에이전트가 프롬프트만 돌리는 게 아니라 자체 하네스랑 모델 가중치까지 직접 고치면서 자가 개선하는 구조가 진짜 흥미롭네. OpenAI
요약
에이전트가 프롬프트 수정을 넘어 자체 하네스와 모델 가중치까지 직접 수정하며 자가 개선하는 구조를 소개합니다. OpenAI MLE-Bench에서 1위를 기록할 만큼 뛰어난 성능을 보이지만, 실무 적용 시 비용 제어와 안정성 검증이 필수적입니다.
핵심 포인트
- 프롬프트와 가중치를 직접 수정하는 자가 개선 구조
- OpenAI MLE-Bench 1위 달성으로 성능 입증
- 실무 적용 시 무한 루프 및 토큰 비용 제어 필요
- 프로덕션 환경을 위한 안정성 검증의 중요성
에이전트가 프롬프트만 돌리는 게 아니라 자체 하네스랑 모델 가중치까지 직접 고치면서 자가 개선하는 구조가 진짜 흥미롭네. OpenAI MLE-Bench 1위 찍을 정도로 성능은 잘 나오는 모양인데, 실무 프로덕션에 올릴 때는 무한 루프나 토큰 소모 같은 비용 제어와 안정성 검증 쪽을 먼저 꼼꼼하게 봐야 할 듯.
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