재귀 에이전트가 스스로 판단하도록 학습시키는 SERA
Key Point
재귀 에이전트의 자기 평가 능력이 학습 효율과 성능을 동시에 높일 수 있다는 새로운 학습 패러다임으로, 외부 감독을 줄이면서도 복잡한 작업 분해 에이전트를 더 효과적으로 훈련하는 길을 열어준다.
핵심 요약
- 재귀 언어모델 에이전트는 작업을 세분화하여 자식 인스턴스에 위임하는 트리 구조로 동작하지만, 중간 과정의 검증 없이는 학습이 어렵다.
- 기존 방식은 외부 검증자로 각 노드를 평가해야 하므로 계산 비용이 크고 분해 품질을 평가하지 못한다.
- SERA는 평가를 에이전트 정책 자체의 학습된 능력으로 전환한다: 부모 에이전트가 자식 작업에 대한 가중 성공 기준 룰브릭을 작성한다.