작은 모델도 큰 모델 따라잡는다, '뇌-몸' 맞춤 진화
원제 CoEvo-RSI: When Harnesses Evolve, Which Models Should Follow?
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Key Point
작은 모델이 큰 모델을 이기는 핵심이 '역량과 실행 환경의 정렬'이라는 새로운 관점을 제시하며, 자원 제약이 있는 팀도 효율적인 에이전트를 만들 수 있는 길을 열어준다.
핵심 요약
- 자동으로 개선되는 AI 에이전트(RSI)에서는 모델의 역량과 실행 환경(harness)이 함께 진화할 때 불일치 문제가 발생한다.
- 진화 중인 harness가 모델이 학습하지 못한 행동을 요구하거나 기존 능력을 제한하는 '뇌-몸 불일치'를 해결하기 위해 CoEvo-RSI 프레임워크를 제시했다.
- 메타 에이전트가 과거 설계 아카이브에서 harness를 선택하고, 최적의 모델 체크포인트를 선택하거나 병합한 후 그에 맞춰 적응시킨다.
- 거부된 궤적만으로 감독 미세조정(SFT)을 수행해 Qwen2.5-9B를 다중 에이전트 오류 분석, 역할 인식 텍스트-SQL, 스마트홈 명령 실행 등 다양한 분야에서 더 큰 모델과 경쟁 가능하게 만들었다.
- TraceElephant에서 DeepSeek-V4-Pro 대비 +14.16 에이전트 정확도, HomeBench VM에서 GLM-5.3 대비 +4.90 성공률을 달성했다.
- 뇌-몸 정렬이 중요하며 양방향 역사적 상속을 통해 에이전트 공진화를 더욱 발전시킬 수 있음을 보여준다.