대규모 모델은 이제 안정적으로 수행할 수 있습니다강력한 이해,생성및도구 호출이라는 세 가지 핵심 작업을: 모호한 요구사항을 구조화된 작업으로 해석하고, 코드와 문서를 생성하며, 필요에 따라 검색 및 시뮬레이션 도구를 호출합니다. 따라서 대규모 모델을지능형 컴포넌트로서 연구 및 엔지니어링 프로세스에 통합하는 것은 이미 현실적으로 활용 가능한 방법입니다.
그러나 두 가지를 반드시 구분해야 합니다:능력 성장및시스템 적응. 모델이 아무리 강력하더라도 그것은 특정 한 번의 호출에서의 능력일 뿐입니다. 실제 엔지니어링 프로젝트는 수개월에서 수년간 지속되는 경우가 많지만, 단일 Agent의 컨텍스트는 결국 소진됩니다. 경험이 축적되지 않으면 매 라운드의 작업을 처음부터 다시 시작해야 하며, 능력 성장이 자동으로 시스템의 장기 적응 능력으로 전환되지도 않습니다.
一, 능력 컴포넌트: 대규모 모델이 제공하는 것은 무엇인가
- 이해: 목표, 제약 조건 및 컨텍스트를 실행 가능한 작업 설명으로 해석합니다.
- 생성: 후보 가설, 코드, 실험 설계 및 문서를 생성합니다.
- 도구 호출: 검색, 계산, 컴파일 및 시뮬레이션 등 외부 리소스를 연결합니다.
이 세 가지 능력은 '단일 작업을 올바르게 수행할 수 있는가'에 답할 뿐, '장기 작업을 지속적으로 올바르게 수행할 수 있는가'에는 답하지 못합니다.
二, 단일 능력을 지속 진화 능력으로 전환하기
현실 세계에서 장기적으로 적응하려면 지능형 컴포넌트가 시스템 수준 폐루프에 포함되어야 합니다. 단일 Agent의 컨텍스트는 결국 소진되지만 프로젝트는 여러 작업 주기에 걸쳐 지속적으로 존재해야 하므로, 진화 대상을 지속적으로 존재하는소프트웨어 세계로 확장하고,프로젝트 수준 영속화에 의존하여 경험이 단일 실험으로 유실되지 않도록 해야 합니다. 이 폐루프는 최소한 네 가지 단계를 포함합니다:
- 후보 생성: 지능형 컴포넌트가 가설, 수정 또는 구현을 제안합니다. 이 시점에서는 결론이 아닌 후보일 뿐입니다.
- 실증 검증: 후보는 실제 환경, 시뮬레이션 또는 실험을 통한 검증을 거쳐야 하며, 컴파일, 테스트, 동작 검사 및 상위 검수 등의 관문을 통과해야 합니다.
- 성과 축적: 검증을 통과한 유효한 결과만이 수용된 프로젝트 버전에 기록되어 재사용 가능한 자산이 됩니다.
- 재진화: 이후 작업은 축적된 성과를 계승하여 그 기반 위에서 계속 후보를 제안하며 다음 라운드 순환에 진입합니다.
Genesis 이러한 다중 Agent 협업 시스템은 해당 폐루프의 한 사례입니다: 작업에 참여하는 Agent의 수명 주기는 제한적이며, 상위 실행자가 목표를 이해하고 작업을 재귀적으로 분해하면, 하위 실행자가 국부적 구현과 테스트를 완료하고 필요 시 계속 하위로 재귀합니다. 후보 수정은 후보로서만 제출되며 컴파일, 테스트, 동작 검사 및 상위 검수를 통과해야만 수용되고, 실패한 시도는 거부되며 검증을 통과한 성과는 프로젝트 버전에 기록되어 이후 실행자의 역사적 기반이 됩니다. 컴파일러 리팩토링과 과학 소프트웨어 업그레이드 등의 시나리오에서 이 메커니즘은 매우 높은 신뢰성과 실행 가속비를 보여줍니다.
三, 핵심 구분: 컴포넌트와 시스템 폐루프
따라서 '대규모 모델 능력'과 '지속 진화 시스템'은컴포넌트와 시스템의 관계이며, 대체 관계가 아닙니다. 능력 컴포넌트는 단일 지점에서 고품질의 후보를 생성하는 역할을 하고, 시스템 폐루프는 어떤 후보가 남을 가치가 있는지, 어떻게 남길지, 그리고 어떻게 다음 라운드에 계승될지를 판정하는 역할을 합니다. 폐루프가 없으면 능력이 강할수록 검증되지 않은 후보만 더 많이 생성될 뿐이고, 강력한 컴포넌트가 없으면 폐루프는 고품질의 후보 공급원을 갖지 못합니다.
컴포넌트와 시스템 폐루프 비교그림은 대규모 모델 능력과 지속 진화 시스템을 나란히 비교합니다: 왼쪽의 능력 컴포넌트는 단일 호출에서만 후보를 생성하며 이해, 생성 및 도구 호출을 담당하고, 오른쪽의 시스템 폐루프는 후보 생성, 실증 검증, 성과 축적, 재진화의 네 단계를 통해 어떤 후보가 프로젝트 버전에 기록되어 다음 라운드에 계승될 가치가 있는지 판정합니다.
