AI가 AI 만든다...알리바바 '칭원' 플래너 에이전트 공개

핵심 요약

• 알리바바의 Qwen-Planner-Agent는 AI가 자신의 개발에 참여하는 'AI-for-AI' 폐쇄 루프 프레임워크를 구현했다.
• 모바일 플래닝이라는 복잡하고 장시간의 작업에서 에이전트의 신뢰성을 높이면서도 실제 기기 상호작용 비용을 줄이는 방식을 제시한다.
• 데이터 생성, 모델 학습, 배포를 통합하는 액션-피드백-검증 계약으로 세 단계를 연결한다.
• AI for Data 단계에서는 특화된 에이전트들이 작업 생성, 상호작용 궤적 수집, 학습 데이터 정제·균형 조정을 수행하고 학습 피드백으로 다음 데이터 생성을 유도한다.
• AI for Training 단계에서는 지도학습 콜드스타트와 하이브리드 환경 온라인 강화학습을 결합하며, 추론과 도구 사용 비용을 줄이면서 성능을 유지하는 CARE(Competence-Aware Reward-and-Advantage Engineering) 기법을 도입했다.
• 실행 증거 기반 루프를 통해 런타임에 메모리·스킬·도구를 조율하고, 구조화된 액션 피드백과 실패 기록을 모델과 도구의 협력 발전으로 피드백한다.
• MobilePA-Bench 벤치마크에서 모든 평가 모델·시스템을 능가했으며, 기존 모델 대비 도구 사용, 메모리, 스킬, 부에이전트 협력에서 개선을 보였다.
• 모바일 외 에이전트 벤치마크에서도 성능 향상을 보이면서 일반 능력은 대체로 유지했다.