코딩 에이전트의 발전으로 소프트웨어 성능 최적화에 드는 비용과 시간이 획기적으로 줄어들고 있습니다. 과거에는 고도의 전문 지식을 가진 인력이 필요했던 멀티스레딩이나 AOT 컴파일 같은 복잡한 작업들을 이제는 몇 문장의 지시만으로도 수행할 수 있게 되었는데요. 실제 사례를 통해 보면, 게임 AI의 성능을 높이거나 검색 엔진의 속도를 수 배 향상시키는 등의 놀라운 결과가 나타나고 있습니다. 다만, 에이전트가 실험 설계나 엄밀한 검증 단계에서는 아직 한계가 있으므로, 사람이 벤치마크 환경을 구축하고 효율적인 개선 우선순위를 정하는 역할이 여전히 중요합니다. 앞으로는 고객의 사용 패턴에 맞춘 '동적 맞춤 소프트웨어'가 더욱 현실적인 대안이 될 것으로 보입니다.