EvoX 런타임(Runtime)은 일회성 추론 호출이 아니라, 진화적 탐색 을 위한 폐루프 실행 시스템입니다. 이는 모델 역량, 도구 역량, 환경 피드백을 지속적으로 작동하는 파이프라인으로 조직합니다: 모델이 후보를 제안하면, 런타임이 후보를 실제 계산으로 전환하고, 환경이 관측 가능한 결과를 반환하며, 진화 메커니즘이 이를 바탕으로 선택을 내리고, 영속화 시스템이 검수를 통과한 성과를 다음 탐색의 출발점으로 축적합니다.
폐루프의 여섯 단계
- 모델이 후보 제안: 현재 문제 정의, 이력 상태, 제약을 바탕으로 파라미터 수준, 연산자 수준, 전략 수준 나아가 프로그램 수준의 후보를 생성하여 탐색 공간이 어느 진입점에서 시작될지 결정합니다.
- 도구 실행 및 환경 변화 유발: 런타임이 평가기, 시뮬레이션/대리 모델, 연산자 라이브러리, 워크플로를 호출하여 후보를 실제 계산과 관측 가능한 환경 변화로 전환합니다.
- 환경이 피드백 반환: 작업 환경이 지표, 제약 위반, 실패 모드, 실행 궤적을 제공하며, 이러한 신호는 점수 산정에 사용될 뿐만 아니라 다음 라운드 제안을 안내하는 데에도 활용됩니다.
- 진화 메커니즘이 선택 수행: 개체군 갱신, 변이/교차, Pareto 또는 선호 기반 선택을 통해 가치가 높은 후보는 유지하고, 가치가 낮은 후보는 개조하거나 도태시킵니다.
- 런타임이 계산 조직: 모듈 오케스트레이션, 상태 관리, 스케줄링, 이기종 연산 자원 할당, 재현 가능한 실행을 담당하여 알고리즘과 문제를 분리하고 필요에 따라 조합할 수 있게 합니다.
- 영속 시스템이 성과 계승: Agent 컨텍스트를 넘나들며 프로젝트 수준 상태를 저장하고, 엄격한 검수를 통해 어떤 결과가 신뢰할 수 있는 기준선으로 축적될지 결정합니다.
과소평가되기 쉬운 두 가지 메커니즘
Agent 컨텍스트를 넘나드는 프로젝트 수준 영속화: 단일 세션의 컨텍스트는 대화가 끝나면 사라지지만, 진화에는 세션을 넘나드는 축적이 필요합니다. EvoX는 후보, 평가 기록, 결론을 프로젝트 수준 저장소에 기록하여 새로운 Agent 세션이 이력을 바로 불러올 수 있게 하고, 이미 완료된 작업을 반복하지 않도록 합니다.
엄격한 검수와 이력 계승: 모든 결과가 기준선에 들어갈 가치가 있는 것은 아닙니다. 검수 게이트가 지표, 제약, 재현성을 검증하여 통과한 버전만 이력에 기록되고 이후 라운드에 계승됩니다. 이로써 계승은 신뢰할 수 있는 가속기가 되며, 오류의 증폭기가 되지 않습니다.
폐루프의 의의
이 폐루프가 있으면 다음 라운드의 탐색은 처음부터 시작할 필요 없이 검증된 성과 위에서 계속 진화할 수 있습니다. 모델은 가능성을 제시하고, 시스템은 검증, 선택, 축적을 담당합니다. 이것이 바로 AI Native 과학 연구의 지속 운영 기반입니다.
핵심 알림
"한 번의 생성"과 "한 라운드의 진화"를 구분하세요: 전자는 후보만 생성하고, 후자는 실행, 피드백, 선택, 검수, 계승까지 포함합니다. 어느 한 고리라도 빠지면 시스템은 지속적으로 향상될 수 없습니다.
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EvoX 런타임 폐루프 워크플로 아키텍처 다이어그램
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