TL;DR

  • Meta의 Muse는 개인 비서 기능보다 대량의 Reddit·YouTube 데이터 수집과 영상 선별을 위한 브라우저 작업에서 유용하게 쓰이며, 저렴한 비용으로 많은 토큰과 관리형 가상 머신을 제공함.
  • fullsets.fm은 전문적으로 녹음된 공연을 아티스트별로 모으고 트랙 목록을 추출하는 진행 중인 사이드 프로젝트임.
  • Luna와 Gemini 3.8을 Gemini Studio에서 활용해 영상의 품질과 내용을 판별하지만, 적합한 영상을 처음 찾아내는 데 Muse를 활용함.
  • Muse는 채널·영상 탐색뿐 아니라 아티스트 일치 확인, 모델 출력 검토, 영상 승인·거부 결정에도 투입되며, 한 달에 80달러를 내고 주당 수십억 토큰을 사용함.
  • 쉬지 않고 실제 사용자처럼 행동하는 에이전트가 웹사이트에 부담을 줄 수 있어 Amazon의 차단 사례와 추가 차단 가능성이 제기되며, 작업 중단과 여러 브라우저 작업을 다루는 사용자 인터페이스(UI) 문제도 남아 있음.

Muse가 필요한 작업

  • 개인 비서로서 Muse의 활용도는 크지 않음. DoorDash 주문은 연간 다섯 번 정도에 그치고, 이메일도 많지 않으며, 일정 관리도 이미 충분히 수월함.
  • 필요한 것은 Reddit과 YouTube의 대량 데이터, 그리고 저렴한 인공지능(AI) 토큰임. Muse는 이 작업에서 유용함.
  • 사이드 프로젝트인 fullsets.fm은 페스티벌 생중계와 Tiny Desk처럼 전문적으로 녹음된 공연을 모아 아티스트별로 정리하고 트랙 목록을 추출함. 좋은 오디오와 영상으로 전체 공연을 담은 자료를 찾는 프로젝트이며, 현재 진행 중임.

영상 탐색과 선별 파이프라인

  • Luna와 Gemini 3.8을 Gemini Studio에서 사용해 YouTube 영상이 원하는 품질과 내용을 갖췄는지 저렴하게 판별하는 파이프라인을 구축함.
  • 하지만 적합한 영상을 처음 발견하는 방법은 부족함. 특정 YouTube 채널 하나에서 조건에 맞는 영상을 찾을 수는 있지만, T-Mobile Europe처럼 어쩌다 몇 개의 공연 영상을 올린 작은 채널까지 찾아야 함.
  • 여러 작은 채널에 고품질 공연이 흩어져 있다는 점도 fullsets.fm을 만든 이유 중 하나임.
  • Muse를 이용해 채널과 영상을 찾으며, 파이프라인의 마지막 단계에서도 아티스트 일치 여부 확인, Luna와 Gemini의 결과 검토, 각 영상의 최종 승인 또는 거부 결정에 활용함.

대량 웹 검색과 비용

  • Muse에 조건에 맞는 영상 1,000개를 Reddit과 YouTube에서 찾도록 하거나, Coachella에 출연한 적이 있는 아티스트 목록을 만든 뒤 한 명씩 YouTube에서 조건에 맞는 공연을 검색하도록 지시할 수 있음.
  • 작업이 끝날 때까지 클라우드의 컴퓨터가 웹사이트를 계속 검색함. 이 컴퓨터는 사실상 끝이 없는 것처럼 보이는 대역폭과 준수한 중앙 처리 장치(CPU)를 갖춤.
  • Muse 한 달 이용에 80달러를 지불했고, 이 작업에 주당 수십억 토큰을 사용하게 했음. 사용 토큰이 아예 집계되지 않는 듯한 경우도 자주 있음.
  • Muse Spark 1.3은 글쓰기 성능이 평범하고 코딩에는 사용하지 않겠지만, Gemini Flash와 비슷한 유형의 작업에는 매우 유용함. 사실상 무제한에 가까운 토큰과 Chrome이 설치된 관리형 가상 머신(VM)을 제공하는 것으로 보임.

웹사이트 차단 우려와 남은 문제

  • Muse가 자신의 웹사이트를 대상으로 작동할 경우를 우려함. 이런 에이전트는 잠을 자지 않고 실제 사용자처럼 매우 그럴듯하게 행동할 수 있으며, 속도가 부족하면 프로세스를 더 늘릴 수 있음.
  • Amazon이 이미 Muse를 차단한 이유를 이해할 수 있음. 목표가 드롭시핑이라면 하루 종일 Amazon 페이지 수천 개를 스크래핑할 수 있을지 의문임.
  • 이런 상황이 어디로 이어질지는 알 수 없지만, Meta가 남용을 막지 않는 한 더 많은 웹사이트가 Muse를 차단할 가능성이 있음.
  • Muse에는 아직 초기 단계의 거친 부분이 있음. 작업이 중간에 멈추기도 하고, 성능이 좋지 않은 모델과 소통하는 일이 답답할 때도 있으며, 브라우저를 사용하는 여러 작업을 동시에 실행할 때 사용자 인터페이스(UI)가 적절한지 확신하기 어려움.