars에서 프로그램 관리자로 근무했으며 나중에는 Techstars에서 운영하는 Disney Accelerator의 디렉터가 되었습니다. [7] 또한 파이프라인 디렉터 직책을 맡아 30개 이상의 액셀러레이터 프로그램을 위한 전 세계 스타트업 소싱 및 채용을 관리했습니다. [2] [9]
2018년에는 Scrum Ventures에 투자 팀의 벤처 파트너로 합류했습니다. 또한 회사의 기업 혁신 부서인 Scrum Studio의 SVP가 되어 Nintendo와의 파트너십 관리를 포함하여 글로벌 기업과의 프로그램을 설계하고 이끌었습니다. [1] 2020년 12월에는 Jessica Jackley와 함께 초기 단계 벤처 캐피털 회사인 Untapped Capital을 공동 설립했습니다. 이 회사는 운영에 AI와 자동화를 활용하고 나카지마가 옹호하는 "build-in-public" 접근 방식을 따릅니다. [1] [10]
투자 역할 외에도 나카지마는 보험 청구 관리 회사인 E. A. Renfroe & Company와 고급 디스플레이 기술을 개발하는 회사인 Misapplied Sciences의 이사회에서 활동하고 있습니다. [7] [2]
철학과 방법론
나카지마의 작업은 "낮에는 VC, 밤에는 빌더"와 "공개적으로 구축"이라는 두 가지 핵심 철학에 기반합니다. 전자는 그가 낮에는 벤처 캐피탈리스트로 일하면서 주로 밤에 새로운 기술을 실험하는 실무 소프트웨어 개발자로서의 이중 역할을 요약한 것입니다. [1]
그의 "공개적으로 구축" 방법론은 개인 블로그와 소셜 미디어를 통해 자신의 실험, 진행 상황 및 코드를 공개적으로 공유하는 것을 포함합니다. 그는 AI, 노코드 및 Web3 프로젝트를 문서화하기 위해 공개 "빌드 로그"를 유지합니다. [11] 나카지마는 이러한 투명한 접근 방식이 "더 빨리 배우고, 창업자를 만나고, 생태계에 기여하는 데 도움이 된다"고 밝혔습니다. [1]
주요 작품 및 프로젝트
BabyAGI
BabyAGI는 Nakajima가 2023년 3월에 만든 오픈 소스, 작업 중심 자율 AI 에이전트입니다. 이는 대규모 언어 모델(LLM)이 복잡한 작업을 자율적으로 관리하고 실행하는 데 어떻게 사용될 수 있는지를 보여주는 자율 에이전트 분야에서 최초이자 가장 영향력 있는 프로젝트 중 하나가 되었습니다. [2] [3]
기원 및 개념
이 프로젝트는 단순화되고 작업 중심적인 자율 에이전트를 만들기 위한 사고 실험에서 시작되었습니다. "BabyAGI"라는 이름은 인공 일반 지능(Artificial General Intelligence)을 향한 작은 초기 단계를 의미하기 위해 선택되었으며, AGI라고 주장하기 위한 것이 아닙니다. [2] 초기 Python 스크립트는 약 140줄의 코드였으며, "GPT-4, Pinecone 및 LangChain을 활용하여 다양한 애플리케이션을 위한 작업 중심 자율 에이전트"라는 제목의 블로그 게시물과 함께 게시되었습니다. [12]
이 시스템은 사용자 정의 목표에 따라 지속적인 루프에서 작동합니다.
- 작업 목록에서 우선 순위가 가장 높은 작업을 가져옵니다.
- GPT-4와 같은 LLM으로 구동되는 실행 에이전트로 작업을 보내 목표 및 이전 결과의 컨텍스트를 기반으로 작업을 완료합니다.
- 결과는 Pinecone과 같은 벡터 데이터베이스에 저장되고 강화되어 에이전트의 메모리 역할을 합니다.
- 생성 에이전트는 목표 및 최근 결과를 기반으로 새로운 작업을 생성하고 우선 순위 지정 에이전트는 전체 작업 목록의 순위를 다시 매깁니다. [8] [12]
영향 및 발전
BabyAGI는 GitHub와 Twitter에서 입소문을 타면서 출시 직후 18,000개 이상의 별과 수백만 건의 노출수를 기록했습니다. 단순성과 오픈 소스 특성 덕분에 Auto-GPT를 포함한 유사한 프로젝트의 물결을 일으켰으며 수많은 학술 논문에서 인용되었습니다. [1] 초기 성공에 따라 나카지마는 BabyBeeAGI, BabyCatAGI 및 BabyFoxAGI를 포함한 여러 실험적 변형을 출시했습니다. [13] 2024년 9월에 원래 프로젝트는 보관되었고 자체를 구축하고 개선하도록 설계된 최소 프레임워크인 "자체 구축 자율 에이전트"라는 새로운 초점으로 다시 시작되었습니다. [3]
프로젝트 저장소에서 나카지마는 자신의 제품 우선 접근 방식을 강조하는 면책 조항을 포함합니다. "이것은 개발자로 일한 적이 없는 요헤이가 만든 프레임워크입니다. 이 저장소의 목적은 아이디어를 공유하고 토론을 촉발하며 숙련된 개발자가 가지고 놀 수 있도록 하는 것입니다." [3]
피핀
피핀은 나카지마의 AI 에이전트 작업에서 발전한 다면적인 프로젝트로, AI 캐릭터, Web3 소셜 게임, 모듈형 AI 프레임워크의 요소를 결합했습니다. [2] [4]
기원
이 프로젝트는 2024년 10월 나카지마가 AI 모델을 사용하여 유니콘의 SVG 이미지를 생성하면서 우연히 시작되었습니다. 그는 이 이미지를 "Pippin"이라고 명명했습니다. 소셜 미디어에 이미지를 공유한 후, 한 커뮤니티 회원이 Solana 블록체인에서 PIPPIN이라는 밈 코인을 출시했습니다. 나카지마는 커뮤니티의 추진력을 받아들여 Pippin 페르소나를 중심으로 공식 프로젝트와 프레임워크를 개발하기 시작했습니다. [14]
프로젝트 구성 요소
Pippin은 여러 형태로 존재합니다.
- AI 소셜 게임: Nakajima는 Pippin을 이더리움 레이어 2 솔루션인 Blast에 구축된 완전한 온체인 소셜 게임으로 개발했습니다. "AI 주식 선택 게임"으로 설명되며, 플레이어와 AI 에이전트가 가상 주식 시장에서 경쟁할 수 있습니다. 플레이어는 자산을 보유하고 온체인 아이덴티티를 구축하기 위한 스마트 컨트랙트 지갑 역할을 하는 ERC-6551 표준에 구축된 "Pippin" NFT를 사용합니다. [2]
- 모듈형 AI 프레임워크: 2024년 12월에 출시된 Pippin 프레임워크는 BabyAGI의 개념을 발전시킨 것입니다. 자율 에이전트 구축을 위한 경량 모듈형 아키텍처입니다. 주요 기능으로는 캐릭터 정의(페르소나 및 목표), 학습 및 자체 최적화를 위한 동적 메모리 시스템, 외부 도구 및 API와의 원활한 통합이 있습니다. [4] [15]
- 탈중앙화된 크리에이터 네트워크: 이 프로젝트는 또한 "크리에이터를 위한 DePIN" 또는 "팝업 스타트업 스튜디오"로 개념화되었습니다. 이 비전은 크리에이터가 전통적인 기업 구조 없이 프로젝트 및 작업 또는 "퀘스트"에서 협업할 수 있는 글로벌 네트워크를 포함합니다. [7]
Pippin의 이름과 이미지는 커뮤니티 기반 콘텐츠 제작 및 개발을 장려하기 위해 CC0 (퍼블릭 도메인) 라이선스로 공개되었습니다. [4]
기타 프로젝트
나카지마는 자신의 "공개적으로 구축" 철학에 따라 다음과 같은 다양한 실험적 프로젝트를 개발하고 공유했습니다.
- askanything.vc: 벤처 캐피털리스트의 통찰력을 위한 검색 엔진입니다. [13]
- Mini-Yohei: 블로그 게시물을 작성할 수 있는 자신의 AI 버전을 만들기 위한 2022년 초기의 AI 실험입니다. [13]
- Self-Operating Computer Framework: 멀티 모달 AI 모델이 컴퓨터의 그래픽 사용자 인터페이스를 작동할 수 있도록 하는 프레임워크입니다. [4]
- Ditto: 단일 프롬프트에서 다중 파일 애플리케이션을 생성할 수 있는 최소한의 자체 구축 코딩 에이전트입니다. [11]
대중적 인정
나카지마의 AI와 벤처 캐피털의 교차점에서의 작업은 여러 차례 공개 강연과 인정으로 이어졌습니다. 그는 샌프란시스코에서 열린 첫 번째 TED AI 행사에서 BabyAGI에 대한 연구에 대해 강연하도록 초청되었으며, SF Tech Week 기간 동안 Andreessen Horowitz (a16z) 행사에서 "AI를 사용하여 VC 회사를 운영하는 방법"에 대해 발표했습니다. 2023년에는 Untapped Capital에서의 혁신적인 작업으로 데이터 기반 VC 환경 보고서에서 상위 20위의 사고 리더로 선정되었습니다. [1]
인터뷰
자기 개선 에이전트 구축: 요헤이 나카지마의 “Every” #01
2024년 10월 23일, 요헤이 나카지마는 Every 유튜브 채널에 출연하여 자율 인공지능 에이전트 개발과 Baby AGI 생성에 대해 논의했습니다. 대화 중에 나카지마는 프로젝트의 기원과 대규모 언어 모델(LLM)을 통해 작동할 수 있는 작업 지향적 AI 시스템의 개념을 소개하는 데 있어 프로젝트의 역할을 설명했습니다.
그는 Baby AGI 2를 포함한 프레임워크의 후속 버전이 반복적인 도구 생성 및 개선을 통해 자동화를 향상시키도록 설계된 방법을 설명했습니다. 나카지마는 또한 텍스트 프롬프트에서 다중 파일 소프트웨어 애플리케이션을 생성하도록 개발된 AI 기반 코딩 에이전트인 Ditto를 소개하여 GPT-4 및 Claude와 같은 고급 LLM에서 지원하는 프로그램 합성 접근 방식을 보여주었습니다.
인터뷰 전반에 걸쳐 나카지마는 자율 에이전트가 분산된 작업 및 데이터 구성을 지원하여 인간 워크플로의 확장으로 어떻게 기능할 수 있는지 논의했습니다. 그는 AI 에이전트 개발과 인간 학습 과정 사이의 유사점을 지적하면서 그래프 구조를 통한 지식 표현이 AI 시스템이 개념 간의 관계를 모델링하는 방식을 개선할 수 있다고 제안했습니다.
이 토론에서는 생성된 도구를 저장하고 재사용하여 기능의 공유 라이브러리를 만들 수 있는 시스템을 포함하여 미래 에이전트 설계의 잠재적 방향도 다루었습니다. 나카지마는 AI 시스템 설계의 핵심 요소로 모듈성과 적응성을 강조하고 유사한 원칙이 초기 단계 인공지능 프로젝트에 대한 투자 접근 방식에 영향을 미친다고 언급했습니다.
인터뷰는 대규모 언어 모델의 지속적인 진화와 도구 사용 및 추론 기능과의 잠재적 통합에 대한 언급으로 마무리되었으며, 반복적인 개선과 자율 학습을 중심으로 한 AI 개발에 대한 관점을 제시했습니다. [16]
요헤이 나카지마의 벤처 캐피탈 및 AI 통합 접근 방식 #02
2025년 9월 25일, Untapped VC의 창립 파트너인 요헤이 나카지마는 Peter Walker가 진행하는 YouTube 프로그램 Carta에 출연했습니다. 논의는 벤처 캐피탈에 대한 나카지마의 접근 방식, 특히 투자 분석 및 운영 프로세스에서 자동화 및 인공 지능 활용에 초점을 맞췄습니다.
나카지마는 자신의 투자 프레임워크를 하향식 접근 방식으로 설명했는데, 이는 창업자와 교류하기 전에 시장 트렌드를 분석하는 방식입니다. 이는 종종 개인 네트워크와 창업자 추천에 의존하는 기존 벤처 캐피탈 모델과 대조됩니다. 그는 X(구 Twitter)와 Baby AGI와 같은 온라인 AI 커뮤니티와 같은 소셜 플랫폼이 기술 개발을 관찰하고 초기 단계 기회를 식별하는 데 사용하는 도구라고 밝혔습니다.
인터뷰에서 나카지마는 AI 시스템과 자율 에이전트가 딜 추적 및 창업자와의 커뮤니케이션과 같은 작업 효율성을 개선하기 위해 일상 업무에 어떻게 통합되는지 설명했습니다. 이러한 통합에도 불구하고 그는 특정 질적 요인은 자동화된 시스템으로 복제할 수 없기 때문에 개인적인 상호 작용과 인간의 판단이 투자 프로세스의 필수 요소로 남아 있다고 언급했습니다.
나카지마는 자동화를 인간 추론을 대체하기보다는 분석 능력을 확장하는 메커니즘으로 언급했습니다. 그는 의사 결정의 일관성과 신뢰성을 유지하기 위해 자신의 워크플로에서 완전 자동화된 평가 또는 공개 커뮤니케이션 시스템을 의도적으로 제외한다고 언급했습니다.
대화는 또한 스타트업 생태계의 광범위한 발전에 대해 다루었습니다. 나카지마는 AI 중심 기업의 증가로 인해 포트폴리오 관리에 대한 보다 체계적이고 규율적인 접근 방식이 필요하다고 언급했습니다. 그는 일시적인 시장 트렌드를 따르는 것보다 전략적 조정과 테제 준수의 역할을 강조했습니다.
지리적 위치와 전문 네트워크에 대해 논의하면서 나카지마는 시애틀과 샌프란시스코의 생태계를 비교하면서 활발한 디지털 참여가 물리적 위치를 넘어 더 넓은 기술 커뮤니티에 대한 접근을 가능하게 한다고 밝혔습니다.
그는 소규모 펀드가 공유 인프라 하에서 운영되는 협력적 벤처 구조에 대한 잠재적 모델을 제시하면서 결론을 내렸습니다. 나카지마에 따르면 이러한 접근 방식은 초기 단계 투자자 간의 조정을 개선하고 펀드 관리의 투명성을 높일 수 있습니다. 그의 공개적으로 문서화된 실험과 개방형 개발 관행은 투명성이 벤처 운영에 어떻게 통합될 수 있는지에 대한 예시로 작용합니다. [17]
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