AI 연구 에이전트가 자기 자신을 개선하다
Key Point
AI 에이전트가 자기 자신의 코드를 개선하는 자동화 루프에 성공하면, R&D 수익 감소 문제를 근본적으로 해결할 수 있는 경로가 열린다.
핵심 요약
- AI 연구 에이전트가 자신의 코드를 최적화하는 '재귀적 자기개선' 루프를 구현한 AIDE^2 시스템을 개발했다.
- AIDE^2는 자신의 코드를 수정 제안하고, 수정된 버전을 AI R&D 작업들로 평가한 후, 숨겨진 평가 세트에서 가장 좋은 성과를 낸 변경사항만 유지한다.
- 8일간의 자동 실행 중 AIDE^2는 새로운 탐색 정책과 에이전트의 성장하는 문맥을 압축·관리하는 메모리 메커니즘 등 7가지 연속적 개선을 발견했다.