자체 학습형 마이그레이션 에이전트는 배울 수 있는가? Oracle-to-PostgreSQL 마이그레이션을 위한 증거 등급 경험 메모리 감사 평가

요약

본 연구는 LLM 마이그레이션 에이전트의 학습 능력을 평가하기 위해 Oracle-to-PostgreSQL 마이그레이션을 분석했습니다. 영구 메모리는 참조 일치도(RC)를 향상시켰으나, 정책 적응은 추가 이득을 제공하지 못했습니다. 또한, 모델 프리 기준선 대비 우수한 성능을 보였으며, 실제 코드 단위의 정확성 개선 효과도 확인하며 평가 규칙을 도출했습니다.

핵심 포인트

• 영구 메모리는 참조 일치도(RC)를 향상시키는 것으로 나타남.
• 정책 적응은 마이그레이션 에이전트에게 추가 이득을 주지 못함.
• 모델 프리 근접 타겟 복사 기준선이 모든 LLM 시스템보다 우수했음.
• 인간 개입 수정 주기(human-gated fix cycle)가 코드 단위 정확도를 높임.