핵심 판단:대형 모델은 강력한 지능형 구성 요소이지만, 스스로 유지되는 시스템은 아니다. 이해, 생성, 추론, 도구 호출에서 이미 활용 가능한 능력을 갖추어 고품질의 가설 제안자이자 코드 생산자로 기능할 수 있다. 그러나 생애주기 전반에 걸친 지속적 진화에 필요한 상태, 목표, 피드백 메커니즘이 결여되어 있다.
세 가지 구조적 한계:
- 상태 한계:컨텍스트 윈도우가 제한적이고 세션 간 영구 기억이 없어 장기 프로젝트를 자체적으로 유지할 수 없다.
- 목표 한계:실제 문제는 흔히 다목표 충돌과 선호 트레이드오프를 수반하여, 모델이 정당화 가능한 판단 기준을 자율적으로 제시하기 어렵다.
- 피드백 한계:실행 가능한 평가, 선택, 도태 메커니즘이 없어 생성된 방안이 객관적으로 검증되고 반복적으로 유지될 수 없다.
결론:모델 능력 향상 ≠ 시스템 능력 향상. 능력은 스냅샷이고 환경은 과정이다. 대형 모델을 '생성—평가—선택—축적'의 진화 폐루프에 내장해야 한다. 군집 지능으로 후보 다양성을 유지하고, 대리 모델로 높은 평가 비용을 압축하며, 선택과 축적 메커니즘으로 유효한 경험을 보존해야 지능이 동적 환경에서 적응을 유지할 수 있다. 바로 이것이 EvoX의 토대이며, 이후 '진화 대상이 매개변수에서 프로그램으로 확장', '방법 자체의 진화', '프로젝트 수준 영속화'의 필요성을 논증하는 근거가 된다.
대형 모델 단일 능력 스택과 시스템 수준 진화 폐루프 비교도왼쪽은 대형 모델을 독립적 능력 스택으로 다루며, 그 이해, 생성, 추론, 도구 호출은 정적 스냅샷만 산출한다. 오른쪽은 LLM을 하나의 모듈로 격하하여 '생성—평가—선택—축적' 폐루프에 내장하고, 군집 지능으로 후보 다양성을 유지하며, 대리 모델로 평가 비용을 압축하고, 선택과 축적 메커니즘으로 유효한 경험을 보존한다. 이는 모델 능력 향상이 시스템 능력 향상과 같지 않음을 보여준다.
대형 모델 단일 능력 스택과 시스템 수준 진화 폐루프 비교도
왼쪽은 대형 모델을 독립적 능력 스택으로 다루며, 그 이해, 생성, 추론, 도구 호출은 정적 스냅샷만 산출한다. 오른쪽은 LLM을 하나의 모듈로 격하하여 '생성—평가—선택—축적' 폐루프에 내장하고, 군집 지능으로 후보 다양성을 유지하며, 대리 모델로 평가 비용을 압축하고, 선택과 축적 메커니즘으로 유효한 경험을 보존한다. 이는 모델 능력 향상이 시스템 능력 향상과 같지 않음을 보여준다.
