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Microsoft가 에이전트의 기술을 스스로 향상시키는 오픈 소스 시스템인 SkillOpt를 공개했습니다. SkillOpt는 자기 최적화 루프를 통해 인간의 개입 없이 프롬프트를 수정하고 성능을 지속적으로 개선합니다.
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원문 바로가기🚨 MICROSOFT가 AI 에이전트(AI Agents)의 패러다임을 영원히 바꾸었습니다
그들은 시간이 지남에 따라 에이전트의 기술(skills)이 자동으로 스스로 향상될 수 있게 하는 시스템을 조용히 오픈 소스(open-sourced)로 공개했습니다.
지속적인 프롬프트(prompt) 수정도 필요 없습니다.
끝없는 수동 테스트도 필요 없습니다.
이것의 이름은 SkillOpt이며, 완전히 무료입니다.
현재 대부분의 AI 에이전트는 다음과 같이 작동합니다:
프롬프트를 작성합니다.
문구를 조정합니다.
실험을 실행합니다.
출력이 개선되기를 기도합니다.
이 전체 워크플로(workflow)가 사라지기 시작했습니다.
SkillOpt는 훨씬 더 큰 개념을 도입합니다:
에이전트가 자신의 결과를 분석하고, 무엇이 실패했는지 식별하며, 스스로 지침(instructions)을 다시 작성하고, 인간의 개입 없이 지속적으로 성능을 개선하는 자기 최적화 루프(self-optimization loop)입니다.
개발자들이 주목하는 이유는 다음과 같습니다:
→ 실제 실행 데이터(execution data)를 기반으로 워크플로를 자동으로 진화시킵니다.
→ 성능이 낮은 편집 사항이 프로덕션(production)에 영향을 미치기 전에 거부합니다.
→ 수작업으로 만든 프롬프트 및 최적화 시스템보다 뛰어난 성능을 보입니다.
→ 특정 스택에 종속되지 않고 다양한 모델(models)에 걸쳐 작동합니다.
가장 큰 돌파구는 이식성(portability)입니다.
"기술(skill)"이 모델 자체로부터 독립됩니다.
즉:
만약 당신의 에이전트가 제대로 조사(research), 자동화(automate), 디버깅(debug) 또는 분석(analyze)하는 방법을 학습한다면...
모든 것을 처음부터 다시 구축할 필요 없이 미래의 모델들로 해당 능력을 전이할 수 있습니다.
이것은 다음과 같은 변화입니다:
"프롬프트 작성(writing prompts)"
에서