문서(Documentation)는 전문가의 지식을 파라미터별 권장 사항으로 추출함으로써 오랫동안 컴퓨터 시스템 튜닝(Tuning)을 안내해 왔습니다. 그러나 이러한 가이드는 전문가가 도출한 결론만을 포착할 뿐, 그들이 어떻게 추론하는지는 버려집니다. 이러한 근본적인 격차는 세 가지 구체적인 결함으로 나타납니다: 소프트웨어가 진화함에 따라 문서가 노후화되고, 이질적인 워크로드(Heterogeneous workloads) 하에서 실패하며, 파라미터 간의 상호 의존성(Inter-parameter dependencies)을 무시한다는 점입니다. 우리는 시스템 튜닝을 위해 정적인 문서에서 동적인 실행(Action)으로 전환할 것을 제안합니다. 우리는 전문가의 튜닝 방법론을 실행 가능한 기술(Executable skills)로 변환하여, LLM 기반 에이전트(Agents)가 버전 일관성 검증(Version-consistency verification), 워크로드 특화 프로파일링(Workload-specific profiling), 그리고 다중 파라미터 공동 최적화(Multi-parameter joint optimization)를 수행할 수 있도록 하는 PerfEvolve를 소개합니다. TPC-C 및 TPC-H 벤치마크 환경의 PostgreSQL에서 평가한 결과, PerfEvolve는 최신 문서 기반 튜닝 베이스라인(Baselines)보다 최대 35.2% 더 우수한 성능을 보였습니다. 이 도구는 https://github.com/ISCAS-OSLab/PerfEvolve 에서 확인할 수 있습니다.