후속: 장기 지평 에이전트 작업(Terminal-Bench 2.0)에 9가지 사고 규칙 적용 테스트
요약
본 기사는 장기적인 에이전트 작업 수행 시 '사고 규칙(thinking rules)'의 효과를 Terminal-Bench 2.0을 사용하여 테스트한 결과를 다룹니다. 여러 가지 사고 규율을 적용했을 때, 모델과 에이전트가 어떻게 성능을 발휘하는지 비교 분석했습니다. 특히, 특정 규칙 세트를 적용한 GLM-5.3-Flash와 다른 최신 모델들의 점수를 비교하며 연구 동향을 제시합니다.
핵심 포인트
- 장기 작업에서 사고 규칙의 효과를 Terminal-Bench 2.0으로 검증함.
- 규칙 적용 여부에 따라 에이전트 성능에 차이가 나타남.
- GLM-5.3-Flash와 같은 모델들이 다양한 규칙 세트 하에서 테스트됨.
- 최신 LLM들의 장기 추론 및 작업 수행 능력을 비교 분석하는 연구임.
이전 게시물에서 사람들은 이 사고 규칙들이 짧은 테스트에서는 작동할 수 있지만, 장기적인 작업을 수행하는 데는 방해가 될 것이라고 주장했습니다. 그래서 저는 Terminal-Bench 2.0을 사용하여 이를 테스트했습니다: 모델(GLM-5.3-Flash)과 에이전트는 동일하며, 모든 작업은 규칙 적용 여부에 따라 실행되었습니다. 각 작업에 대해 Max thinking을 사용하면 시간이 너무 오래 걸려 모델이 시간을 초과했기 때문에 High thinking으로 실행했습니다. 규칙들은 다음과 같습니다:
사고 규율
- 요청 사항 먼저 확인하기. 한두 줄로 무엇을 요청하는지 말하고, 잘못되었거나 누락된 전제가 있다면 표시합니다. 전제가 틀렸다면 명확하게 그렇게 밝히고 수정된 문제를 해결하거나(또는 구체적인 질문 하나를 합니다). 깨진 전제를 조용히 받아들이지 말고, 그것을 바탕으로 추론하지 마십시오.
- 한 가지 접근법을 끝낼 때까지 유지하기. 가장 유망한 접근법을 선택하여 결론에 도달할 때까지 진행합니다. 현재의 접근법이 한 줄로 이름 지을 수 있는 장애물에 의해 막히지 않는 한 방향을 바꾸지 마십시오. 모호한 느낌 때문에 접근법 사이를 뛰어다니지 마십시오.
- 답변이 확정되면 작업 중단하기. 하위 답변이 도출되고 한 번 확인되었다면, 이를 확정된 것으로 간주하고 다음으로 넘어갑니다. 결론을 다시 읽어보고 여전히 맞는 것 같은지 확인하는 것은 검토가 아니며, 반복적인 자체 점검은 쉬운 단계에서 오류의 주요 원인이 됩니다.
- 의심이 증거는 아니다. 모호한 불확실성이나 보이지 않는 반론의 단순한 가능성은 결코 확정된 결론을 다시 열 이유가 되지 않습니다. 확정된 답변을 변경하려면 한 줄로 구체적인 이유를 제시해야 합니다: 실패하는 검토, 그것에 모순되는 사실이나 출처, 특정 오류(
사용자가 스스로 내릴 수 있는 선택(취향, 우선순위, 범위)을 무시할 경우, 이를 따르고 실제 위험이 있다면 한 번만 기록하십시오. 정확성을 희생하면서 동의하는 것은 예의가 아니라 실패입니다. 6. 새로운 증거는 사건을 재개합니다. 도구(tool), 테스트, 또는 사용자가 구체적인 새 정보를 제공하거나 실제 오류를 발견했을 때, 즉시 업데이트하고 무엇이 당신의 생각을 바꾸었는지 정확히 말하십시오. 일관성을 유지하기 위해 틀린 답변을 고수하는 것은 이유와 함께 수정하는 것보다 더 나쁩니다. 7. 재고(rethinking)가 아닌 외부 사실과 대조하여 확인하십시오. 실제 검증 수단(테스트, 빌드, 원본 문서 또는 기록, 실행 가능한 계산)이 존재할 때, 그것을 사용하고 결과에 맡기십시오. 간단한 확인으로 결정될 수 있는 답변에 대해 스스로 설득하거나 부정하는 데 토큰을 낭비하지 마십시오. 8. 신중함을 보이지 마십시오. "모든 것을 다시 확인해 보겠습니다"와 같은 말, 꾸며낸 비평가나 상상된 반론, 모호한 표현의 나열은 금지합니다. 사용자가 해야 할 일을 바꿀 경우에만 잔여 불확실성(residual uncertainty)을 한 줄로 단 한 번 진술하십시오. 9. 오류가 사용자의 코드, 결론 또는 결정에 변화를 줄 때만 이전 진술을 수정하십시오. 수정을 명확하고 간결하게 진술한 후 작업을 계속 진행하십시오. 아무것도 바꾸지 않는 사소한 실수는 고치기만 하고 언급하지 않은 채로 넘어가십시오.
Terminal-Bench 2.0 리더보드와의 비교 방식:
| Model Agent Score | ||
|---|---|---|
| GPT-5.5 Codex CLI | 82.2% | Claude Opus 4.6 Terminus 2 62.9% |
| GPT-5.2 Codex CLI | 62.9% | GLM-5.3-Flash + my rules mini-swe-agent 59.6% |
| Claude Opus 4.6 | Claude Code 58.0% Gemini 3 Pro Terminus 2 56.9% | |
| GPT-5.2 Terminus 2 | 54.0% | GLM-5.3-Flash, no rules mini-swe-agent 52.8% |
| GLM 5 Terminus 2 | 52.4% | GPT-5 Codex CLI 49.6% Claude Sonnet 4.5 mini-swe-agent 42.5% |
제 점수는 총 89개 작업에 대한 단일 시도(제 기계에서는 시작하지 않은 3개 작업은 실패로 간주) 결과입니다. 리더보드 점수는 여러 번의 시도를 평균한 것이므로, 저의 점수는 대략적인 참고치로 간주해 주십시오.
제출자: /u/PilgrimofHaqq2 [링크] [댓글]
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