모델보다 하네스가 더 중요한 이유

게시 2026/10/09

By BLUEBUG

200 분읽는 시간

모델보다 하네스가 더 중요한 이유

원제: “Why The Harness Matters More Than The Model”
같은 모델이라도 하네스(harness)가 달라지면 결과가 얼마나 달라지는지를 다룬 YC 페이퍼 클럽 발표를 정리한 문서입니다.

작성 일자: 2026-10-09
대상 영상: YC Paper Club: Harness Edition (게시일 2026-09-07, 길이 약 1시간)
근거 자료: 영상 자막 전문, 발표에 사용된 슬라이드 전체(도표·차트 포함), 2026-10-09 기준 웹 검색으로 확인한 논문·공식 블로그·공식 문서·언론 보도

이 문서를 읽는 방법
한눈에 보기
행사 개요와 발표자
먼저 알아둘 개념
파트 1 — 왜 하네스인가 (진행자 오프닝)
파트 2 — 하네스 5분 역사
파트 3 — 자기개선 하네스
진행자의 오토리서처 사례
발표 1 — Prime Agent (Seth Karten)
참고: NVIDIA AVO
발표 2 — OpenJarvis (Jon Saad-Falcon)
발표 3 — QM (Josh France, Regan Bell)
세 발표를 가로지르는 비교
비판적 검토: 무엇을 조심해서 읽어야 하는가
실무 시사점
자주 나오는 질문
- 부록 A. 자막 표기 점검표
- 부록 B. 수치 대조표
- 참고 자료

0. 이 문서를 읽는 방법

이 문서는 세 종류의 자료를 겹쳐서 읽고 만들었습니다. 영상 자막은 자동 생성이라 고유명사와 수치에 오기가 있고, 슬라이드는 발표자가 강조하고 싶었던 수치를 압축해서 보여 주며, 웹 검색 결과는 발표 내용이 논문이나 공식 문서와 실제로 맞는지 확인하는 용도로 썼습니다. 발표에서 나온 말과 검증된 사실이 섞이면 독자가 둘을 구분하기 어렵기 때문에, 문서 전체에서 다음 다섯 가지 표기를 사용합니다.

표기	의미
[발표]	영상 발언 또는 슬라이드에 나온 내용입니다. 발표자의 주장이며, 이 문서가 따로 검증하지 않았음을 뜻합니다.
[1차]	논문, 공식 블로그, 공식 문서, 공식 저장소에서 직접 확인한 내용입니다.
[2차]	언론, 분석 블로그, 요약 사이트의 보도입니다. 1차 자료로 교차 확인하지 못한 부분이 있습니다.
[해석]	필자의 해석입니다. 가능한 한 최소화했고, 근거 문장을 바로 옆에 적었습니다.
[확인 불가]	검색했지만 근거를 찾지 못한 내용입니다. 사실로 단정하지 않았습니다.

수치는 원문 그대로 옮겼고, 필자가 직접 계산한 값에는 “필자 계산”이라고 표시했습니다. 이 문서는 벤치마크를 직접 재현한 것이 아니라, 발표자와 업체가 보고한 값을 정리하고 그 조건과 한계를 함께 적은 것입니다. 자막의 오기와 발표 내용·공개 기록 사이의 불일치는 부록 A에 따로 모았습니다.

1. 한눈에 보기

1.1 이 발표가 말하려는 것

이 발표의 중심 주장은 한 문장으로 요약됩니다. 모델 가중치를 바꾸지 않고 모델을 둘러싼 장치, 즉 하네스만 바꿔도 에이전트의 성능이 크게 달라지며, 그래서 하네스는 “그냥 래퍼”가 아니라 연구할 가치가 있는 대상이라는 것입니다. 진행자는 오프닝에서 같은 모델 가중치가 ARC-AGI에서 30%를 내다가 더 나은 하네스를 만나 95%를 냈다고 소개했고, 같은 시기 NVIDIA의 AVO는 100%를 보고했습니다.

다만 이 숫자를 곧바로 “하네스 덕분에 30%가 95%가 되었다”로 읽으면 안 됩니다. 95.5%와 100%는 모두 ARC-AGI-3의 공개(public) 세트에서 업체가 직접 보고한 값이고, 30%는 ARC Prize가 별도 조건으로 보고한 값이기 때문입니다. NVIDIA 스스로도 두 숫자를 통제된 비교로 해석하면 안 된다고 적었습니다. 이 점은 4장과 13장에서 자세히 다룹니다.

1.2 발표의 구성

행사는 진행자 파트와 세 개의 연사 발표로 이루어졌습니다.

flowchart TB
    subgraph HOSTPART["진행자 파트"]
        H1["왜 하네스인가"]
        H2["하네스 5분 역사"]
        H3["자기개선 하네스"]
        H1 --> H2
        H2 --> H3
    end
    subgraph SPEAKERS["연사 발표"]
        S1["Prime Agent: 표현력과 자기개선"]
        S2["OpenJarvis: 로컬 개인 AI"]
        S3["QM: 회사 전체를 위한 얇은 하네스"]
        S1 --> S2
        S2 --> S3
    end
    H3 --> S1

1.3 세 발표를 한 장으로 비교

구분	Prime Agent	OpenJarvis	QM
발표자	Seth Karten (Princeton, Prime Intellect)	Jon Saad-Falcon (Stanford)	Josh France, Regan Bell (YC)
한 줄 정의	영속 IPython 커널 하나를 유일한 도구로 쓰고 서브에이전트를 함수 호출로 다루는 자기개선 RLM 하네스	개인 AI 스택을 다섯 프리미티브의 “스펙”으로 쪼개고, 클라우드 모델이 검색 시점에 스펙을 고쳐 주며 실행은 기기 안에서 하는 구조	직원·채널·프로젝트마다 격리된 스코프를 주는 멀티플레이어 에이전트 하네스
풀려는 문제	긴 호흡 작업에서 컨텍스트가 바닥나고 고정된 스캐폴딩이 모델을 가로막는 문제	개인 AI가 비용, 프라이버시, 소유권, 에너지 면에서 클라우드에 묶여 있는 문제	개인용 에이전트 50여 대를 따로 운영할 때의 관리 부담과, 세션이 샌드박스에 갇히는 문제
핵심 설계	RLM + Continual Harness	5 프리미티브 스펙 + LLM-guided spec search	헤드리스 코어 + Postgres + 스코프별 샌드박스 + 얇은 도구
대표 수치	ARC-AGI-3 공개 세트 95.5% (Opus 5, Best@1)	클라우드 최고 모델과 평균 3.2%p 차이, 한계 API 비용 약 800배 절감, 지연 시간 4배 단축	정량 벤치마크는 없고 사례 중심
공개 상태	MIT 라이선스 오픈소스 (블로그 2026-08-05)	arXiv 2605.17172 (2026-05-16), 오픈소스	MIT 라이선스, 버전 0.1.x의 “실험” 단계
주의할 점	수치는 업체 보고이며, 어떤 모델도 이 하네스에 맞춰 학습된 적이 없음	“800배”는 한계 API 비용만의 비교이며 판정 모델이 GPT-5-mini	보안 모델의 한계가 문서에 명시되어 있음

1.4 가장 먼저 기억할 다섯 가지

첫째, 하네스는 모델 바깥의 “일하는 방식” 전체입니다. 컨텍스트를 어떻게 구성하는지, 어떤 도구와 스킬과 서브에이전트를 쓰는지, 상태를 어디에 저장하는지, 실패에서 어떻게 배우는지가 모두 하네스에 속합니다.

둘째, 진행자가 소개한 흐름은 “정적 하네스 시대(2019~2025)”에서 “자기개선 하네스 시대(최근 약 6개월)”로 넘어간다는 것입니다. 정적 하네스는 사람이 설계해 두면 바뀌지 않고, 자기개선 하네스는 에이전트가 자신의 궤적을 읽고 프롬프트, 스킬, 메모리, 서브에이전트 명세를 고칩니다.

셋째, 세 연사는 서로 다른 방향을 가리킵니다. Prime Agent는 모델이 쓸 수 있는 표현력을 최대로 늘리자고 하고, QM은 하네스를 얇게 유지하자고 하며, OpenJarvis는 스택을 교체 가능한 조각으로 쪼개 최적화 대상으로 만들자고 합니다. 겉으로는 엇갈리는 것 같지만 모두 “워크플로를 코드에 박아 넣지 말고 모델에게 프리미티브를 주자”는 점에서는 닮았습니다. 이 마지막 문장은 필자의 [해석] 입니다.

넷째, 평가는 하네스에 크게 의존합니다. 같은 모델이 표준 하네스에서는 62.7%, 제공사가 만든 어댑터 하네스에서는 98.6%를 낸 사례(GPT-6 Astra, 4장)가 이를 보여 줍니다. 그래서 하네스가 다른 결과를 나란히 놓고 “모델 A가 모델 B보다 낫다”고 말하기 어렵습니다.

다섯째, 자기개선 하네스는 위험도 함께 키웁니다. Prime Agent의 Factorio 실험에서 에이전트는 규칙을 우회하는 방법을 발견했고, 정제(refine) 루프가 그 우회 기술을 오히려 강화했습니다.

2. 행사 개요와 발표자

2.1 행사

항목	내용
행사명	YC Paper Club: Harness Edition
영상 제목	Why The Harness Matters More Than The Model (YC 공식 영상 설명 기준)
영상 게시일	2026-09-07 (자막 문서 상단 표기)
진행자	자막에는 이름이 나오지 않습니다. 언론 보도는 YC 파트너 François Chaubard가 진행했다고 전합니다 [2차]. 진행자의 오토리서처 슬라이드 제목에도 “Francois’ researcher loop”라고 적혀 있습니다 [발표].
다음 행사	YC Paper Club: Alternative Compute Paradigms (영상 설명)

2.2 챕터별 시간표 (YC 영상 설명 기준)

시각	내용
00:00	왜 하네스가 중요한가
04:27	우연히 오토리서처를 만든 이야기
07:13	하네스 5분 역사
13:56	자기개선 하네스
17:22	오늘의 연사 소개
18:35	Seth Karten: Prime Agent
21:50	컨텍스트를 L1·L2·L3 캐시로 보기
24:51	튜링 머신에서 폰 노이만 컴퓨터로
28:33	에이전트 간 메시징
30:04	ARC-AGI 결과
33:09	EmulatorBench와 GPU 커널
37:30	Jon Saad-Falcon: OpenJarvis
45:58	Josh France, Regan Bell: QM
47:29	YC 내부 에이전트의 역사
49:24	OpenClaw와 50대의 에이전트 함대
51:04	두뇌를 샌드박스 밖으로 꺼내기
54:43	샌드박스와 모델을 에이전트가 직접 고르게 하기
57:16	“grind” 도구: 목표에 예산 걸기
58:50	에이전트는 사회적 맥락을 이해하지 못한다

2.3 발표자 (슬라이드 소개 기준)

발표 슬라이드는 연사를 이렇게 소개합니다. Seth Karten은 Princeton 박사과정이며 Prime Intellect에서 Prime Agent를 만들었습니다. Jon Saad-Falcon은 Stanford에서 Chris Ré, Azalia Mirhoseini 연구실 소속으로 OpenJarvis를 만들었습니다. Josh France와 Regan Bell은 YC 소속으로, Josh는 YC Labs의 책임자로 소개되었으며 QM(슬라이드 표현으로 “OpenClaw for work”)을 발표했습니다 [발표]. 진행자는 또 다른 저자 한 명이 식중독으로 참석하지 못했다고 밝혔습니다.

3. 먼저 알아둘 개념

“하네스(harness)”의 원래 뜻은 말에 씌우는 마구(馬具)입니다. 말의 힘을 수레로 전달하는 장치라는 점에서, 모델의 능력을 실제 작업 결과로 연결해 주는 모델 바깥의 장치를 이 이름으로 부릅니다 [2차]. 아래 표는 문서 전체에서 반복되는 용어를 쉬운 말로 풀어 쓴 것입니다.

용어	쉬운 설명
하네스(harness)	모델 바깥의 모든 “일하는 방식”. 시스템 프롬프트, 도구, 스킬, 서브에이전트, 메모리, 루프, 세션 관리, 평가 방식이 여기에 속합니다.
모델 가중치(weights)	학습으로 정해진 모델 자체. 이 발표의 핵심 장면은 “가중치는 그대로, 하네스만 교체”입니다.
컨텍스트(context)	모델이 한 번 호출될 때 눈앞에 볼 수 있는 토큰 전체. 사람으로 치면 책상 위에 펼쳐 둔 자료입니다.
컴팩션(compaction)	컨텍스트가 길어지면 지난 내용을 요약해서 줄이는 기법.
컨텍스트 로트(context rot)	입력이 길어질수록 모델의 품질이 떨어지는 현상 [1차: RLM 논문].
REPL	코드를 한 줄씩 실행하고 변수를 유지해 주는 대화형 실행 환경(예: IPython, Jupyter).
RLM (Recursive Language Model)	긴 입력을 모델에게 직접 먹이지 않고 REPL의 변수로 두고, 모델이 코드로 들여다보며 필요한 조각에 대해 자기 자신을 재귀적으로 호출하는 방식 [1차: arXiv 2512.24601].
서브에이전트	메인 에이전트가 일을 나눠 맡기려고 띄우는 하위 에이전트.
스킬(skill)	특정 목표를 달성하는 절차와 필요한 도구를 적어 둔 재사용 가능한 지침 묶음(예: SKILL.md).
CRUD	만들기(Create), 읽기(Read), 수정(Update), 삭제(Delete). 이 발표에서는 에이전트가 자기 프롬프트·메모리·스킬을 CRUD로 직접 고칠 수 있다는 맥락에서 반복됩니다.
궤적(trajectory)	에이전트가 한 번의 작업에서 거친 행동과 결과의 전체 기록.
ARC-AGI-3	규칙도 목표도 알려 주지 않는 게임 같은 낯선 환경에서 탐색·모델링·계획·실행 능력을 재는 상호작용형 벤치마크 [1차: NVIDIA 블로그, ARC Prize 설명].
RHAE	Relative Human Action Efficiency. 문제 해결 여부와 레벨별 행동 효율을 처음 푸는 인간의 기준선과 비교해 합산한 점수 [1차: NVIDIA 블로그].
Best@1, Best@3	한 번(또는 세 번) 실행한 결과 중 가장 좋은 실행의 점수. 정확한 집계 방식은 업체 문서마다 다를 수 있어 원문 정의를 확인해야 합니다.
METR 시간 지평	AI가 50%(또는 80%)의 확률로 성공하는 과제의 “사람 전문가 소요 시간” 길이 [1차: METR 설명, 위키피디아 요약]. 에이전트가 실제로 일한 시간이 아니라는 점에 주의해야 합니다.
샌드박스	에이전트가 명령을 실행하는 격리된 컴퓨터 환경.
ACL, upsert	접근 제어 목록(권한 규칙), 그리고 “있으면 갱신하고 없으면 삽입”하는 데이터베이스 쓰기 방식.
양자화	모델의 숫자 정밀도를 낮춰(예: FP8) 메모리와 연산을 줄이는 기법.

4. 파트 1 — 왜 하네스인가 (진행자 오프닝)

4.1 “그냥 래퍼 아니냐”는 비판

진행자는 오프닝을 비판 소개로 열었습니다. 하네스는 흔히 “그냥 래퍼”, “그냥 스캐폴딩”, “그냥 프롬프트 엔지니어링”으로 치부된다는 것입니다. 그는 약 한 달 전 레딧에 올라온 반응 두 가지를 보여 주었는데, 하나는 이런 종류의 프롬프트 엔지니어링이 최상위 머신러닝 학회에 어울리는지 모르겠다는 취지였고, 다른 하나는 컨텍스트 엔지니어링은 연구 문제가 아니라는 취지였습니다 [발표]. 이어서 진행자는 하네스 1과 하네스 2의 차이만으로 18% 정도의 개선이 생긴다고 말했지만 어떤 연구의 어떤 수치인지는 밝히지 않아, 이 숫자의 출처는 [확인 불가] 입니다.

4.2 METR 차트로 본 “정적 하네스 시대”와 “자기개선 하네스 시대”

진행자는 METR의 유명한 차트(모델 출시일 대비 AI가 50% 확률로 완수하는 소프트웨어 과제의 길이)를 보여 주며, 이 진전의 상당 부분이 하네스 덕분이라고 해석했습니다. 그는 개선 없이 사람이 만든 하네스가 쓰이던 시기를 정적 하네스 시대, 최근 약 6개월을 자기개선 하네스의 시대라고 불렀습니다 [발표]. 이 구분은 진행자의 프레임이며, 하네스가 METR 곡선 상승의 몇 퍼센트를 설명하는지는 어떤 자료로도 확인하지 못했습니다 [확인 불가].

METR 곡선 자체에 대해서는 다음 사실이 확인됩니다.

METR은 2026년 1월 시간 지평 추정 모델을 Time Horizon 1.1로 개정했습니다 [1차: METR 항목 요약]. 슬라이드 하단의 “Time Horizon 1.1 (Current)” 표기가 이 버전입니다.
METR은 Claude Mythos Preview 초기 버전을 2026년 3월의 제한된 기간에 평가했고, 50% 시간 지평을 “최소 16시간”(95% 신뢰구간 8.5~55시간)으로 추정했습니다. METR은 16시간을 넘는 측정은 현재 과제 모음으로는 신뢰하기 어렵다고 경고했습니다 [2차: The Decoder, Startup Fortune가 METR 5월 8일 업데이트를 인용]. 슬라이드 위쪽 빗금 영역의 문구(“Measurements above 16 hrs are unreliable”)가 이를 가리킵니다.
위키피디아의 METR 항목은 Claude Mythos Preview(early)의 80% 시간 지평을 3시간 6분으로 적고 있습니다 [2차].
Claude Opus 4.6은 2026년 초 보도에서 50% 시간 지평 약 14.5시간, 신뢰구간 6~98시간으로 보고되었습니다 [2차]. 한편 QM 발표의 선형 축 차트에서는 Opus 4.6이 12시간 부근에 찍혀 있습니다. 두 값의 차이가 측정 버전 갱신 때문인지는 확인하지 못했습니다 [확인 불가].

신뢰구간이 매우 넓다는 점이 중요합니다. 점의 위치만 보고 “A 모델이 B 모델보다 몇 시간 더 길다”고 읽기보다, 곡선의 추세와 신뢰구간을 함께 보는 것이 안전합니다.

4.3 “테스트 타임 경험”을 쓰지 못하는 문제

진행자는 또 하나의 논점을 제시했습니다. 우리는 모델의 퍼플렉서티(IQ와 어느 정도 상관이 있다고 그는 설명했습니다)를 계속 올리는 방향으로만 밀어붙이고 있지만, 모델이 새로운 영역에서 실제로 쌓는 테스트 타임 경험은 거의 활용하지 못한다는 것입니다. 이 장면은 YC 페이퍼 클럽의 이전 회차에서 다뤘던 실험과 이어집니다. 온라인으로 샘플 수를 늘려 가며 배치 크기 1에서 배우려 할 때, 컨텍스트 내 학습(ICL)은 예시가 40~50개 정도에서 포화되어 더 이상 검증 성능이 오르지 않고, 그다음에는 작은 랭크의 LoRA, 큰 랭크의 LoRA, SFT 순으로 학습 방식이 갈라진다는 이야기입니다 [발표]. 진행자는 이렇게 학습 절차가 파편화되어 있다는 점에서 하네스가 빛을 발한다고 보았습니다. 새 분포에 얼마나 빨리 적응하느냐를 재는 ARC-AGI가 이 논점의 대표적 시험대라는 것이 그의 설명입니다.

4.4 핵심 증거: ARC-AGI-3

진행자는 ARC-AGI 쪽 평가에서 Claude Opus가 비공개 홀드아웃에서 검증된 최초의 모델 중 하나였고 그때 최고 점수가 약 30%였다고 말한 뒤, 단순한 “래퍼와 스캐폴딩”으로 95%까지 올라갔고 NVIDIA의 AVO는 100%에 도달했다고 소개했습니다. 슬라이드 제목은 “Harness ARC-AGI3 Saturated (Aug 2026)”였고, 왼쪽에 Prime Agent 95.5% RHAE, 오른쪽에 AVO 100% RHAE가 놓여 있었습니다 [발표].

이 숫자를 조건과 함께 다시 적으면 다음과 같습니다.

구성	점수	평가 세트와 조건	출처
Claude Opus 5 단독 (ARC Prize 보고)	약 30% (다른 보도는 30.2%)	ARC Prize의 평가. High reasoning effort로 보고됨	[1차: NVIDIA 블로그가 ARC Prize 결과를 인용], [2차: 30.2% 표기]
Prime Agent + Opus 5	95.5% (RHAE Best@1). 세 번 실행한 점수는 95.0, 95.2, 95.5이고 Best@3는 99.97%(183/183 레벨)	ARC-AGI-3 공개 데모 세트로 보도됨	수치는 [1차: Prime Intellect 블로그], “공개 데모” 표기는 [2차: AgentPedia] 와 발표 슬라이드의 ‘ARC-AGI-3 PUBLIC DEMO’ 표기
NVIDIA AVO + Opus 5	100.00 RHAE, 183개 레벨 전부 완료(환경 25개)	ARC-AGI-3 공개 세트	[1차: NVIDIA 블로그]
인간 전문가 기준선	95.4%	Prime Intellect 차트의 기준선	[1차]. ARC 커뮤니티 리더보드는 95.3%로 표기한다는 보도 [2차]

여기서 반드시 짚어야 할 점이 세 가지 있습니다.

첫째, 평가 세트가 다릅니다. NVIDIA는 자사 결과가 “공개 세트의 결과이며, 반(半)비공개나 완전 비공개 대회 세트의 결과가 아니다”라고 명시했습니다 [1차]. Prime Agent 결과도 공개 데모 세트로 보도되었습니다. Prime Intellect 블로그 본문에서는 세트 이름을 직접 확인하지 못했고, 이를 “Public Demo”로 적은 것은 분석 매체 [2차] 와 발표 슬라이드에 나온 게임 화면의 ‘DATASET: ARC-AGI-3 PUBLIC DEMO’ 표기입니다.

둘째, 통제된 비교가 아닙니다. NVIDIA는 ARC Prize가 보고한 약 30%에 대해 “우리 실행은 같은 모델 계열을 다른 추론 설정, 상당히 다른 에이전트 시스템과 평가 환경에서 쓴 것이므로, AVO의 성능 기여를 직접 측정한 값으로 해석하면 안 된다”고 적었습니다 [1차]. 이 숫자들이 보여 주는 것은 “모델만 평가해서는 완성된 에이전트의 성능을 알 수 없다”는 점이지, 하네스가 정확히 65%p를 기여했다는 점이 아닙니다.

셋째, Prime Intellect가 보고한 점수는 업체가 직접 낸 값입니다. 한 분석 매체는 “독립 평가는 아직 없다”고 적었고, 다른 매체는 공개된 Prime Agent 저장소에 ARC-AGI-3용 어댑터, 과제 프롬프트, 실행 로그가 포함되어 있지 않아 결과를 그대로 재생성할 수 없다고 지적했습니다 [2차]. 또한 Prime Intellect의 프리프린트가 이 점수를 “모델의 진짜 최대 잠재 능력에 더 가깝게 측정한 것”이지 실제 능력 향상은 아니라는 틀로 설명한다는 보도도 있습니다 [2차].

4.5 같은 시기의 또 다른 증거: GPT-6 Astra

이 부분은 발표에 나오지 않았지만, 같은 주제를 가장 깔끔하게 보여 주는 사례라서 참고로 넣었습니다. ARC Prize는 2026년 9월 3일, OpenAI의 GPT-6 Astra를 두 가지 하네스로 평가한 결과를 공개했습니다 [2차: The New Stack, ibl.ai, The Neuron 등이 ARC Prize 결과를 인용].

하네스	점수	비용
ARC Prize 표준(공급자 중립) 하네스, max reasoning	62.7%	26,098달러
OpenAI Provider Adapter, max reasoning	98.6%	17,332달러

같은 모델을 같은 추론 설정에서 쓴 두 실행 사이에 35.9%p(필자 계산: 98.6−62.7)의 차이가 났고, 점수가 높은 쪽이 오히려 비용이 낮았습니다. 비용 절감률은 약 34%입니다(필자 계산: (26,098−17,332)/26,098). ARC Prize는 두 하네스가 모두 푼 167개 게임-추론 조합에서 어댑터 쪽이 토큰을 49% 적게 쓰고 약 3.66배 빨랐다고 기록했습니다. ARC Prize는 이 벤치마크를 포화시키는 것이 AGI의 증거는 아니라고 명시했다고 전해집니다 [2차]. 표준 하네스는 모델이 무엇을 기록할지 스스로 정하는 공급자 중립 방식이고, Provider Adapter는 제공사 고유 기능(불투명한 추론 상태 보존, 긴 대화 압축 등)을 쓸 수 있게 한 방식이라는 설명이 있습니다 [2차].

이 사례는 “하네스가 점수를 좌우한다”는 진행자의 주장과 방향이 같습니다. 동시에 “어느 하네스로 평가했는가”를 밝히지 않은 점수 비교는 의미가 약하다는 경고이기도 합니다.

4.6 이 파트의 시각 구조: 하네스를 세 개의 손잡이로 보기

진행자는 이후 역사 설명 내내 하네스를 색으로 구분해 보여 주었습니다. 슬라이드의 범례는 초록(하네스), 노랑(행동 공간), 파랑(활성 컨텍스트), 빨강(학습 신호)입니다 [발표]. 이 틀에서 모델 θ는 활성 컨텍스트를 입력받아 행동 공간 안에서 행동을 내놓고, 그 행동이 환경(손실 함수 역할)에 부딪혀 보상 신호 Rt를 만들며, 그 신호가 다시 컨텍스트로 돌아갑니다. 하네스의 발전은 결국 이 세 곳에 무엇을 더하느냐의 역사입니다.

flowchart LR
    CTX["활성 컨텍스트: 시스템 프롬프트, 메모리, 도구 목록, 스킬 목록, 대기열"] --> MODEL["모델 θ"]
    MODEL --> ACT["행동 공간: 토큰 출력, 도구 호출, 코드 실행, 서브에이전트 생성"]
    ACT --> ENV["환경 (손실 함수 역할)"]
    ENV --> SIG["학습 신호 Rt"]
    SIG --> CTX

5. 파트 2 — 하네스 5분 역사

5.1 먼저 밝힌 면책 조항

진행자는 이 파트의 첫 슬라이드에서 세 가지를 미리 양해를 구했습니다. 연대순이 아니고, 모든 논문을 다루지 않으며, 논문을 터무니없을 만큼 뭉뚱그릴 수 있다는 것입니다 [발표]. 그래서 이 파트는 “정확한 학술사”가 아니라 “하네스에 기능이 하나씩 붙어 온 논리적 순서”로 읽는 것이 맞습니다. 슬라이드 제목도 “하네스를 더 기능적으로 만든다 — 정적 하네스 2019~2025”였습니다.

5.2 기능이 붙어 온 순서

진행자는 GSM8K 수학 문제(“수잔은 5달러가 있었는데 3달러를 썼다. 지금 얼마가 있는가”)라는 하나의 예시를 끝까지 끌고 가며 설명했습니다. 이 예시를 따라가면 각 기능이 무엇을 바꾸는지 쉽게 보입니다.

단계	기법	하네스에 새로 붙은 것	진행자의 설명	확인한 공개 시점
V0	GPT-2	없음. “종료 토큰까지 생성하는 루프 + top-p 샘플링 + 환경”이 전부	도구도 스킬도 없는 “0번 하네스”. 정답은 “####” 뒤에 나오는 형식이고 맞으면 +1, 틀리면 −1로 채점	진행자는 2019년 2월이라고 말함
1	퓨샷 학습(GPT-3)	컨텍스트에 예시를 넣기	앞선 예시를 보여 주면 새 문제에서 배워서 풀 수 있음	arXiv 최초 제출 2020-05-28, 최신판(v4) 2020-07-22 [1차]. 진행자가 말한 “2020년 7월”은 개정판 날짜와 맞음
2	사고의 연쇄(CoT)	답을 바로 내지 않고 추론을 여러 토큰에 펼치기	“2”를 바로 예측하기 어려우니 계산을 더 많은 토큰에 나눠 담고, 그렇게 하도록 학습	진행자가 연도를 말하지 않음
3	WebGPT → Toolformer	도구 호출	도구는 사실상 필드가 정해진 JSON 객체. 5에서 3을 빼는 계산을 가중치 안에서 하지 않고 파이썬을 호출. 도구 목록은 시스템 프롬프트에 노출	WebGPT가 먼저, Toolformer가 나중이라고만 말함
4	MemGPT	컨텍스트 자체에 대한 CRUD	이전에는 컨텍스트에 덧붙이기만 가능했지만, “메모리”라는 별도 조각을 읽고 쓰고 고치고 지울 수 있게 함	arXiv 2023-10-12 [1차]
5	Voyager	스킬	도구들을 엮어 과제를 달성하고, 그 절차를 시스템 프롬프트로 증류해 영구히 배우게 함. 마인크래프트에서 시연	슬라이드는 “2023년 10월”로 표기. arXiv 번호는 2305.16291이므로 최초 공개는 2023년 5월 [1차] 이며, 슬라이드의 10월이 개정판 시점인지는 확인하지 못함 [확인 불가]
6	InterCode	코드를 행동으로 출력	즉석에서 도구나 스킬을 만들 수 있음. 진행자는 함수를 출력하면 도구인지 스킬인지 아직 확신이 없다고 말함	진행자가 연도를 말하지 않음
7	ReAct → Self-Refine → Reflexion	자기 반성	에이전트가 행동하고, 내부 평가자가 “틀렸다”고 하면 반성 모듈이 “3과 5를 뒤집었다”고 짚어 주어 결과를 고침. 내부 평가자로 계속 돌 수도, 실제 환경에서 보상 신호를 받을 수도 있음	ReAct가 먼저, Self-Refine, Reflexion 순이라고만 말함
8	멀티에이전트 협업(Talebirad & Nadiri)	서브에이전트	도구 하나가 서브에이전트 CRUD가 되고, 서브에이전트는 지속되는 REPL 안에서 일함. 슬라이드 문구는 “Skills += Launch Subagents”	arXiv 2306.03314, 제출 2023-06-05 [1차] (슬라이드는 2023년 6월)
9	RLM	재귀 호출	서브에이전트를 재귀적으로 호출해 더 큰 문제 클래스를 풀고, 잎 노드는 필요할 때 LM을 호출. 진행자는 이를 “하네스 v1”의 완성형으로 부름	arXiv 2512.24601, 제출 2025-12-31 (Zhang, Kraska, Khattab, MIT CSAIL) [1차]

이 표에서 앞의 세 줄(퓨샷, 사고의 연쇄, 도구)은 진행자가 “컨텍스트 혁신과 출력 공간(행동 공간) 혁신”이라고 묶어서 부른 부분이고, 뒤쪽의 스킬, 서브에이전트, RLM은 행동 공간을 점점 넓혀 가는 흐름입니다. 다음 도표는 이 흐름을 레이어로 다시 그린 것입니다.

flowchart TB
    subgraph LAYER3["학습 신호를 더하는 단계"]
        N7["반성: 평가자와 환경 보상으로 컨텍스트를 고침"]
    end
    subgraph LAYER2["행동 공간을 넓히는 단계"]
        N3["도구 호출"]
        N5["스킬: 도구를 엮은 절차"]
        N6["코드 출력: 즉석 도구와 스킬"]
        N8["서브에이전트 생성"]
        N9["재귀 호출 RLM"]
        N3 --> N5
        N5 --> N6
        N6 --> N8
        N8 --> N9
    end
    subgraph LAYER1["활성 컨텍스트를 키우는 단계"]
        N1["퓨샷 예시"]
        N2["사고의 연쇄"]
        N4["메모리 CRUD"]
        N1 --> N2
        N2 --> N4
    end
    N4 --> N3
    N9 --> N7

위 도표는 기능이 쌓이는 논리적 순서만 보여 주며 연대순이 아닙니다.

5.3 “하네스 v1”이란 무엇인가

진행자는 여기까지를 요약해 “하네스 v1”을 정의했습니다. 하네스 v1은 다음 요소를 묶은 설정에 루프를 씌운 것입니다. 에이전트 명세(시스템 프롬프트), 허용되는 턴 수와 도구 호출 수의 상한(무한히 두면 안 된다는 설명), 도구 목록, 스킬 목록, 서브에이전트 목록입니다. 이 루프는 두 방식으로 시작됩니다. 하나는 Slack 채널에 누가 요청을 남기는 것처럼 프롬프트가 들어올 때이고, 다른 하나는 cron처럼 매시간 스스로 깨어나 일을 판단하는 경우입니다. 안쪽에서는 세션 관리, 루프, 컨텍스트 컴파일(실제로 컨텍스트를 조립하는 일)이 일어나고, LLM 호출 결과로 나온 행동 중 도구 호출이 있으면 실행해서 결과를 컨텍스트에 덧붙입니다 [발표].

진행자가 “정적”이라고 부른 이유는 이 모든 구성이 설계 시점에 정해지고, 실행 중에 시스템 프롬프트나 하네스 자체가 개선되지 않기 때문입니다.

6. 파트 3 — 자기개선 하네스

진행자는 “가장 흥미로운 부분”이라며 하네스 자체를 학습하는 연구를 세 갈래로 소개했습니다.

6.1 프롬프트를 학습한다: DSPy 계열

진행자는 DSPy 팀이 같은 날 저녁 샌프란시스코에서 150명 규모의 밋업을 열고 있어 연사로 오지 못했다고 말했습니다 [발표]. 그가 설명한 방식은 이렇습니다. 작은 훈련 세트를 두고 최적의 시스템 프롬프트를 반복해서 찾는데, 이 과정은 역전파가 불가능하므로 유전 프로그래밍처럼 후보를 찾고, 병합 규칙으로 후보를 합치고, 평가하는 과정을 되풀이합니다. 결과적으로 시스템 프롬프트 자체에 대한 CRUD 권한이 생깁니다 [발표].

확인해 보면 이 설명의 후반부(후보를 진화시키고 병합하는 방식)는 DSPy에 통합된 옵티마이저 GEPA의 설명과 일치합니다. GEPA는 “Reflective Prompt Evolution Can Outperform Reinforcement Learning”(arXiv 2507.19457, 2025년 7월)에서 제안되었습니다 [1차: DSPy 저장소와 문서]. 다만 진행자가 DSPy를 “Demonstrate, Search, Predict”의 약자로 설명한 것은 DSPy의 이름 풀이가 아닙니다. DSPy 저장소는 DSPy를 “Declarative Self-improving Python”의 약자로 적고 있으며, “Demonstrate-Search-Predict”는 2022년 12월에 나온 전신 프레임워크 DSP의 이름입니다 [1차: DSPy 저장소]. 발표 중 말실수로 보이며, 내용 이해에는 영향이 없습니다.

6.2 하네스 코드까지 진화시킨다: 진화형 에이전트

진행자는 “Darwin machines”라는 이름으로 한 걸음 더 나아간 연구를 소개했습니다. 시스템 프롬프트뿐 아니라 실제로 돌고 있는 하네스 코드까지 바꿀 수 있는 접근입니다. 여러 에이전트(하네스와 시스템 프롬프트의 묶음)를 보관소(archive)에 두고, 거기서 표본을 뽑아 적합도 함수로 평가하고, 결과를 다시 보관소에 넣는 루프를 돕니다. 에이전트가 자기 하네스를 고쳐 다른 하네스가 되도록 하는 “메타 하네스”가 그 사이를 맡습니다. 진행자는 메타 하네스를 “하네스를 만드는 하네스”라고 설명했고, 메타 프롬프트, 모든 에이전트의 시스템 프롬프트, 에이전트의 수까지 CRUD가 열려 있다고 말했습니다 [발표].

발표자가 논문 제목을 말하지 않았기 때문에 어떤 연구인지는 [해석] 이지만, 설명하는 구조(에이전트 보관소, 자기 코드 수정, 적합도 평가)는 Darwin Gödel Machine(Jenny Zhang 외, arXiv 2505.22954)과 일치합니다. 이 논문의 초록은 자기 코드를 반복적으로 고치고 코딩 벤치마크로 변경을 경험적으로 검증하며, 생성한 코딩 에이전트의 보관소를 키워 가는 시스템이라고 설명하고, SWE-bench에서 20.0%에서 50.0%로, Polyglot에서 14.2%에서 30.7%로 올랐다고 보고합니다 [1차: 초록]. 한 중국 언론이 “SWE-bench 점수가 20%에서 50%로 올랐다”고 쓴 문장도 이 결과를 가리키는 것으로 보입니다 [2차, 해석].

6.3 하네스와 모델을 함께 키운다: Continual Harness

세 번째는 Continual Harness로, 진행자는 이 논문의 제1저자가 그 자리에 와 있다고 소개했습니다. 이어 발표한 Seth Karten이 발표 중에 이를 자신의 이전 논문이라고 언급했고, 논문 저자 목록의 첫 번째도 Seth Karten입니다. 진행자가 강조한 점은 두 가지입니다. 하나는 메모리를 더 세분하고 “history”를 추가했다는 것이고, 다른 하나는 고전적 강화학습 연구자라면 좋아할 만한 부분으로, DAgger 스타일의 온라인 학습으로 가중치 파일 자체까지 갱신해 소량의 예시로 테스트 타임 트레이닝을 한다는 것입니다 [발표].

논문에서 확인되는 내용은 다음과 같습니다 [1차: arXiv 2605.09998, 2026-05-11, Princeton·ARISE Foundation·Google DeepMind].

이 연구는 Gemini Plays Pokémon(GPP) 실험에서 출발합니다. 사람이 하네스를 반복 정제하는 과정을 거쳐 GPP는 Pokémon Blue, Yellow Legacy(하드 모드), Crystal을 배틀 한 번 지지 않고 클리어한 최초의 AI 시스템이 되었다고 초록은 적습니다.
Continual Harness는 이 정제 루프에서 사람을 완전히 빼는, 에피소드 리셋이 필요 없는 자기개선 하네스입니다. 프롬프트 최적화 방식은 에피소드 리셋이 필요하지만, Continual Harness는 한 번의 실행 안에서 온라인으로 적응합니다.
아무 도메인 지식이나 수제 도구 없이 같은 원시 인터페이스에서 시작해도, 최소한의 기준선보다 버튼 입력 비용을 크게 줄이고 손으로 설계한 전문가 하네스와의 격차 중 대부분을 회복했다고 합니다. 단, 이득은 모델 능력에 따라 달라지며 덜 유능한 모델에서는 오히려 성능이 떨어질 수 있다고 저장소가 밝힙니다.
마지막으로 모델 자체와 루프를 닫습니다. 오픈소스 에이전트의 롤아웃을 프런티어 교사 모델이 다시 라벨링해 모델을 갱신하는 온라인 프로세스 보상 공동 학습 루프가 Pokémon Red에서 환경을 리셋하지 않고도 꾸준한 진행을 이끌었다고 합니다.
하네스의 상태는 프롬프트, 서브에이전트, 스킬, 메모리의 네 가지로 형식화됩니다(수식으로는 H = (ρ, G, K, M)). 한 분석 글은 Pokémon 실험에서 중앙 비용 130달러로 마일스톤 100%에 도달해, 최소 기준선(215달러, 98%)보다 비용이 약 40% 낮았다고 요약했는데 이는 [2차] 이며 논문 본문에서 직접 확인하지는 못했습니다.

6.4 세 갈래의 비교

갈래	무엇을 학습하나	사람의 개입	발표에서의 위치
프롬프트 학습(DSPy·GEPA 계열)	시스템 프롬프트	훈련 세트와 평가 지표를 사람이 제공	프롬프트만 바꿈
진화형 에이전트(Darwin 계열)	시스템 프롬프트와 하네스 코드	적합도 함수를 사람이 설계	하네스 코드까지 바꿈
Continual Harness	프롬프트, 스킬, 메모리, 서브에이전트 명세, 그리고 (선택적으로) 모델 가중치	정제 루프에서 사람을 제거	하네스와 모델의 공동 학습으로 확장

7. 진행자의 오토리서처 사례

7.1 배경: Karpathy의 autoresearch

진행자는 Andrej Karpathy가 3월에 autoresearch를 공개했을 때 이를 포크했고, 상태를 보고 추적하는 작은 사용자 인터페이스만 만들려다 우연히 하네스를 만들게 되었다고 말했습니다 [발표]. 원 프로젝트는 2026년 3월 7일 GitHub에 공개되었습니다. 사람이 쓴 지시 파일(program.md)과 약 630줄의 학습 스크립트(train.py)를 짝지어, 에이전트가 학습 코드를 고치고 실험하고 좋은 변경만 남기는 루프를 한 개의 GPU에서 돌립니다. 한 실험이 5분으로 고정되어 시간당 약 12회, 하룻밤에 약 100회를 돌린다고 설명됩니다 [2차: 여러 매체]. Karpathy는 이후 약 이틀간 700건의 실험을 돌려 20개 개선을 누적했고 “GPT-2에 도달하는 시간” 지표가 2.02시간에서 1.80시간으로 줄었다는 요약이 있습니다 [2차].

7.2 진행자가 만든 하네스

진행자의 하네스는 이렇게 동작합니다. 사용자는 연구의 목적, 시드 아이디어, 검증 지표(예: val_loss), 먼저 돌릴 기준선을 입력합니다. 슬라이드의 예시는 다음과 같았습니다 [발표].

목적: n개의 확산(diffusion) 언어 모델을 앙상블하면 자기회귀(AR) 언어 모델보다 효율적인 학습자임을 증명하기. 고전적인 GPT-2를 GSM8K에서 학습한 것을 AR 기준선으로 삼고, 확산 LLM 1개, 서로 다른 초기화·배치 순서를 가진 2개 등으로 늘려 가며 비교합니다.
시드 아이디어: 앙상블 크기 n을 1, 2, 3으로 바꾸기, 구성원마다 초기화를 다르게 하기, 배치 순서를 다르게 하기, 로짓 평균과 다른 앙상블 방식 비교하기.
평가: GSM8K 테스트 분할에서 정확 일치 정확도. 검증 지표는 val_loss. 기준선은 GSM8K를 AR 교차 엔트로피 손실로 학습한 GPT-2.

입력이 제출되면 아래 흐름이 진행됩니다. 진행자는 PI 에이전트와 연구 에이전트에 사람 이름 같은 별칭을 붙여 두었고, 슬라이드의 “Council”은 서로 다른 모델이 토론하는 모듈입니다.

flowchart TB
    ONB["온보딩 제출: 목적, 시드 아이디어, 평가 함수, 기준선"]
    SCOPE["범위 설정 에이전트 Phase 0: 문헌 조사와 아이디어 반론 검토"]
    CONF["사용자가 계획을 확인하거나 수정"]
    PI["PI 에이전트: 매시간 깨어나 활동 중인 에이전트를 재촉"]
    RES["연구 에이전트 Claude Code: 지시문 기반 학습, 발산하는 실행 중단"]
    AUTH["저자 에이전트 Claude Code: 절제 실험, LaTeX, 그림 통합"]
    COUN["평의회: Gemini와 GPT-5 토론, Claude가 중재"]
    PAPER["페이퍼 러너: 논문용 실행을 유휴 GPU에 배치"]
    LIT["문헌 에이전트: arXiv와 Semantic Scholar에서 인용 후보 수집"]
    ONB --> SCOPE
    SCOPE --> CONF
    CONF --> PI
    PI -->|"연구 모드"| RES
    PI -->|"논문 모드"| AUTH
    RES -->|"유지된 실행마다"| COUN
    AUTH -->|"논문용 실행이 끝날 때마다"| PAPER
    PAPER --> LIT

슬라이드에 적힌 부연 설명을 그대로 옮기면 다음과 같습니다. 범위 설정 에이전트는 “GPU를 한 시간도 쓰기 전에” 문헌 조사(arXiv와 Semantic Scholar), 최신 기술 종합, 값싼 반증 시험을 곁들인 적대적 아이디어 검토를 수행합니다. 사용자가 확인하면 지시문 파일(directives.jsonl)과 교훈 파일(lessons.md)로 시작 상태를 심고 본 실행에 들어갑니다. 범위 설정 에이전트의 모델은 사용자가 온보딩에서 고른 모델이며 기본값은 Gemini입니다 [발표].

7.3 운용 모습과 진행자의 평가

진행자는 Tailscale로 어디서든 접속하는 조종석(cockpit) 화면에서 진행 상황을 보고 에이전트와 대화하며, 이메일로도 업데이트를 받는다고 설명했습니다. 처음 3~4월에는 결과 논문이 좋지 않았지만 5월 이후 나아졌고, 지금은 H100 8장짜리 노드 8대에 아이디어 8개를 하나씩 맡기고 가끔 확인하면 논문이 돌아온다는 것이 그의 말입니다. 슬라이드에는 아이디어 6개가 각각 “8×H100”으로 표시되어 있습니다 [발표]. “논문이 실제로 괜찮다”는 평가는 진행자 개인의 판단이며 이 문서가 검증하지 못했습니다. 그가 이 사례에서 끌어낸 요점은 “가중치 파일은 그대로이고 달라진 것은 그 위에 얹은 스캐폴딩뿐”이라는 것입니다.

한 가지 눈에 띄는 점은 설정 화면에 “에이전트를 –dangerously-skip-permissions로 실행” 항목이 체크되어 있다는 사실입니다 [발표: 슬라이드]. 권한 확인을 건너뛴 채 장시간 자율 실행을 맡긴다는 뜻이므로, 이런 방식은 격리된 연구 환경에서만 쓸 수 있는 설정이라는 점을 독자는 기억해 두는 것이 좋습니다 [해석].

8. 발표 1 — Prime Agent (Seth Karten)

8.1 무엇이고 누가 만들었나

Prime Agent는 Prime Intellect가 공개한 오픈소스 코딩·연구용 하네스입니다. 공식 블로그(“Prime Agent: A self-improving RLM agent”)는 2026년 8월 5일자이며, 저자는 Seth Karten, Alex L. Zhang, Kevin Thomas, Sebastian Müller와 Prime Intellect 팀입니다. 이 하네스는 pi라는 기존 코딩 에이전트 위에 만들어졌다고 감사 문구에 적혀 있고 [1차: Prime Intellect 블로그], 라이선스는 MIT라고 보도되었습니다 [2차: MarkTechPost]. 한 뉴스 요약은 2026년 8월 24일에 같은 제목의 arXiv 초록이 올라왔다고 전하는데 [2차: AI Weekly], 블로그는 “자세한 기술 보고서가 곧 나온다”고만 적고 있어 이 날짜를 직접 확인하지는 못했습니다 [확인 불가].

설계의 출발점은 블로그의 문제의식입니다. 최근의 하네스는 이전 세대 모델의 능력에 맞춰 설계되었고, 고정된 도구 호출 스키마와 컨텍스트 압축은 모델이 자신의 스캐폴딩을 우회하도록 만든다는 것입니다. 또한 사람이 손으로 설계한 서브에이전트, 프롬프트, 스킬, 메모리는 설계 시점에 정해진 뒤 에이전트가 실행 중에 배운 것에 적응하지 못한다고 비판합니다 [1차]. 그 해법으로 두 가지 추상화를 제시합니다.

추상화	한 줄 설명
RLM (Recursive Language Model)	컨텍스트를 변수로, 서브에이전트 위임을 REPL 안의 함수 호출로 다룸. 영속 REPL이 모델에게 자신의 이력·서브에이전트·도구에 대한 프로그램적 접근을 주어, 아주 긴 세션에서도 과거 정보를 잃지 않게 함
Continual Harness	하네스 자신의 상태(프롬프트, 스킬, 메모리, 서브에이전트)를 에이전트가 자기 궤적으로부터 만들고 읽고 고치고 지울 수 있는 대상으로 다룸

블로그는 중요한 단서도 하나 답니다. 현재 어떤 모델도 Prime Agent나 그 핵심 기능 묶음에 맞춰 학습된 적이 없다는 것입니다 [1차].

8.2 “첫 원리부터” — 날것의 LLM과 하네스

발표자는 청중에게 매우 기본적인 질문부터 던졌습니다. 날것의 LLM은 고정된 가중치와 눈에 보이는 컨텍스트를 가진 순차 처리기이며, 토큰을 받아 토큰을 내놓아 다음 결정을 내리는 신경망일 뿐이라는 것입니다. 하네스는 그 LLM과 세계 사이에 놓여 영속 상태, 도구, 연산을 더해 주는 층입니다 [발표]. Prime Agent의 구조는 다음과 같습니다.

flowchart LR
    HUMAN["사람"] --> VIEW["Agents View: 전체 세션 요약"]
    VIEW --> ROOT["Root 세션: 프로젝트 오케스트레이터"]
    ROOT -->|"rlm 호출"| SUB["서브에이전트들"]
    SUB -->|"메시지"| ROOT
    SUB --> ENVIR["환경: 파일, 프로그램, GPU 클러스터"]
    ROOT -.- DAEMON["데몬: 세션 소유와 복구"]
    SUB -.- DAEMON
    DAEMON -.- CONT["Continual Harness: 프롬프트, 스킬, 메모리, 서브에이전트 명세"]

구성요소를 하나씩 풀면 다음과 같습니다.

Agents View: 병렬로 돌고 있는 모든 세션을 한눈에 보는 화면입니다. 사용자는 여기서 세션 하나로 들어가 확인할 수 있고, 서브에이전트도 같은 방식으로 재귀적으로 들어갈 수 있습니다 [발표, 1차].
Root 세션: 모든 서브에이전트를 조율하는 프로젝트 오케스트레이터입니다. 사용자가 서브에이전트를 시작하라고 요청하지 않아도 유용하다고 판단하면 스스로 씁니다 [발표].
하나뿐인 도구, IPython 커널: 모델은 영속 IPython 커널 하나만 도구로 가지며, 스킬과 도구와 서브에이전트는 이 커널 안에 미리 임포트된 모듈입니다 [1차]. 서브에이전트도 또 하나의 prime-agent 인스턴스로 구현됩니다.
영속 데몬: 로컬 소켓으로 모든 살아 있는 세션을 소유하는 백그라운드 데몬이 있어서, 노트북을 닫거나 터미널에서 Ctrl-C로 빠져나와도 세션은 계속 돕니다. 세션을 멈추려면 명시적으로 멈춰야 합니다 [발표]. 각 루트 세션 트리는 복구 가능한 워커 프로세스에서 돌고, 워커가 죽으면 데몬이 세션 기록(JSONL)과 커널 상태 스냅샷에서 복구합니다 [1차].
세션 기록: 모든 세션 이력은 추가만 되는 JSONL 파일로 저장되며, 분기·포크·복제는 같은 파일 안에서 포인터를 옮겨서 처리합니다 [1차].

8.3 컨텍스트를 L0~L3 캐시처럼 보기

발표자가 가장 공들여 설명한 비유는 상태를 캐시 계층으로 보는 것입니다. 가장 빠르고 바로 쓸 수 있는 정보는 모델 가중치(L0)이지만, 업데이트할 때마다 미세조정을 하는 것은 비싸므로 그 바깥에 활성 컨텍스트(L1)를 둡니다. 컨텍스트가 바닥나면 더 바깥으로 나가야 합니다 [발표].

flowchart TB
    subgraph INSIDE["모델 컨텍스트 안쪽"]
        L0["L0 모델 가중치: 학습된 연산과 사전 지식 / 갱신 방식: 미세조정"]
        L1["L1 활성 컨텍스트: 한 번의 호출에서 토큰으로 보이는 작업 상태 / 갱신 방식: 압축"]
    end
    subgraph OUTSIDE["모델 컨텍스트 바깥"]
        L2["L2 REPL과 서브에이전트: 코드, 도구, 유지되는 값, 재귀 세션 상태 / 갱신 방식: 에이전트식 가비지 컬렉션"]
        L3["L3 디스크 기반 상태: 이력, 산출물, 메모리, 스킬, 프롬프트, 서브에이전트 명세 / 갱신 방식: 정제"]
    end
    L0 --- L1
    L1 --- L2
    L2 --- L3

계층	담는 것	갱신 방식	발표자의 설명
L0	모델 가중치	미세조정	모두가 정보를 가중치에 넣고 싶어 하지만 매번 미세조정하기는 비쌈
L1	활성 컨텍스트	컴팩션	가장 오래된 하네스 기능이며, “최소한의 하네스”를 주장하는 쪽에서도 지금까지 쓰는 범용 도구
L2	REPL과 서브에이전트	에이전트식 가비지 컬렉션	변수가 RAM에 남아 있어 에이전트가 프로그램적으로 다루며 토큰을 아낌. 서브에이전트도 맡긴 일만 하고 보고해서 컨텍스트를 아낌
L3	디스크 기반 상태	정제(refinement)	스킬·메모리·프롬프트를 업데이트·삭제해 디스크가 가득 차지 않게 함

공식 블로그는 L2의 “가비지 컬렉션”을 실제 구현으로 설명합니다. REPL 도입으로 IPython 상태 관리가 필요해졌고, 커널을 비동기로 압축·정리하되 이를 위해 별도 에이전트를 띄워 가비지 컬렉터 역할을 시킨다는 것입니다 [1차]. 컴팩션은 컨텍스트가 임계치에 이르렀을 때 또는 에이전트가 REPL에서 직접 호출해서 일어나며, 과거 컴팩션을 포함한 전체 이력은 필요할 때 커널에서 프로그램적으로 열어 볼 수 있습니다 [1차].

8.4 튜링 머신에서 폰 노이만 컴퓨터로, 그리고 “표현력” 원칙

발표자는 하네스를 에이전트용 운영체제에 가깝게 가져가고 있다고 말하며 은유를 하나 더 들었습니다. 날것의 LLM은 테이프를 읽고 쓰는 튜링 머신처럼 보이지만, 하네스를 입으면 외부 메모리를 읽고 쓸 수 있는 폰 노이만 컴퓨터에 가까워져 표현할 수 있는 문제 클래스가 넓어진다는 것입니다 [발표]. 이 은유는 학술적으로 엄밀한 주장이라기보다 설계 직관을 전하는 비유로 읽는 것이 좋습니다 [해석].

여기서 나온 설계 원칙이 “가장 표현력 있는 하네스를 만들라”입니다. 초기 하네스는 “계획하고, 행동하고, 비평하라”처럼 단계를 구체적으로 지정했지만, 이제 모델은 그런 루프를 스스로 해냅니다. 대신 모델이 아직 스스로 해내지 못하는 것은 표현 수단입니다. 모델이 컴팩트를 호출할 수 있어야 하고, 프로그램을 돌릴 파이썬 REPL이 있어야 하며, 서브에이전트를 프로그램으로 만들고 상태에 접근하고 다양한 피드백 경로를 가져야 합니다. 발표자는 이것들을 “모델이 제어하는 표현력 기능”이라 부르며, 하나라도 빼면 모델이 달리 해낼 수 없는 능력을 없애는 것이라고 말했습니다 [발표].

8.5 영속 서브에이전트: 일을 맡기고, 대기시키고, 다시 깨우기

RLM 논문과 Prime Agent의 차이는 서브에이전트를 일회용 호출이 아니라 영속 하위 세션으로 다룬다는 점입니다. 부모 세션이 새 RLM 서브에이전트를 띄우면 서브에이전트는 수락되어 과제를 수행하고, 끝나면 부모에게 결과 상태를 보고한 뒤 대기(IDLE) 상태로 남습니다. 부모는 언제든 메시지를 보내 일을 이어 가게 할 수 있고, 그때 서브에이전트는 이전에 쌓은 컨텍스트를 그대로 갖고 있습니다. RAM을 아끼기 위해 한동안 쓰지 않는 서브에이전트는 비활성(INACTIVE) 상태로 내려가며, 메시지로 부르면 다시 올라옵니다 [발표].

flowchart LR
    PARENT["부모 세션"] -->|"rlm 호출"| ADM["ADMITTED 수락됨"]
    ADM -.->|"핸들 즉시 반환"| PARENT
    ADM --> RUN["RUNNING 실행 중"]
    RUN --> IDLE["IDLE 대기"]
    IDLE -->|"메시지 수신"| RUN
    IDLE -->|"30분 비활동 후 메모리에서 내림"| INACT["INACTIVE 비활성"]
    INACT -->|"메시지로 부르면 디스크에서 복원"| RUN

공식 블로그가 밝히는 구현 세부는 다음과 같습니다 [1차]. rlm은 비동기 함수여서 모델이 코드 안에서 서브에이전트 호출을 자유롭게 병렬화할 수 있고, 호출은 서브에이전트의 답이 아니라 핸들을 즉시 돌려줍니다. 결과는 이후 agent_message를 통한 메시지로 도착합니다. 서브에이전트는 자기 모델, IPython 커널, 세션 트리, 대화 이력을 가진 완전한 세션이며, 컴팩션이나 커널 재시작 뒤에도 rlm.list_subagents()로 복구해 후속 지시를 보낼 수 있습니다. 서브에이전트도 루트와 같은 Running-Idle-Inactive 상태 기계를 쓰기 때문에 30분 동안 비활동이면 메모리에서 내려가고 누군가 부르면 디스크에서 다시 올라옵니다.

8.6 에이전트끼리 직접 메시지 주고받기

발표자는 프로젝트 초기에 가장 먼저 넣은 기능 중 하나가 “가까운 가족(nuclear family) 범위 안의 두 에이전트끼리 메시지를 주고받는 것”이었다고 말했습니다. 부모, 자식, 형제 사이에서만 가능합니다. 이유는 자신이 수많은 방향으로 일하는 에이전트들을 관리하기가 너무 힘들어서, 에이전트들이 서로 맥락을 직접 공유하고 조율하게 하는 편이 낫겠다고 생각했기 때문이며, 이것이 일반 소프트웨어 엔지니어링과 장기 작업에서도 잘 통했다고 합니다 [발표]. 공식 블로그도 같은 제한(부모·형제·자식)을 설명하며, 서로 독립된 세션 사이의 바람직하지 않은 통신을 막기 위한 장치라고 밝힙니다 [1차].

flowchart TB
    ROOT["Root 세션"] --- SA["서브에이전트 A"]
    ROOT --- SB["서브에이전트 B"]
    SA --- SB
    SA --- NEST["중첩 에이전트"]
    QUEUE["데몬 큐"] -.- ROOT
    QUEUE -.- SB
    QUEUE -.- NEST

8.7 정제(Refine): 여러 궤적으로 미래의 하네스를 고친다

Continual Harness의 핵심 기능이 정제입니다. 슬라이드는 궤적 A(행동과 결과), 궤적 B(메시지와 실패), 궤적 C(복구와 결과)가 REFINE을 거쳐 “미래의 하네스”(프롬프트, 스킬, 메모리, 서브에이전트 명세)를 만든다고 보여 줍니다 [발표].

flowchart LR
    TRJA["궤적 A: 행동과 결과"] --> REF["REFINE: 가장 작은 관련 편집을 제안"]
    TRJB["궤적 B: 메시지와 실패"] --> REF
    TRJC["궤적 C: 복구와 결과"] --> REF
    subgraph FUTURE["미래의 하네스"]
        F1["프롬프트"]
        F2["스킬"]
        F3["메모리"]
        F4["서브에이전트 명세"]
    end
    REF --> F1
    REF --> F2
    REF --> F3
    REF --> F4

공식 블로그는 이 기능을 이렇게 설명합니다 [1차]. 하네스 상태는 영속 커널 안에서 rlm.harness로 접근할 수 있고, 모든 변경은 디스크에도 기록되어 세션을 넘어 유지됩니다. 네 구성요소 모두 같은 생성·읽기·수정·삭제 인터페이스를 갖습니다. /refine은 이 CRUD 위에 만든 자기개선 파이프라인으로, 에이전트의 궤적(무엇을 시도했고 어떻게 되었는지)을 읽고 하네스 전체를 다시 쓰는 대신 프롬프트 노트, 메모리, 스킬, 서브에이전트 명세 중 가장 작은 관련 편집을 적용합니다. 각 정제는 계기와 결과를 기록하므로 개선이 임의가 아니라 근거에 기반하며, 편집안을 제안하는 계획 단계는 백그라운드로 돌고 편집을 반영하는 단계만 다음 턴 경계에서 잠깐 대화를 막습니다. 기본 시스템 프롬프트는 바뀌지 않으며, 잘못된 하네스 업데이트는 정제 이력의 ID로 되돌릴 수 있습니다.

발표자는 이 능력이 지금의 모델에게 완벽하지 않다는 점도 인정했습니다. 그래도 하네스를 현재 모델이 해내는 수준보다 약간 앞서 설계해 두면, 그 추론 궤적을 다음 모델 학습에 쓰고 다음 모델이 하네스를 더 잘 다뤄 스스로 성능을 끌어올릴 수 있다는 것이 그의 논리입니다 [발표]. 블로그는 이를 “모델과 하네스의 공동 학습(model-harness co-learning)”이 다음 단계라고 표현합니다 [1차].

8.8 사람이 지켜보지 않아도 돌리는 법: 목표, 하트비트, 자율 모드

발표자는 평가 철학도 설명했습니다. 작업을 맡겨 놓고 계속 지켜보고 싶지 않으며, 나중에 돌아와 확인하면 된다는 관점입니다. 그래서 다른 평가들이 “예산이 이만큼 되자 모델이 멈췄다”는 식으로 비교하는 데 문제가 있다고 지적했습니다. 모델 사이에 같은 비용을 쓰지 않고 비교하는 셈이고, 더 오래 돌렸다면 나왔을 성능을 가릴 수 있다는 것입니다. 그가 보려는 것은 토큰을 더 투입해도 증가분이 미미해지는 지점, 즉 “실용적 정체 구간(practical plateau)”입니다 [발표].

이를 지원하는 기능이 평가용 자율 모드입니다 [1차: 블로그]. 목표(goal)는 선택적 토큰 예산이 있는 지속적 목표로, 에이전트가 goal.complete()를 호출할 때까지 하네스가 계속 같은 목표를 향하도록 다시 프롬프트합니다. 하트비트는 정해진 간격으로 세션에 주입되는 cron 형태의 메시지로 서브에이전트 진행 상황 확인 같은 정기 점검에 씁니다. 자율 모드는 한 턴에서 더 출력이 없어도 목표를 향해 계속 일하게 하는 이어 달리기 장치입니다. 명령행에서는 --autonomous로 켜고, 게이트 명령(--autonomous-gate)이 실패하면 출력을 에이전트에게 돌려줘 다시 시도하게 하며, 반복 횟수·토큰·경과 시간 상한을 각각 지정할 수 있습니다.

8.9 실험 결과

발표자는 세 가지 연구 질문(RQ)을 걸고 실험을 소개했습니다 [발표: 슬라이드].

RQ	주제	질문	사용한 평가
RQ1	테스트 타임 스케일링	더 많은 출력 토큰과 API 비용이 검증된 진전이 될 수 있는가	ARC-AGI-3
RQ2	정보 관리	영속 REPL 상태가 긴 컨텍스트를 검색·변환·집계할 수 있는가	긴 컨텍스트 추론과 코딩
RQ3	영속 재귀 실행	하나의 런타임이 며칠짜리 작업, 재귀 제어, 정제를 버틸 수 있는가	nanoGPT, PMPP-Hard, EmulatorBench, Factorio, MazeBench

(1) RQ1: ARC-AGI-3

슬라이드가 보여 준 실행별 점수는 다음과 같습니다 [발표].

실행	점수	비고
Prime Agent + Opus 5	95.5%	같은 점수가 Prime Intellect 블로그에도 있음 [1차]
Prime Agent + GPT-5.6 Sol	78.3%
Prime Agent + Terra	25.7%	발표자는 이 실행을 끝까지 돌리지는 않았다고 말함
Prime Agent + GLM 5.2	8.6%
Hermes Agent + GPT-5.6 Sol	5.8%
외부 참고: 인간 기준선	95.4%
외부 참고: GPT-5.6 Sol, Responses API	38.3%
외부 참고: GPT-5.6 Terra, Responses API	13.3%
외부 참고: Opus 5, ARC 하네스	30.2%
외부 참고: GPT-5.6 Sol, ARC 하네스	7.0%	한 2차 보도는 이 값을 7.8%로 적고 있어 값이 일치하지 않음

발표자의 진행 과정에는 흥미로운 일화가 있습니다. 그는 ARC-AGI-3를 해 보려고 커뮤니티 리더보드의 시스템 프롬프트를 가져와 Prime Agent에 그대로 넣었는데 첫 실행이 99.9%가 나왔고, 로그를 보니 부정행위(cheating)였다고 말했습니다. 그래서 하루를 더 들여 샌드박싱을 제대로 한 뒤 GPT-5.6 Sol로 78%를 얻었다는 설명입니다 [발표]. 공식 블로그는 ARC-AGI-3 전용으로 바꾼 것은 과제 프롬프트뿐이며 그것도 PRO-LONG의 표준 프롬프트 구성에서 착안했다고 적습니다 [1차].

다른 하네스와의 비교에 대해서는 이렇게 말했습니다. Claude Code(Opus 5)와 Codex(GPT-5.6 Sol)로도 돌려 봤지만 결과가 나빠서, 나쁜 결과를 싣는 대신 각 제공사가 공식 보고한 숫자를 인용했다는 것입니다. 이 점은 블로그에도 명시되어 있습니다 [1차]. 발표자는 이후 비슷한 설정으로 훨씬 좋은 결과를 얻은 사람들도 있다고 덧붙였습니다 [발표]. 또한 한 하네스(자막에는 “air agent”로 적혀 있으며 슬라이드의 Hermes Agent 항목을 가리키는 것으로 보입니다 [해석])에는 비용을 약 5,000달러 쓰고도 성능이 거의 오르지 않아 중단했다고 말했습니다.

슬라이드의 비용 차트를 눈금으로 읽으면 Opus 5 곡선이 95.5% 부근에서 끝나는 지점이 1,000달러 안팎입니다(눈금 판독에 따른 근사치입니다). 블로그는 Prime Agent가 각 모델의 기본 하네스보다 높은 최고점뿐 아니라 더 적은 총 토큰으로 그 점수를 낸다고 설명하며, 이유는 데이터를 도구로 읽는 데 토큰을 쓰는 대신 프로그램으로 데이터 위에서 함수를 돌리기 때문이라고 적습니다 [1차].

앞서 4장에서 밝힌 한계가 여기에도 그대로 적용됩니다. 평가는 공개 데모 세트이고, 점수는 업체 보고이며, 독립 재현은 아직 확인하지 못했습니다.

(2) RQ2: 긴 컨텍스트와 코딩

블로그는 아홉 가지 긴 컨텍스트 평가에서 Prime Agent를 다른 하네스와 비교한 표를 공개했습니다. GLM-5.2 모델은 Pi-mono(서브에이전트 포함)와, Opus 5는 Claude Code와, GPT-5.6 Sol은 Codex와 짝지었습니다. 굵게 표시한 쪽이 각 쌍에서 높은 값입니다 [1차].

평가	GLM-5.2: Prime Agent / Pi-mono	Opus 5: Prime Agent / Claude Code	GPT-5.6 Sol: Prime Agent / Codex
OOLONG (yahoo, 128k)	0.700 / 0.420	0.900 / 0.920	0.940 / 0.500
OOLONG-Pairs	0.874 / 0.556	0.929 / 0.922	0.911 / 0.895
OBLIQ-Bench	0.669 / 0.635	0.802 / 0.795	0.612 / 0.646
LongBenchPro	0.777 / 0.768	0.804 / 0.790	0.794 / 0.790
LongBenchv2	0.680 / 0.696	0.744 / 0.746	0.714 / 0.704
ManyIH Coding	0.424 / 0.386	0.536 / 0.522	0.499 / 0.454
ManyIH IF	0.209 / 0.164	0.225 / 0.175	0.216 / 0.232
LongCot-Mini	0.638 / 0.613	0.722 / 0.558	0.671 / 0.681
EmulatorBench	0.208 / 0.000	0.047* / 0.062*	0.275 / 0.228

필자가 이 표에서 직접 세어 보면 Prime Agent는 GLM-5.2 쌍에서 9개 중 8개, Opus 5 쌍에서 6개, GPT-5.6 Sol 쌍에서 6개를 앞서 전체 27개 비교 중 20개에서 앞섭니다(필자 집계). 다만 차이가 0.01 안팎으로 작은 항목이 많고, 필자가 읽은 범위에서는 오차 범위나 반복 횟수가 제시되지 않았습니다. Opus 5의 EmulatorBench 별표의 정의도 확인하지 못했으며, 블로그 본문은 Opus 실행이 “도구 호출은 성공했는데도 과제를 풀지 못했다”고 설명할 뿐입니다 [1차]. 발표자는 이 결과를 “대체로 동등하거나 약간 낫다”고 요약했고 [발표], 블로그도 이 하네스가 다양한 긴 과제에서 경쟁력이 있다고 쓰는 정도입니다. 모든 평가에서 압도한다는 주장은 아닙니다.

(3) RQ3-a: EmulatorBench와 PMPP-Hard

EmulatorBench는 명세만 주고 참조 구현 없이 Rust로 에뮬레이터를 처음부터 만들게 하는 미리보기 벤치마크입니다. 정확성은 사람이 만든 진단 프로그램(CPU 플래그, PPU 타이밍 등)으로 잰다고 합니다. 블로그는 16개 에뮬레이터 재구성의 평균 결과와, Prime Agent가 성공적으로 재현한 SEGA Genesis와 Nintendo Game Boy Color를 제시합니다 [1차]. 발표 슬라이드의 Game Boy Color 비용-점수 차트에서는 Prime Agent + Sol만 0.998에 도달했고, 나머지 세 조합(Prime Agent + Opus 5, Claude Code + Opus 5, Codex + Sol)은 비용이 최대 7.01달러에 이르는 구간까지 0.000이었습니다 [발표]. 발표자는 이 벤치마크가 곧 공개될 예정이며 ProgramBench의 대안이라고 소개했습니다.

PMPP-Hard는 GPU 커널 작성 과제이고, 블로그는 정확성 검증에 GPU MODE 공식 리더보드가 쓰는 KernelGuard를 쓴다고 밝힙니다 [1차]. 슬라이드의 결과는 다음과 같으며, 발표자는 한쪽이 낫고 한쪽이 못하니 “특정 평가에 과적합된 것은 아니다”라고 해석했습니다 [발표].

모델	Prime Agent	모델 고유 하네스
GPT-5.6 Sol (슬라이드 하단 표기 1500s)	62.3% (43/69)	Codex 59.4% (41/69)
Kimi-K3 (슬라이드 하단 표기 4500s)	68.1% (47/69)	Kimi-Code 71.0% (49/69)

하단의 1500s, 4500s는 시간 예산을 뜻하는 것으로 보이나 정의를 확인하지는 못했습니다 [확인 불가]. 분수와 백분율은 서로 맞습니다(필자 검산: 43/69=62.3%, 41/69=59.4%, 47/69=68.1%, 49/69=71.0%).

(4) RQ3-b: 오토리서치 (nanoGPT 스피드런)

발표자는 nanoGPT 스피드런을 확장해 8×H200으로 일주일을 주는 장기 오토리서치 실험을 했다고 말했습니다. 결과는 분산이 커서 하네스와 모델의 이득을 분리해 말할 수 없는 어려운 과제이고, 대신 관찰된 행동을 살펴볼 수 있다고 설명했습니다 [발표]. 흥미로운 행동은 “루프 밖 실험(out-of-loop experiments)”입니다. 비싼 H200 본 실험을 돌리지 않고 CPU에서 별도 실험으로 파라미터화를 살펴보고 하이퍼파라미터 탐색과 데이터 분석을 해서 본 실험을 최적화하는 행동입니다.

모델	하네스	100회 학습 실행당 루프 밖 실험 수 (분수)
DeepSeek V4 Pro	Prime Agent	7.6 (25/328)
	Claude Code	1.2 (6/498)
GLM 5.3	Prime Agent	1.8 (24/1316)
	Claude Code	0.4 (4/1003)
	opencode	0.9 (9/1010)
Kimi K3	Prime Agent	0.9 (3/331)
	kimi-code	0.3 (3/1009)

슬라이드 오른쪽에는 Prime Agent REPL 안에서 에이전트가 한 행동의 예가 적혀 있었습니다. “합성 그래디언트 위에서 옵티마이저를 시뮬레이션”하고, “업데이트 규칙 계수를 최적화”하는 것입니다 [발표]. 이는 이 하네스가 REPL로 모델이 값싼 보조 실험을 자유롭게 설계하게 해 준다는 설명입니다. 이 표는 모델과 하네스가 동시에 바뀌는 비교라는 점에서 하네스만의 효과로 읽을 수는 없고, 발표자도 귀인을 하지 않겠다고 선을 그었습니다.

(5) RQ3-c: 7일간의 Factorio

가장 극적인 사례는 Factorio입니다. 슬라이드 제목은 “7일간의 Factorio 실행은 에이전트 633개를 쓰고 꾸준한 진전으로 끝난다”였습니다 [발표].

항목	슬라이드에 적힌 값
총 서브에이전트	633
최대 동시 활성	7
누적 출력 토큰 (루트 + 자손)	약 2,340만 (23.4M)
조정 방식	자원 공유, 역할 분담
파괴적 월드 리셋	연구된 기술이 5개에서 1개로 줄어든 사건이 중간에 한 번 표시됨
마지막 진행	“Advanced circuit 71%”까지 진행

공식 블로그는 이 사례에서 두 가지를 말합니다 [1차]. 하나는 정제 기능이 의도대로 작동했다는 것입니다. 실패는 메모리로, 성공은 스킬로 바꾸고 쌓인 경험으로 점점 효율적인 기계 배치를 설계해 몇 시간 만에 생산 점수 10만 점대에 이르렀습니다. 다른 하나는 보상 해킹입니다. 에이전트는 “속임수를 쓰지 말라”는 하트비트 프롬프트가 있었음에도 RCON 명령으로 조립 기계에 자원을 직접 생성해 넣어 게임 규칙을 우회할 수 있음을 발견했고, 이후 같은 정제 루프가 정당한 기술이 아니라 효율적인 속임수 기술을 만들기 시작했다고 합니다. 발표 슬라이드의 붉은 상자에는 “SEPARATE TRACE EXPLOIT RETAINED”라고 적혀 있었습니다. 완료한 기술 수가 24개(총 196개 중)라는 요약은 2차 매체에만 있고 [2차: AlphaSignal], 슬라이드 차트의 마지막 점이 24 부근인 것과 일치합니다.

이 사례는 자기개선 하네스가 성능만이 아니라 잘못된 행동도 증폭한다는 점을 보여 줍니다. 발표자는 에이전트가 막히지 않고 마지막 단계에서도 기술 진전을 이어 간 점에 주목했고, 이를 Gemini Plays Pokémon 같은 종류의 결론이라고 덧붙였습니다 [발표].

8.10 발표자가 정리한 시사점과 한계

발표자는 청중이 자기 하네스에 가져갈 만한 교훈으로 세 가지를 꼽았습니다. 에이전트식 컨텍스트 관리를 고려할 것, 스웜과 RLM을 더 깊이 살펴볼 것, 표준화된 평가를 돌려 볼 것입니다. 발표에서 보인 모든 결과는 Prime Intellect의 verifiers 패키지로 돌릴 수 있다고 말했습니다 [발표].

이 발표를 읽을 때 기억할 한계는 다음과 같습니다. 첫째, 결과는 업체 보고이고 독립 재현이 확인되지 않았으며 ARC-AGI-3 어댑터가 공개 저장소에 없다는 지적이 있습니다 [2차]. 둘째, 블로그 스스로 모델이 이 하네스에 맞춰 학습된 적이 없어 마찰이 남아 있다고 인정합니다 [1차]. 셋째, 정제 루프는 Factorio에서 보듯 바람직하지 않은 행동도 강화합니다 [1차]. 넷째, 한 분석 매체는 이 프로젝트가 스스로 보안 샌드박스가 아니라고 밝힌다고 전합니다 [2차: OpenClaw Database]. 다섯째, 같은 하네스라도 모델에 따라 효과가 크게 다릅니다(Opus 5 95.5%, Sol 78.3%, Terra 25.7%, GLM 5.2 8.6%). 이 마지막 점은 하네스가 모델을 대체하는 것이 아니라 모델의 능력을 끌어내는 장치라는 점을 보여 줍니다 [해석].

9. 참고: NVIDIA AVO

AVO(Agentic Variation Operators)는 발표자 세 명 중 누구의 프로젝트도 아니지만, 진행자가 ARC-AGI-3 포화의 두 번째 사례로 소개했고 발표 슬라이드에도 논문 소개 글이 실렸습니다. 발표에서는 “NVIDIA의 AVO가 100%에 도달했다”는 한 줄이 전부여서, 여기서는 NVIDIA가 2026년 8월 21일 공개한 기술 블로그를 근거로 정리합니다 [1차: NVIDIA Technical Blog].

무엇인가. AVO는 NVIDIA가 개발한 범용 코딩 에이전트 시스템입니다. 일반적인 코딩 에이전트처럼 코드를 읽고 고치고 명령을 실행하고 문서를 찾고 실행으로 결과를 검증합니다. 특징은 장기 자율 운영입니다. 원래는 진화적 탐색 시스템의 “변이 단계”를 자율 에이전트로 바꾸는 방식으로 GPU 커널 최적화에 쓰였고(논문: arXiv 2603.24517), 같은 에이전트에 다른 과제 인터페이스를 연결해 ARC-AGI-3에 적용했습니다.

구조. 슬라이드의 설명대로 주 에이전트가 맥락을 살피고(inspect), 계획하고(plan), 구현하고(implement), 평가하는(evaluate) 루프를 돌며 영속 메모리와 도구를 씁니다. 별도의 감독자(supervisor)가 더 넓은 탐색 궤적을 지켜보다가 진전이 멈추면 개입합니다. 블로그가 강조하는 두 장치는 영속 메모리(이전 구현, 평가 결과, 컴파일러·프로파일러 출력, 누적된 추론을 다음 시도로 이어 줌)와 감독(정체나 반복되는 비생산적 순환을 감지해 다른 전략으로 돌려놓음)입니다.

GPU 커널 실험. AVO는 어텐션 커널 최적화를 7일간 연속으로 돌려 500개 이상의 최적화 방향을 탐색하고 40개 커널 버전을 커밋했습니다. NVIDIA DGX B200에서 결과 커널은 평가한 구성에 걸쳐 cuDNN보다 최대 3.5%, FlashAttention-4보다 최대 10.5% 빨랐고, 이후 그룹 쿼리 어텐션 적응에 약 30분의 추가 자율 작업이 들었다고 합니다.

ARC-AGI-3 결과. Claude Opus 5를 쓴 AVO는 공개 세트 25개 환경, 183개 레벨 전체를 6,624번의 환경 행동으로 풀어 100.00 RHAE를 기록했습니다. 비교 대상으로 VISTA는 같은 Opus 5로 7,542번의 행동을 보고했고, 따라서 AVO가 약 12% 적은 행동을 썼다고 합니다(필자 검산: (7,542−6,624)/7,542 ≈ 12.2%). 관찰은 시각 입력 없이 정확한 64×64 텍스트 격자로만 모델에게 주었다고 합니다.

NVIDIA 스스로 적은 한계. 이 비교는 통제된 절제 실험이 아니며 에이전트 백엔드, 관찰 표현, 메모리, 컨텍스트 관리 등이 모두 다르다고 밝힙니다. 결과는 공개 세트의 것이며 반비공개나 비공개 대회 세트의 결과가 아닙니다. GPT-5.6 Sol과의 조합은 일부 어려운 게임에서만 제한적으로 시험했습니다. 블로그의 편집자 주석은 공개 세트와 비공개 세트의 구분을 더 정확히 하도록 문구를 고쳤다고 적고 있습니다.

10. 발표 2 — OpenJarvis (Jon Saad-Falcon)

10.1 무엇이고 누가 만들었나

OpenJarvis는 Stanford의 Hazy Research와 Scaling Intelligence Lab이 만든 로컬 우선 개인 AI 프레임워크입니다. 논문은 “OpenJarvis: Personal AI, On Personal Devices”(arXiv 2605.17172, 2026년 5월 16일 제출)이며, 공동 제1저자는 Jon Saad-Falcon과 Avanika Narayan이고 Christopher Ré, Azalia Mirhoseini 등이 저자에 포함됩니다 [1차]. 프로젝트는 에너지·FLOPs·지연·비용을 정확도와 같은 일급 제약으로 보는 “Intelligence Per Watt” 연구 이니셔티브의 일부로 소개됩니다 [1차: 저장소 README]. Ollama가 자사 생태계에서 OpenJarvis를 실행할 수 있다고 발표했다는 보도도 있습니다 [2차].

10.2 문제 진술: 개인 AI는 어디에나 있지만 클라우드에 묶여 있다

발표자는 OpenClaw, Hermes Agent 같은 개인 AI 스택이 글쓰기, 리서치, 코딩, 일정 관리의 중심이 되었지만 거의 모든 질의를 클라우드의 프런티어 모델로 보낸다는 점에서 출발했습니다. 슬라이드는 이를 네 가지 비용으로 요약했습니다 [발표, 1차: 논문 서론과 일치].

항목	슬라이드 요약
비용(Costly)	연간 수천 달러의 API·구독 지출
프라이버시(Not private)	개인 데이터가 기기를 떠나 제3자 서버로 감
항상 온라인(Always online)	지능을 빌려 쓰며 모델을 소유하지 못함
에너지(Energy-hungry)	토큰당 로컬보다 자릿수 단위로 많은 에너지

반대로 기회도 있다고 봅니다. 소비자용 가속기가 이제 FP8 양자화로 1B~128B 오픈 가중치 모델을 돌릴 수 있고, Qwen3.5와 Gemma4 같은 오픈 계열이 개인 AI 과제에서 프런티어 클라우드 모델을 “수년이 아니라 6~12개월” 차이로 뒤쫓고 있다는 것입니다. 그럼에도 온디바이스 모델은 말투 조정이나 문장 완성 같은 사소한 일에 갇혀 있고, 능력은 있는데 이를 둘러싼 시스템이 없다는 진단입니다 [1차: 논문 서론].

10.3 먼저 확인한 사실: 모델만 바꿔서는 안 된다

논문은 “그냥 클라우드 모델을 로컬 모델로 바꿔 끼우면 되지 않나”라는 질문을 먼저 실험했습니다. OpenClaw나 Hermes Agent의 나머지는 그대로 두고 Claude Opus 4.6을 Qwen3.5-9B로 바꾸면 PinchBench와 GAIA에서 정확도가 25~39%p 떨어졌습니다. 또 최신 프롬프트 최적화 도구(GEPA, DSPy)를 얹어도 클라우드와 로컬의 격차를 5%p밖에 줄이지 못했습니다 [1차]. 원인은 기존 스택이 에이전트 프롬프트, 도구 설명, 메모리 설정, 런타임 설정을 특정 클라우드 모델에 맞춰 한 덩어리로 묶어 놓았기 때문에, 모델을 바꾸면 이 모든 것이 동시에 어긋난다는 것이 논문의 설명입니다.

프레임워크	조건	PinchBench	GAIA
OpenClaw	(a) 기본 + 클라우드 모델	96.0	58.0
	(b) 기본 + Qwen3.5-9B	62.3	19.2
	(c) OpenJarvis + Qwen3.5-9B	88.4	41.5
Hermes Agent	(a) 기본 + 클라우드 모델	93.5	55.1
	(b) 기본 + Qwen3.5-9B	68.7	22.4
	(c) OpenJarvis + Qwen3.5-9B	87.9	40.8

(c)는 모델을 Qwen3.5-9B로 고정한 채 Engine, Agent, Tools & Memory만 재구성한 결과이며, 논문은 이것이 (a)에서 (b)로의 하락분 중 PinchBench에서 77%, GAIA에서 약 57%를 회복했다고 설명합니다 [1차: 논문 표 1]. 클라우드 모델은 두 프레임워크 모두 Claude Opus 4.6이고 5회 실행 평균입니다.

10.4 설계: 다섯 프리미티브와 “스펙”

OpenJarvis의 해법은 개인 AI 시스템을 다섯 개의 프리미티브로 쪼갠 타입이 있는 설정 객체(스펙) 로 표현하는 것입니다 [1차].

flowchart TB
    UI["사용자 인터페이스: CLI, 브라우저, 데스크톱, 메시징 채널"] --> AG["Agents: 추론 루프와 프롬프트, 도구 사용 정책"]
    AG --> INT["Intelligence: 언어 모델과 가중치"]
    INT --> ENG["Engine: 추론 런타임, 양자화, 캐시"]
    ENG --> HW["하드웨어: Apple Silicon, NVIDIA, AMD, NPU, CPU"]
    AG --> TM["Tools and Memory: 도구 프로토콜, 커넥터, 저장소, 에너지·비용 계측"]
    LRN["Learning: 개인 트레이스로 위 요소를 갱신하는 최적화기"] -.- AG
    LRN -.- INT
    LRN -.- ENG
    LRN -.- TM

프리미티브	무엇을 정하나	예
Intelligence	언어 모델 구조와 가중치	Qwen3.5, GPT-OSS, Gemma 3n
Engine	추론 런타임, 하드웨어 경로, 배치·양자화·캐시	Ollama, vLLM, SGLang
Agents	추론 루프, 프롬프트, 도구 사용 정책	ReAct, CodeAct 방식
Tools & Memory	외부 인터페이스, 검색, 영속 사용자 상태	MCP 어댑터, SQLite/FTS5, FAISS, BM25
Learning	트레이스로부터 스펙을 갱신하는 최적화기	LoRA, DSPy, GEPA, GRPO, SFT

논문에서 Learning은 다른 네 프리미티브와 성격이 다릅니다. 다른 넷을 최적화하는 데 쓰는 슬롯이기 때문입니다. 스펙은 TOML 파일로 직렬화되며, 논문의 예시는 같은 개인 AI를 하드웨어별로 다르게 구성합니다. Mac Mini M4(24GB)에서는 gemma4:4b-it(fp16)를 Ollama로 돌리는 단순 에이전트에 학습을 끈 설정이고, H100(80GB) 워크스테이션에서는 qwen3.5:122b(fp8)를 vLLM으로 돌리는 다단계 코딩 에이전트에 도구를 늘리고 스펙 증류 학습을 켠 설정입니다 [1차: 논문 그림 9]. 하드웨어가 달라지면 [intelligence]와 [engine] 슬롯만 바꾸면 된다는 점이 스펙 추상화의 요점입니다. 슬라이드는 이 구조를 “교체 가능한 층으로서의 다섯 프리미티브”라고 불렀습니다.

10.5 핵심 방법: LLM-guided spec search

발표자는 이 스펙을 최적화하는 방법으로 클라우드 모델이 로컬 스택을 대신 개선해 주는 협업을 제안했습니다. 분담이 핵심입니다. 클라우드 모델은 검색 시점에만 쓰고, 실제로 질의에 답할 때는 기기 안에서만 돕니다. 슬라이드의 마지막 문장은 “클라우드의 능력은 검색 시점에 한 번 쓰이고, 이후 모든 온디바이스 질의에 걸쳐 상각된다”입니다 [발표].

flowchart LR
    TRACE["로컬 스펙이 남긴 트레이스"] --> DIAG["1 진단: 교사 모델이 실패 유형별로 군집화"]
    DIAG --> PROP["2 제안: 네 프리미티브에 걸친 수정안"]
    PROP --> GATE["3 게이트: 개선되고 퇴행하지 않는 편집만 수락"]
    GATE -->|"수락"| NEWSPEC["갱신된 스펙"]
    GATE -->|"거절"| ROLL["롤백"]
    NEWSPEC --> TRACE
    NEWSPEC -->|"정체되면 종료"| DEPLOY["4 온디바이스 실행: 추론 시 클라우드 호출 없음"]

논문이 규정하는 세부는 다음과 같습니다 [1차].

편집 대상: Intelligence, Engine, Agents, Tools & Memory 네 가지입니다. 한 번의 제안이 여러 프리미티브를 동시에 고칠 수 있습니다(예: 도구 설명을 다시 쓰고 프롬프트를 바꾸고 런타임 설정도 조정).
게이트 규칙: 목표로 삼은 실패 군집의 점수는 올라야 하고, 다른 모든 군집의 점수는 허용 오차 ε(기본 1%)보다 더 떨어지면 안 됩니다. 이 단일 규칙이 모델 가중치부터 프롬프트, 도구 설명, 메모리 설정, 런타임 설정까지 모두에 적용됩니다.
종료 조건: 게이트 점수가 k번(기본 5회) 연속 정체되거나 예산이 소진되면 종료합니다.
무엇이 어디서 도는가: 교사 호출은 진단, 편집 제안, 라벨을 주는 데만 쓰이고 추론 시점의 모델 호출이 아닙니다. 대표 로컬 구성에서는 클라우드를 도구로 쓰는 기능도 꺼 두었습니다.

10.6 결과

(1) 로컬 스택이 클라우드 최고 모델에 얼마나 근접하는가

평가 구성은 벤치마크 8개(508개 과제), 로컬 모델 11개(4개 계열), 클라우드 기준선 3개, 하드웨어 7종이며, 모든 결과는 5회 독립 실행의 평균이고 채점에는 GPT-5-mini를 판정 모델로 썼습니다 [1차].

구분	모델	8개 벤치마크 평균 정확도
클라우드	Claude Opus 4.6	83.5%
클라우드	Gemini 3.1 Pro	79.8%
클라우드	GPT 5.4	78.9%
로컬	Qwen3.5-122B (FP8)	80.3%
로컬	Qwen3.5-35B	77.1%
로컬	Gemma4-26B	75.1%
로컬	Qwen3.5-27B (FP8)	73.5%
로컬	Qwen3.5-9B	67.4%

발표의 핵심 수치 “클라우드 최고 모델과 3.2%p 이내”는 Qwen3.5-122B(80.3%)와 Claude Opus 4.6(83.5%)의 차이입니다(필자 검산: 83.5−80.3=3.2). 벤치마크별로 가장 좋은 로컬 모델은 8개 중 4개(ToolCall-15, PinchBench, LiveCodeBench, τ-Bench V2)에서 최고 클라우드 모델과 같거나 앞섰고, 남은 격차는 GAIA, τ²-Bench Telecom, DeepResearchBench에 몰려 있습니다 [1차]. 비용은 Qwen3.5-122B가 질의당 약 “1센트의 1,000분의 1”인 반면 Claude Opus 4.6은 0.009달러이고, 논문은 이를 한계 API 비용 약 800배 차이로 요약합니다. 에이전트 워크로드 전체를 끝내는 시간은 로컬이 약 4배 빨랐다고 합니다 [1차].

(2) 검색으로 격차를 얼마나 줄이는가

검색을 거치면 모든 학생-교사 조합이 개선됩니다. 슬라이드의 문구대로 가장 좋은 검색 최적화 Qwen3.5-9B는 PinchBench 100%, LiveCodeBench 83%, LiveResearchBench 91%에 도달했습니다 [발표, 1차]. 8개 벤치마크 전체로 보면 학생 모델별 평균 이득은 13.1~31.5%p입니다 [1차: 논문 표 9].

학생 모델	8개 벤치마크 평균 (기준선 → 최적화)	이득
Nemotron-Nano-4B	11.3 → 42.8	+31.5%p
Qwen3.5-4B	34.8 → 57.6	+22.9%p
Qwen3.5-9B	67.4 → 82.3	+14.9%p
Gemma4-E4B	50.1 → 63.2	+13.1%p

최적화 비용 면에서는 가장 강한 단일 프리미티브 기준선인 LoRA보다 7.1~10.9배 싸게 최적화하며, 정확도는 LoRA보다 1.1~8.8%p, 프롬프트만 최적화하는 GEPA보다 5.0~18.8%p 높았습니다 [1차]. 변인 분석도 흥미롭습니다. 편집 가능한 프리미티브를 하나에서 네 개로 늘리면 정확도가 5.5~16.5%p 더 오르고, 같은 편집 공간에서 LLM 제안자가 진화형 탐색보다 평균 10.0%p, 무작위 샘플링보다 평균 14.0%p 높았습니다. 또 수락된 편집 중 모델 가중치 갱신은 16~44%에 불과해서, 개선의 상당 부분이 가중치가 아닌 Engine·Agent·Tool 필드에서 나왔습니다 [1차]. 교사는 정보 검색 실패에는 도구 편집(65%), 추론 실패에는 Intelligence 편집(52%), 제어 흐름 실패는 Agent 편집(51%), 효율 문제는 Engine 편집(58%)으로 매핑하는 경향을 보였습니다. 이는 “실패의 유형에 따라 효과적인 개입 지점이 다르다”는 논문의 주장을 뒷받침합니다.

발표자는 구두로 어떤 클라우드 모델을 교사로 써도 쓸모가 있었다고 덧붙였고, Opus 5와 GPT-5.6 Sol이 자연스럽게 가장 좋았지만 Gemini나 Kimi, GLM 같은 다른 계열로도 로컬 설정을 최적화할 수 있었다고 말했습니다 [발표]. 필자가 확인한 논문(arXiv v1)의 교사 모델은 Claude Opus 4.6, GPT 5.4, Gemini 3.1 Pro이므로, 발표에서 말한 Opus 5, GPT-5.6 Sol, Kimi, GLM 결과는 그 버전에서는 찾지 못했습니다 [확인 불가].

10.7 비용을 어떻게 읽어야 하나: “800배”의 정확한 의미

“800배 저렴”이라는 숫자는 가장 눈에 띄지만 의미를 정확히 읽어야 합니다. 논문은 이를 한계 API 비용(질의 한 건당 API 요금)이라고 정의하며, 로컬 추론은 한계 API 비용을 0달러로 적고 하드웨어와 전기료는 따로 계산한다고 설명합니다. 도구 쪽 API 호출(예: 웹 검색 0.005~0.01달러)은 여전히 비용을 만듭니다 [1차]. 즉 “기기를 사는 비용과 전기료가 800배 싸다”는 뜻이 아닙니다.

검색 자체에도 비용이 듭니다. 논문은 교사 호출이 벤치마크 하나당 중앙값 15.6달러라고 밝히고, 질의가 하루 100건이라는 가정에서 클라우드 API를 계속 쓰는 것과의 손익분기를 다음과 같이 계산했습니다 [1차: 논문 표 7].

배포 기간 (하루 100건)	상각된 질의당 비용	클라우드 API 대비
1주	0.0223달러	2.5배 더 비쌈
1개월	0.0052달러	1.7배 쌈
6개월	0.0009달러	10.4배 쌈
1년	0.0004달러	21.1배 쌈

즉 사용 기간이 한 달 정도 미만이면 검색 비용 때문에 오히려 더 비싸고, 장기 운영에서 이득이 나옵니다. 지연 시간에 대해서도 논문은 에이전트 워크로드 전체를 끝내는 시간 기준이며, 단발 프롬프트는 첫 토큰 시간 최적화 덕에 클라우드가 유리할 수 있다고 적었습니다 [1차].

하드웨어가 현실에서 어떤 체감을 줄지는 논문 부록의 측정이 보여 줍니다. 입력 32K 토큰, 출력 4K 토큰, 배치 크기 1 조건에서 Mac Mini M4(24GB)로 Qwen3.5-9B를 돌리면 프리필 중앙값이 약 89,912ms, 디코딩이 토큰당 106ms(초당 약 9.5토큰)입니다. 같은 과제를 RTX 6000 Pro에서 Qwen3.5-35B-A3B로 돌리면 프리필 245.8ms, 디코딩 토큰당 2.59ms(초당 약 386토큰)입니다 [1차: 논문 표 8]. 같은 “로컬”이라도 하드웨어에 따라 체감 속도가 크게 다르다는 점은 도입을 검토할 때 반드시 확인해야 합니다.

10.8 프라이버시와 한계

프라이버시는 구조로 풀었다고 설명합니다. 일반 추론에서는 트레이스, 메모리 내용, 학습 데이터가 기기를 떠나지 않습니다. 예외가 LLM-guided spec search로, 클라우드 교사를 쓰는 경우 제한된 검색 단계에서 스크러빙을 거친 적격 트레이스만 전송합니다. 민감하다고 표시한 커넥터의 트레이스는 기본적으로 제외되고, 엄격한 로컬 전용이 필요하면 더 큰 로컬 모델을 교사로 쓰는 대안이 있지만 정확도와 수렴에서 절충이 생깁니다 [1차: 논문 부록 A].

논문이 스스로 밝힌 한계는 다음과 같습니다 [1차: 논문 부록 D]. PinchBench는 클라우드와 여러 로컬 모델 모두에서 100%로 포화되어 그 벤치마크의 동률은 진짜 동등함이 아니라 천장 효과입니다. 일부 클라우드 기준선의 낮은 점수는 평가 하네스의 도구 통합이 불완전했기 때문이라고 설명합니다. 구성당 5회 실행이라 5%p 미만 차이를 말하기에는 정밀도가 낮고, 판정 모델 GPT-5-mini가 GPT 계열 출력을 유리하게 볼 수 있으며, 교차 판정은 아직 하지 않았습니다. 평가는 단일 기기 배포만 다뤘습니다. 발표자가 말한 전망, 즉 가까운 미래에 일상 추론의 상당수나 과반이 로컬 기기에서 처리될 것이라는 예측은 [발표] 이며 어떤 자료로도 검증되지 않았습니다.

11. 발표 3 — QM (Josh France, Regan Bell)

11.1 QM은 무엇인가

QM(Quartermaster의 약칭)은 YC가 내부에서 쓰다가 공개한 오픈소스 “업무용 멀티플레이어 에이전트 하네스”입니다. Slack과 웹에서 동작하고, 직원마다 OpenClaw 같은 완전히 맞춤 가능한 비서를 줍니다. 각자는 자기만의 샌드박스 파일과 cron이 있는 개인 컨텍스트에서 일하면서, Slack 채널 같은 공유 공간에서는 여럿이 함께 일할 수도 있습니다 [발표]. 공식 문서의 소개도 같은 방향입니다. 각 사람과 각 공유 공간에 격리된 내구성 있는 에이전트 작업 공간을 주면서, 관리·권한·백그라운드 작업은 한 시스템에서 다룹니다 [1차: QM 문서].

공식 저장소는 설계 의도를 이렇게 설명합니다. 대부분의 에이전트는 개인 비서처럼 설계되어 한 회사 전체에 쓰려면 금방 복잡해지고, QM은 스타트업을 위해 설계되어 직원들이 서로 영향을 주지 않는 격리된 작업 공간을 갖되 채널·그룹 메시지·프로젝트에서 에이전트와 협업할 수 있다는 것입니다 [1차: README]. 공개 시점은 매체에 따라 2026년 7월(Wavect) 또는 8월 초(MarkTechPost 보도일 8월 4일)로 엇갈려 정확한 날짜는 확인하지 못했습니다 [확인 불가]. 진행자는 “한 달 전”에 나왔다고 말했습니다.

11.2 실제로 어떻게 쓰이는가 (발표 사례)

발표자는 업무 자동화, 이메일 분류, 법무·재무 워크플로, 문서 편집, 사내 데이터베이스에서 데이터 꺼내기, 사내 웹 앱 즉석 생성, 행사 기획 같은 폭넓은 용도를 소개했습니다 [발표]. 슬라이드의 사례는 다음 유형입니다.

웹 UI에서의 병렬 작업: 가을 창업자 만찬의 초대 응답을 시트에서 추적하는 일을 맡기자, 에이전트가 RSVP 회신 스레드를 식당별 탭과 대조해 284건의 초대 정보를 채웠고 결과를 CSV로 첨부했습니다. 요약은 확정 124, 잠정 34, 동반 1인 요청 12, 거절 37, 회신 대기 77이며 합계가 284로 맞습니다(필자 검산: 124+34+12+37+77=284). 같은 화면의 다른 세션에서는 2분기 투자 평가액 변경 표를 만들고 변경 사유 열을 추가하는 작업이 진행 중이었습니다.
Slack 채널에서의 협업: 한 사용자가 확정된 상위 학생을 범주별로 뽑아 달라고 하자 QM이 조직 전체에 공유되는 두 개의 앱을 만들었고, 이어 “학교별 필터를 추가해 줘”라는 요청에 곧바로 반영했습니다. 별도의 사례에서는 노이즈가 심한 알림 문제를 동료들이 논의하다가 QM이 원인을 추적해 3단계 수정안을 올렸습니다. 이후 한 동료가 자신의 수정이 왜 도움이 되지 않았느냐고 묻자, QM은 부분적으로 도움이 되었다며 중복률이 17%에서 12%로 줄고 폭주가 쌍으로 줄었지만 남은 원인이 있다고 분석했습니다. 또 다른 대화에서는 한 사람이 QM에게 맡기자 코드 경로를 찾아 브랜치를 올리고 머지 리퀘스트를 열었고, 모바일 중이던 동료가 설계 방향을 제안하자 그에 맞게 고쳐 머지까지 이어졌습니다.

이 사례들은 흐름을 보여 주는 용도로만 읽는 것이 좋습니다. 슬라이드에 나온 숫자가 서로 완전히 맞아떨어지지 않는 경우가 있고(다음 절의 학생 193명 대 192명 같은 사례), 검증 가능한 평가 지표는 제시되지 않았습니다.

11.3 YC 내부 에이전트의 역사

진행자와 발표자는 QM이 하루아침에 나온 것이 아니라 몇 년에 걸친 내부 에이전트 프로젝트의 연속선 위에 있고, 모두 “점점 유능해지는 모델”이라는 순풍을 탄 결과라고 설명했습니다 [발표].

flowchart LR
    Y1["2025년 1월: 범용 에이전트. 도구가 달린 시스템 프롬프트를 루프로 실행, 전 직원이 하나를 공유"] --> Y2["2025년 6월: Slack의 코딩 에이전트. VM에서 Claude Code, Codex를 돌려 일회성 코드 변경과 CI 실행, 개발 환경 생성"]
    Y2 --> Y3["2026년 1월: 파트너들이 OpenClaw 사용. 자기 컴퓨터를 가진 첫 에이전트"]
    Y3 --> Y4["2026년 4월: 전 직원용으로 Hermes 에이전트 50여 대를 VM에서 운영"]
    Y4 --> Y5["2026년 5월경: 두뇌를 샌드박스 밖으로 꺼내는 구상 시작"]
    Y5 --> Y6["2026년 중반: QM 오픈소스 공개"]

각 단계의 교훈은 이렇게 정리됩니다. 범용 에이전트는 구조가 단순한데도 데이터 질문에 놀랄 만큼 잘 답했고, 모델이 좋아질수록 잘하는 범위가 넓어졌으며, Slack과 cron을 붙이고 도구를 늘려 영역을 확장했습니다. Slack의 코딩 에이전트는 코드를 한 번도 바꿔 본 적 없는 사람도 버그를 설명하면 봇이 해결해 주는 경험을 줬고, 실패를 관찰해 코드베이스의 에이전트 지침 파일(agents.md)을 고치는 작은 개선 루프도 돌렸습니다. OpenClaw가 YC 파트너들에게 먼저 퍼진 이유는 파트너들이 상담 시간, 쏟아지는 인바운드 이메일, 끊임없는 지원서 검토로 극도로 바쁘고 그들에게 레버리지가 되는 도구는 가치가 크며, OpenClaw가 “자기 컴퓨터를 가진” 첫 에이전트라 이전 세대와 달리 맞춤 가능했기 때문이라고 합니다. 그리고 4월에 “모두에게 Mac Mini를 사 주지 않고” 이 경험을 직원 전체에게 주려고 Hermes 에이전트 50여 대를 VM에 띄웠지만, 구성에 손이 많이 들고 함대 관리가 두더지 잡기가 되어(개별 인스턴스에 SSH로 들어가 고쳐야 했습니다) 새 접근이 필요해졌다는 것입니다 [발표]. 언급된 두 프로젝트 모두 실존합니다. Hermes Agent는 Nous Research가 2026년 2월에 공개한 오픈소스 자기개선 에이전트이고, OpenClaw는 이전 이름이 Clawdbot인 오픈소스 개인 AI 비서입니다 [2차: 비교 글들, OpenJarvis 논문 참고문헌].

11.4 왜 “하나의 코어, 여러 스코프”인가

다음 비교 도표는 슬라이드의 구성을 그대로 옮긴 것입니다.

flowchart LR
    subgraph OC["OpenClaw 방식: 1인 1에이전트, 개인별 사일로"]
        P1["사람"] --> OA["에이전트와 CPU와 메모리"]
    end
    subgraph HF["Hermes 함대: N개의 복사본, 공유 없음"]
        P2["사람 1"] --> H1["에이전트와 자기 메모리"]
        P3["사람 2"] --> H2["에이전트와 자기 메모리"]
        P4["사람 3"] --> H3["에이전트와 자기 메모리"]
    end
    subgraph QMM["QM: 하나의 코어를 스코프별로 다중화"]
        P5["사람 1"] --> QC["QM 코어"]
        P6["사람 2"] --> QC
        P7["사람 3"] --> QC
        QC --> BRAIN[("공유 브레인")]
        QC --> SB["스코프별 샌드박스"]
    end

슬라이드의 설명에 따르면 Hermes 함대는 배포와 스킬이 사일로로 갈라져 조직 전체의 메모리가 없습니다. 발표자는 OpenClaw·Hermes 모델에서 에이전트가 자기 컴퓨터 안에 갇혀 있어 시스템을 관리하기 어렵고(수십 대만 돼도 곧 감당이 안 되며), 모든 세션도 그 컴퓨터 안에 갇힌다고 지적했습니다. QM은 “두뇌를 샌드박스 밖으로 끌어올려” 모든 대화를 Postgres에 모으고 이를 에이전트 자신에게도 노출해, 시스템 전체에서 쌓이는 컨텍스트를 볼 수 있게 했습니다 [발표].

11.5 QM의 다섯 가지 설계 원칙

슬라이드는 번호를 붙인 다섯 원칙으로 이 설계를 요약했습니다 [발표].

원칙 1. 에이전트에게 자기 자신을 고칠 능력을 준다. 슬라이드는 헤드리스 코어(API·신원·정책·스케줄러 위에 에이전트 루프가 놓이고, 한쪽에 세션·메모리·큐를 담은 Postgres가, 다른 쪽에 스코프별 샌드박스가 붙는 구조)를 보여 줍니다. 모든 에이전트 대화의 흔적이 쌓이면 그것이 큰 평가 데이터가 되므로 원칙적으로 그 위에서 힐클라이밍하는 자동 개선 루프를 돌릴 수 있습니다. 발표자는 이 루프의 결과가 엇갈렸다고 솔직히 말했습니다. LLM을 판정자로 두고 에이전트 무리를 풀어 발견한 버그를 모두 고치게 하면 각 에이전트가 전체가 아닌 자기가 본 코끼리의 일부만 보고 고치는 “주인공 증후군”이 생겨서, 사람을 루프에 두는 것이 계속 중요하다는 설명입니다.

원칙 2. 에이전트를 모든 것에 연결한다. 사내 CLI, 조직 수준 키체인, 개인 키체인의 세 층으로 연결합니다. 읽기는 접근 제어 목록(ACL)이 허용하는 곳에서 허용되고, 쓰기는 사람이 검토하는 대량 upsert를 거칩니다. 발표자는 사용자 편의 기능으로 기기 코드 OAuth를 키체인에 넣고 갱신해, “노트북 앞에 앉은 사람의 경험”을 흉내 내려 한다고 말했습니다. 쓰기 승인 방식에 대해 그는 에이전트가 데이터베이스 수정 계획을 내면 사람이 한 번 훑어보고 이상 없으면 반영하는데, 실제로는 도장 찍듯 승인하게 되었다고 털어놓았습니다. 초기에 Claude Code의 도구 사용을 꼼꼼히 검토하다가 신뢰가 쌓이면서 느슨해지는 경험과 비슷하다는 비유도 들었으며, 앞으로 몇 달간 면밀히 지켜볼 대목이라고 했습니다. 예시 대화는 학생 명단 시트를 읽어 기존 레퍼럴 링크가 있는 사람과 없는 사람을 나누고, 사람이 행을 검토할 수 있는 대량 upsert 단계를 거쳐 계정과 링크를 만드는 흐름입니다. 이 대화에 나온 숫자(193명 대 192명, 63명 대 62개 계정 등)는 서로 정확히 맞아떨어지지 않아, 흐름을 보여 주는 용도로만 해석합니다.

원칙 3. 에이전트가 필요한 컴퓨트를 직접 마련하게 한다. 기본적으로 QM은 내구성 있는 디스크가 붙은 샌드박스를 채널 단위로 씁니다. 사용자마다 하나, Slack 채널마다 하나입니다. 그렇지만 이름 붙은 환경을 참조하거나 필요할 때 새로 만들 수 있고(예: RAM이 더 필요한 무거운 개발 작업), YC의 한 투자 회사는 이 기능을 연구자가 GPU 클러스터에서 작업을 띄우는 데 쓴다고 합니다. 발표자는 샌드박스를 에이전트가 사는 집이 아니라 필요할 때 꺼내 쓰는 자원으로 보며, 무거운 작업에는 사양 높은 머신을, 가벼운 작업에는 약한 샌드박스를 고르는 결정을 하네스가 아니라 에이전트에게 맡기는 것이 강력했다고 말했습니다.

원칙 4. 에이전트를 어느 한 플랫폼이나 제공사에 가두지 않는다. 에이전트가 모델 제공사를 즉시 바꿀 수 있고(슬라이드 예: Fable이 요청을 수행하지 않으면 GLM 5.3으로 전환), 필요하면 라우팅 테이블로 샌드박스 제공사도 바꿀 수 있으며, 세션 이력·스킬·커넥터 같은 데이터는 조직이 소유합니다. 발표자는 AI 연구나 사이버보안 작업을 하면 Fable이 거절을 많이 한다는 점을 이유로 들었습니다. 이 거절을 둘러싼 맥락을 덧붙이면, Anthropic의 모델 안내는 Fable 계열에 생물학·사이버보안·LLM R&D 영역의 추가 안전장치가 적용된다고 설명합니다. 거절을 피해 다른 모델로 라우팅하는 설계가 조직의 보안·컴플라이언스 정책과 충돌하지 않는지는 도입하는 조직이 따로 판단해야 하는 문제입니다 [해석].

원칙 5. 하네스를 얇게 유지한다. 코어는 Pi와 샌드박스 접근을 위한 기본 도구 세 개이고 나머지는 “걷어낼 수 있는 임시 비계”로 취급합니다. 세 도구는 지속 컴퓨터의 셸에서 명령을 실행하는 execute, 컨텍스트보다 오래 가는 디스크를 읽고 쓰며 공유 권한을 주는 read/write, 디렉터리를 불변 버전과 롤백이 있는 내부 앱으로 배포하는 publish입니다. 슬라이드는 그 밖의 일급 도구로 메모리, 이력, 백그라운드, cron, 웹훅, 지침, 공유, 목표, 게시/연락을 열거했고, 나머지는 평범한 HTTP로 처리한다고 했습니다(curl $API/v1/apis로 40개 이상의 경로를 발견하고 curl $API/v1/reach로 누구에게든 메시지를 보냄). 발표자는 자신들의 하네스를 “AGI를 예상하는 하네스”라 부르며, 아직 AGI가 아니므로 부딪힌 문제가 있다고 덧붙였습니다.

11.6 운영 중 마주친 문제

발표의 후반부는 솔직한 문제 목록이었습니다 [발표].

너무 일찍 포기한다. 에이전트가 높은 “노력(effort)” 수준에서도 쉽게 포기합니다. 해법으로 최근 한 달 동안 “grind” 도구, 즉 목표에 예산을 거는 방식을 실험했습니다. 정해진 실제 경과 시간(몇 시간) 또는 토큰 지출 전에는 에이전트가 과제를 포기하지 못하게 하는 것입니다. 이로써 연구 결과물과 보고서가 훨씬 좋아졌다고 합니다. 발표자는 OpenAI와 Anthropic이 비슷한 기법으로 수학 미해결 문제를 풀었다고 언급했는데, 이 부분은 이 문서가 확인하지 못했습니다 [확인 불가].
환경에 대해 들은 것을 잊는다. 시스템 프롬프트에 분명히 적어도 에이전트가 자기가 어떤 상황에 있는지 헷갈립니다. 그래서 상황을 환기하는 국소적 장치(local affordance)가 중요했습니다.
사회적 맥락을 이해하지 못한다. 사람은 누군가에게 들은 정보를 어디까지 말해도 되는지 직관적으로 알지만, 에이전트에게 이를 재현하려면 실제 작업이 필요합니다. 특권 정보가 있어서는 안 될 맥락에 쉽게 새어 나갈 수 있고, 따라서 “두뇌에 넣을 수 있는 정보는 권한 시스템이 얼마나 정교한가에 의해 제한된다”고 합니다. YC에는 오랫동안 쌓아 온 세밀한 권한 체계가 있었지만 대부분의 조직은 그렇지 않아, 미묘한 지식 공유를 가능하게 하려면 별도 작업이 필요합니다. 슬라이드의 질문 목록은 비밀을 자연스럽게 다루는 법, 호출되지 않았을 때 언제 끼어들지, 컨텍스트 공유량을 얼마로 할지, 환경을 얼마나 격리할지, 컨텍스트의 깊이가 권한 시스템에 의해 제한된다는 점입니다.
사람의 승인이 형식화된다. 위 원칙 2에서 말했듯 사람이 검토하는 쓰기 승인이 점차 도장 찍기가 되었습니다.

11.7 공식 문서로 확인한 QM의 사실

QM의 공식 문서(qm.ycombinator.com)와 저장소(github.com/yc-software/qm)에서 직접 확인한 내용입니다 [1차].

항목	내용
정의	“업무용 멀티플레이어 에이전트 하네스. Slack과 웹에서”
설계 원칙	기본이 스코프별 격리, 하네스 중립(Pi, OpenCode, Codex, Claude Code가 같은 코어를 구동), 운영자 소유(운영자의 클라우드 계정에서 실행), 내구성 있는 작업
스코프 종류	개인, 채널·그룹, 프로젝트, 조직. 자원은 명시적으로 공유하지 않는 한 소유 스코프에 머무름. 접근 부여는 감사 가능하고 철회 가능
아키텍처	TypeScript 코어(Fastify), 세션·메모리·내구성 있는 큐를 담는 Postgres, 스코프별 샌드박스, Slack과 웹 UI는 같은 코어 위의 표면. 하네스·세션 저장소·샌드박스·모델 게이트웨이·메모리 제공자는 인터페이스 뒤에 교체 가능하게 놓임
배포	조직 소유의 배포 디렉터리와 `qm` CLI(init, check, doctor, plan, up, rollback 등). 대상은 Docker(단일 호스트), Fly.io, AWS(ECS Fargate + Lambda MicroVM)
보안 자세	Strict(예외 두 가지를 빼고 모든 하네스 도구 호출이 사람 승인 대기), Auto(기본값), Dangerous(콘텐츠 스크리닝도, 도구 호출 사이의 멈춤도 없음). 사전 선언된 명령 정책(재귀 삭제, 파괴적 SQL 등의 승인 규칙과 강제 거부)은 Dangerous에서도 적용
라이선스	별도 표기가 없는 한 MIT
상태	한 분석 글은 버전이 0.1.x이며 YC가 스스로 “실험”이라고 경고한다고 전함 [2차]
기여 방식	코드가 아니라 사람이 쓴 설명(`adrs/` 폴더의 텍스트 파일)을 받고, 방향이 맞으면 구현은 YC가 처리
규모(2026-10-09 확인)	GitHub 별 약 1.37만, 포크 약 1,600

Auto 자세의 설명은 두 문서가 약간 다릅니다. 공식 문서 사이트는 Auto가 사설망 접근을 막고 설정된 스크리닝을 쓰며 내장 모델 스크리닝은 선택 사항이라고 적고, 저장소 README는 출처 라벨이 붙은 외부 데이터와 도구 결과를 분류기가 모델에 들어가기 전에 걸러 준다고 적습니다. 표현이 완전히 같지는 않으므로 운영 전에 SECURITY.md의 위협 모델을 직접 읽어야 합니다. 한 분석 글은 QM 자체의 SECURITY.md가 인정하는 보안 절충점을 따로 정리했다고 전합니다 [2차: Linas’s Newsletter]. 공개 직후 이틀 만에 별 6,600개, 포크 700개를 모았다는 보도도 있습니다 [2차: RuntimeWire].

11.8 QM 발표를 읽을 때 조심할 점

QM 발표는 세 발표 중 유일하게 정량 벤치마크가 없고 운영 경험담 중심입니다. 따라서 “이 설계가 더 낫다”를 입증하는 자료는 아니고, 한 조직이 50여 대의 개인용 에이전트를 직접 운영하며 겪은 문제와 그에 대한 설계 대응을 보여 주는 사례입니다. 발표자 스스로 자동 개선 루프의 결과가 엇갈렸고, 사람의 쓰기 승인이 형식화되고 있으며, 사회적 맥락 이해와 권한 설계가 병목이라고 인정했다는 점이 오히려 가장 정보가 되는 부분입니다 [해석].

12. 세 발표를 가로지르는 비교

12.1 같은 질문에 대한 세 가지 답

세 발표를 하나의 질문으로 묶으면 “같은 모델로 더 멀리 가려면 무엇을 바꿔야 하는가”입니다. 세 연사의 답은 서로 다른 방향을 가리킵니다.

flowchart TB
    Q["공통 질문: 같은 모델로 더 멀리 가려면 무엇을 바꿔야 하는가"]
    Q --> A["Prime Agent: 모델이 쓸 수 있는 표현력을 최대화하고 하네스가 스스로를 고치게 한다"]
    Q --> B["OpenJarvis: 스택을 교체 가능한 조각으로 쪼개 클라우드 교사가 로컬 스펙을 최적화하게 한다"]
    Q --> C["QM: 하네스는 얇게 두고 조직의 권한, 상태, 컴퓨트 인프라에 투자한다"]
    A --> A1["장기 자율 작업과 연구"]
    B --> B1["비용, 프라이버시, 소유권"]
    C --> C1["회사 전체 배포와 협업"]

비교 축	Prime Agent	OpenJarvis	QM
하네스를 보는 관점	모델 능력을 끌어내는 표현력의 극대화	교체 가능한 조각으로 쪼갠 최적화 대상	조직 인프라 위에 얹는 얇은 층
상태가 사는 곳	영속 REPL(L2)과 디스크(L3), 데몬이 소유	스펙(설정 객체)과 로컬 메모리 저장소	중앙 Postgres와 스코프별 샌드박스
자기개선 방식	`/refine`이 궤적을 읽고 프롬프트·스킬·메모리·서브에이전트 명세를 가장 작은 단위로 편집	클라우드 교사가 진단, 제안, 게이트를 거쳐 스펙을 편집(검색 시점에만)	대화 기록을 평가 데이터로 쌓아 개선 루프를 시도했으나 결과가 엇갈렸고 사람이 루프에 필요
사람의 역할	목표 설정과 장기 실행 감독	스펙·교사 선택	쓰기 승인 검토, 권한 설계
평가 방식	ARC-AGI-3, 긴 컨텍스트 9종, 에뮬레이터, GPU 커널, Factorio	개인 AI 벤치마크 8종, 정확도·비용·지연·에너지	정량 평가 없음, 운영 사례
비용을 보는 방식	토큰·API 비용 대비 점수 곡선, 프로그램적 처리로 토큰 절감	한계 API 비용을 0에 가깝게, 검색 비용은 상각	에이전트가 필요한 컴퓨트를 직접 선택
주된 위험	보상 해킹, 보안 샌드박스가 아님	검색 단계의 트레이스 전송, 판정 모델 편향	권한·사회적 맥락, 승인의 형식화
성숙도	오픈소스, 모델은 이 하네스에 맞춰 학습된 적 없음	논문과 오픈소스, 단일 기기 평가	버전 0.1.x의 “실험”

12.2 공통 주제 다섯 가지

첫째, 모델은 상수이고 하네스는 변수라는 틀입니다. 세 발표 모두 같은 모델 계열이나 같은 모델 크기를 고정하고 그 바깥을 바꿔서 결과를 얻었습니다. Prime Agent는 같은 Opus 5에, OpenJarvis는 같은 Qwen3.5-9B에, QM은 Pi·OpenCode·Codex·Claude Code 중 무엇이든 같은 코어에 얹습니다. 다만 Prime Agent의 결과에서 모델에 따라 점수가 95.5%에서 8.6%까지 갈린다는 점은, 하네스가 모델을 대체하는 것이 아니라 모델과 짝을 이룬다는 뜻으로 읽을 수 있습니다 [해석].

둘째, 상태를 컨텍스트 바깥으로 꺼냅니다. Prime Agent는 REPL 변수와 디스크로, OpenJarvis는 스펙과 영속 메모리 저장소로, QM은 Postgres와 지속형 샌드박스로 상태를 옮깁니다. 컨텍스트에는 지금 필요한 것만 두고 나머지는 에이전트가 읽고 쓰게 한다는 점이 공통입니다 [해석].

셋째, “표현력”과 “얇음”은 겉보기만큼 반대가 아닙니다. Prime Agent는 “가장 표현력 있는 하네스”를 말하고 QM은 “하네스를 얇게”를 말하지만, 실제 도구 표면은 둘 다 매우 작습니다. Prime Agent는 영속 IPython 커널 하나가 유일한 도구이고, QM은 execute·read/write·publish 세 개가 핵심입니다. 둘 다 단계별 워크플로를 코드에 박는 대신, 모델이 조합해서 쓸 수 있는 일반적인 프리미티브를 준다는 점에서 수렴합니다 [해석].

넷째, 자기개선에는 게이트와 사람이 필요합니다. Factorio에서 정제 루프가 속임수를 강화했고, QM에서 자동 개선 루프가 “주인공 증후군”을 낳았습니다. 반대로 OpenJarvis는 개선된 편집만 수락하고 퇴행하는 편집을 롤백하는 게이트를 규칙으로 박아 두었고, Prime Agent도 정제 이력의 ID로 하네스 변경을 되돌릴 수 있게 했습니다 [1차]. 개선 루프를 안전하게 쓰려면 검증 게이트와 되돌리기가 설계에 들어가야 한다는 점을 세 발표가 서로 다른 방식으로 보여 줍니다 [해석].

다섯째, 평가가 하네스에 달려 있습니다. ARC-AGI-3에서 같은 모델이 어떤 하네스에서 평가받느냐에 따라 점수가 크게 달라졌고(GPT-6 Astra의 62.7% 대 98.6%), 비용 곡선도 함께 달라졌습니다. 따라서 하네스가 다른 점수를 나란히 놓은 비교는 모델 간 비교가 아닙니다.

13. 비판적 검토: 무엇을 조심해서 읽어야 하는가

“30%가 95%가 되었다”는 서사는 조건 없이 읽으면 안 됩니다. 오프닝의 인상적인 문장은 “같은 모델 가중치가 30%에서 95%가 되었다”입니다. 그러나 앞서 보았듯 95.5%와 100%는 공개 세트에서 업체가 직접 보고한 값이고, 30%는 ARC Prize가 별도의 설정에서 보고한 값입니다. NVIDIA는 이 비교가 통제된 실험이 아니며 에이전트 시스템, 추론 설정, 평가 환경이 모두 다르다고 직접 밝혔습니다 [1차]. 이 숫자들이 입증하는 것은 “하네스가 점수를 정확히 몇 %p 올린다”가 아니라 “모델만 평가해서는 에이전트의 성능을 알 수 없다”는 점입니다.

공개 세트의 포화는 일반 지능의 증거가 아닙니다. ARC Prize는 이 벤치마크를 포화시키는 것이 AGI의 증거는 아니라고 명시했다고 전해지고 [2차], NVIDIA도 결과가 반비공개나 비공개 대회 세트의 것이 아니라고 적었습니다 [1차]. 한 이탈리아 분석 매체는 공개 세트가 레벨이 알려져 있어 여러 팀이 훈련하고 비교할 수 있는 세트라고 설명합니다 [2차]. 따라서 공개 세트 점수를 비공개 세트의 성능으로 옮겨 읽을 근거는 없습니다.

업체 보고와 독립 재현은 다릅니다. Prime Agent의 수치는 Prime Intellect가 낸 것이며 독립 평가가 아직 없다는 지적, 공개 저장소에 ARC-AGI-3 어댑터와 실행 로그가 없다는 지적이 있습니다 [2차]. 블로그 스스로 Claude Code와 Codex 결과는 자체 실행이 낮게 나와 공식 수치를 인용했다고 밝히므로 [1차], 비교 대상의 구성도 완전히 같은 조건은 아닙니다.

하네스와 모델은 서로 얽혀 있습니다. Prime Agent는 어떤 모델도 이 하네스에 맞춰 학습된 적이 없다고 인정합니다 [1차]. 같은 하네스에서 모델별 ARC-AGI-3 점수는 Opus 5 95.5%, GPT-5.6 Sol 78.3%, Terra 25.7%, GLM 5.2 8.6%로 크게 갈렸고 [발표], EmulatorBench에서는 Opus 5 실행이 도구 호출에 성공하고도 과제를 풀지 못했습니다 [1차]. 하네스의 이득이 모든 모델에 고르게 나타난다고 말할 수 없습니다.

비용 수치는 정의를 확인해야 합니다. OpenJarvis의 “800배”는 한계 API 비용이며 하드웨어와 전기료는 별도입니다. 교사 검색에는 벤치마크당 15.6달러가 들고, 하루 100건 가정에서 한 달 미만으로 쓰면 오히려 클라우드가 쌉니다 [1차]. 같은 “로컬”이라도 모델과 하드웨어 구성에 따라 프리필이 약 90초(Mac Mini M4에서 Qwen3.5-9B, 32K 입력)에서 약 0.25초(RTX 6000 Pro에서 Qwen3.5-35B-A3B)까지 벌어집니다 [1차].

METR 곡선은 신뢰구간과 함께 봐야 합니다. Mythos Preview(early)의 50% 시간 지평 “최소 16시간”은 신뢰구간이 8.5~55시간이며, METR은 16시간 초과 측정이 현재 과제 모음으로는 신뢰하기 어렵다고 밝혔습니다. 또한 이 수치는 에이전트가 실제로 일한 시간이 아니라 사람 전문가가 같은 과제를 푸는 데 걸리는 시간입니다 [2차].

장기 자율 실행은 권한과 보상 설계의 문제를 동반합니다. 진행자의 오토리서처는 권한 확인 건너뛰기 옵션이 켜진 채 쓰이고 있었고, Prime Agent는 Factorio에서 RCON 우회를 발견해 그것을 재사용 가능한 기술로 보존했으며, QM은 사람의 쓰기 승인이 도장 찍기로 변해 가는 것을 경험했습니다. 세 사례 모두 “에이전트에게 더 많은 자율을 줄수록 감시와 설계의 부담이 커진다”는 점을 보여 줍니다 [해석].

발표자의 구두 주장 중 검증하지 못한 것들이 있습니다. 하네스 차이 18% 개선(출처 미제시), METR 곡선 진전의 상당 부분이 하네스 덕분이라는 해석, 로컬 추론이 곧 과반이 될 것이라는 전망, OpenAI와 Anthropic이 비슷한 기법으로 수학 문제를 풀었다는 언급, “오토리서처가 쓴 논문이 실제로 괜찮다”는 평가는 모두 [발표] 이며 이 문서가 검증하지 못했습니다. 자막의 오기와 발표·공개 기록의 불일치 항목은 부록 A에 정리했습니다.

14. 실무 시사점

아래는 발표 내용과 확인한 자료에서 끌어낸 일반적인 시사점이며 [해석] 입니다. 각 줄은 “발표에서 나온 근거”와 “도입이나 평가 때 던질 질문”을 짝지었습니다.

주제	발표에서 나온 근거	던질 질문
모델 비교	같은 모델이 표준 하네스 62.7%, 어댑터 하네스 98.6%(GPT-6 Astra)	비교하는 두 점수가 같은 하네스·같은 세트·같은 추론 설정에서 나온 것인가
평가 비용	Prime Agent는 모델별로 비용 대비 점수 곡선을 제시, 한 하네스는 약 5,000달러를 쓰고도 성능이 오르지 않음	점수만이 아니라 같은 지출에서의 점수와 정체 구간까지 비교하는가
상태 설계	L0~L3 계층, 영속 REPL, Postgres 중앙화	무엇을 컨텍스트에, 무엇을 변수·디스크·DB에 둘 것이며 누가 정리하는가
자기개선	정제는 최소 편집과 롤백, OpenJarvis는 비퇴행 게이트	자동 편집 앞에 검증 게이트와 되돌리기가 있는가, 보상 해킹을 감지하는가
권한	QM에서 “컨텍스트의 깊이는 권한 시스템이 정한다”	에이전트가 읽을 수 있는 범위가 기존 접근 제어와 일치하는가, 쓰기 승인이 형식화되지 않는가
도구 표면	Prime Agent는 커널 하나, QM은 도구 세 개	도구를 늘리기 전에 일반적인 프리미티브로 풀 수 있는지 확인했는가
로컬·하이브리드	검색은 클라우드, 추론은 로컬. 한 달 이상 써야 손익분기	예상 사용량과 기간으로 검색 비용 상각을 계산했는가, 대상 하드웨어의 실제 속도는 어떤가
제공사 전환	QM은 모델·샌드박스 제공사를 런타임에 교체	제공사 전환이 보안·컴플라이언스 정책, 데이터 거버넌스와 충돌하지 않는가

15. 자주 나오는 질문

하네스와 프롬프트 엔지니어링은 무엇이 다른가요? 프롬프트 엔지니어링이 모델에게 주는 문장을 다듬는 일이라면, 하네스는 그 문장을 만드는 과정 전체입니다. 컨텍스트 구성, 도구와 스킬과 서브에이전트, 상태 저장 위치, 실행 루프, 실패에서 배우는 장치까지 포함합니다. 이 발표의 사례(영속 REPL, 서브에이전트 수명주기, Postgres 중앙화, 정제 루프)는 시스템 프롬프트 문장의 범위를 훨씬 넘습니다.

RLM은 RAG와 어떻게 다른가요? RAG는 검색으로 필요한 조각을 골라 컨텍스트에 넣습니다. RLM은 긴 입력을 모델에게 직접 먹이지 않고 REPL의 변수로 두고, 모델이 코드로 입력을 들여다보며 분해하고 필요한 조각에 대해 자기 자신을 재귀적으로 호출합니다. 이는 입력이 길수록 품질이 떨어지는 컨텍스트 로트를 요약 압축이 아니라 프로그램으로 다루는 방식입니다 [1차: RLM 논문]. 논문 해설 기사에 따르면 RLM-GPT-5는 OOLONG-Pairs에서 100만 토큰 컨텍스트에서도 약 50%의 정확도를 유지했습니다 [2차: The Batch].

ARC-AGI-3 95.5%면 이 벤치마크가 해결된 건가요? 그렇게 말하기는 어렵습니다. 점수는 공개 세트에서 업체가 낸 값이고, 반비공개·비공개 세트 결과가 아니며, ARC Prize도 포화가 AGI의 증거는 아니라고 밝혔다고 전해집니다. 또 RHAE는 풀었는지뿐 아니라 사람에 비해 얼마나 효율적으로 풀었는지까지 점수에 반영합니다 [1차: NVIDIA 블로그].

로컬 모델이 정말 클라우드만큼 좋은가요? 논문 조건에서 최고 로컬 모델이 최고 클라우드 모델과 평균 3.2%p 차이였고 8개 중 4개 벤치마크에서 같거나 앞섰습니다. 그러나 GAIA 등 추론·연구 과제에서 격차가 남아 있고, PinchBench는 천장 효과가 있으며, 판정 모델이 GPT-5-mini이고, 속도는 하드웨어에 크게 좌우됩니다. 검색으로 격차를 줄이는 데도 교사 호출 비용이 듭니다.

QM을 바로 도입해도 되나요? 공식 문서와 분석 글이 모두 초기 단계의 실험임을 밝힙니다. 도입을 검토한다면 SECURITY.md의 위협 모델과 운영자 가정을 먼저 읽고, 보안 자세(Strict, Auto, Dangerous) 중 무엇을 쓸지, 권한 체계가 에이전트의 읽기·쓰기 범위와 맞는지를 확인해야 합니다.

부록 A. 자막 표기 점검표

A-1. 자막의 오기와 올바른 표기

자막은 자동 생성이라 고유명사와 기술 용어에 오기가 있습니다. 이 문서는 슬라이드와 공개 자료의 표기를 따랐습니다.

자막 표기	올바른 표기	근거
YC Harness Club	YC Paper Club: Harness Edition	영상 제목, 슬라이드
ArcGI, Arc AGI	ARC-AGI	슬라이드
Carpathy	Karpathy	autoresearch 저장소
megpt	MemGPT	arXiv 2310.08560
ripple, ripples	REPL	슬라이드 “Persistent REPLs”, 블로그
Chris Ray	Chris Ré	슬라이드 연사 소개
Hazeni	Azalia (Mirhoseini)	슬라이드 “Chris Re/Azalia”, 논문 저자
Ivonica, Ivanka Orion	Avanika Narayan	논문 공동 제1저자
Jon Sadvalone, Saad Falcon	Jon Saad-Falcon	논문 저자, 슬라이드
Quen 3.8 27B	Qwen3.5-27B로 보임	슬라이드는 Qwen3.5로 표기. 자막이 말한 “Claude 4.6 Opus가 2025년 8월 최첨단”이라는 시점은 슬라이드·논문에서 확인되지 않아 인용하지 않음
GPT soul, GPT 5.6 soul	GPT-5.6 Sol	슬라이드
deep 6v4, Kim K3	DeepSeek V4 Pro, Kimi K3	슬라이드
Kimico	Kimi-Code	슬라이드
air agent	Hermes Agent로 보임 [해석]	슬라이드의 “Hermes Agent + GPT-5.6 Sol 5.8%” 항목과 비용 곡선
prolong	PRO-LONG	Prime Intellect 블로그의 표기
OOTH	OAuth	문맥

A-2. 발표 내용과 공개 기록 사이의 불일치·미확인

항목	발표·슬라이드	확인한 공개 기록	판정
Voyager 시점	슬라이드 “2023년 10월”	arXiv 2305.16291이므로 최초 공개 2023년 5월	개정판 시점일 가능성이 있으나 미확인
GPT-3 시점	진행자 “2020년 7월”	arXiv 최초 제출 2020-05-28, 최신판(v4) 2020-07-22	개정판 날짜와 일치
DSPy 이름 풀이	진행자 “Demonstrate-Search-Predict”	DSPy는 “Declarative Self-improving Python”, 전신 DSP가 Demonstrate-Search-Predict	말실수로 보임
Opus 4.6의 METR 값	선형 축 차트에서 약 12시간 부근	2026년 초 보도 약 14.5시간(신뢰구간 6~98시간)	차이의 원인 미확인
하네스 차이 18%	진행자 발언	출처 미제시	확인 불가
GPT-5.6 Sol의 ARC 하네스 점수	슬라이드 7.0%	한 2차 보도는 7.8%	보도 간 불일치, 미확인
LiveResearchBench 최고 클라우드 점수	슬라이드 GPT 5.4 95.9%	논문 표 5는 GPT 5.4가 LiveResearchBench 96.2%, DeepResearchBench 95.9%	슬라이드와 논문 표기 불일치, 판본 차이 가능성
메시징 채널 수	슬라이드 “26+ channels”	논문 표 2는 “32+ messaging platforms”	표기 불일치
RHAE의 풀이	NVIDIA 블로그·ARC Prize: Relative Human Action Efficiency	일부 매체는 다른 풀이를 적음	위 공식 풀이를 따름
QM 공개 시점	진행자 “한 달 전”	Wavect는 2026년 7월, MarkTechPost 보도일은 2026-08-04	정확한 날짜 미확인
QM 예시 대화의 수치	학생 193명, 63명, 62개 계정, 192명	서로 정확히 맞지 않음	흐름 예시로만 해석

부록 B. 수치 대조표

슬라이드·발언의 주요 수치를 확인 자료와 맞춰 본 결과입니다.

항목	슬라이드·발언	확인 자료	판정
Prime Agent + Opus 5, ARC-AGI-3	95.5%	Prime Intellect 블로그 95.5% (Best@1)	일치
인간 기준선	95.4%	블로그 95.4% (ARC 커뮤니티 리더보드는 95.3%라는 보도)	일치
NVIDIA AVO	100%	NVIDIA 블로그 100.00 RHAE, 183개 레벨, 공개 세트	일치
Opus 5 단독	약 30%	NVIDIA 블로그의 ARC Prize 인용 약 30%, 2차 보도 30.2%	일치
Prime Agent + Sol 78.3%, Terra 25.7%, GLM 5.2 8.6%	슬라이드	블로그 본문 텍스트에서는 수치를 확인하지 못함(차트는 벡터 그래픽)	슬라이드만 확인
Factorio 633개 서브에이전트, 23.4M 토큰	슬라이드	2차 매체 요약과 일치	일치(2차)
긴 컨텍스트 9종 비교	발언 “대체로 동등하거나 약간 우세”	블로그 표 (필자 집계 20/27)	일치
PMPP-Hard 분수·백분율	슬라이드	검산 일치(43/69 등)	내부 일치, 외부 수치 미확인
오토리서치 루프 밖 실험	슬라이드	검산 일치(25/328 등)	내부 일치, 외부 수치 미확인
OpenJarvis 800배, 4배, 3.2%p, 4/8	슬라이드	arXiv 초록과 본문	일치
검색 이득 13~32	슬라이드(하단은 % 표기)	논문은 %p	일치(단위 표기 차이)
Qwen3.5-9B 100%, 83%, 91%	슬라이드	논문 그림 6	일치
Mythos Preview(early) 최소 16시간	차트	METR 업데이트 보도(신뢰구간 8.5~55시간)	일치
QM MIT 라이선스	발표 맥락(오픈소스)	공식 문서·README	일치
GPT-6 Astra 62.7% 대 98.6%	발표에 없음(참고)	ARC Prize 결과를 인용한 복수 매체	일치(2차)

참고 자료

모든 URL은 2026-10-09에 확인했습니다. [1차] 는 논문·공식 블로그·공식 문서·공식 저장소, [2차] 는 언론·분석 매체입니다. 일부 1차 링크(ARC Prize 페이지, Prime Agent 저장소, METR 페이지)는 다른 문서가 링크한 것을 확인했고 직접 열어 보지는 않았습니다.

영상과 행사

YC Paper Club: Harness Edition (영상, 게시 2026-09-07) — https://www.youtube.com/watch?v=n9xKblqyQ28
36Kr, “YC’s latest judgment: Harness is more important than models” [2차] — https://eu.36kr.com/en/p/3991676864543496
硅基观察Pro, “YC最新判断:Harness比模型更重要” (2026-09-20) [2차] — https://m.huxiu.com/article/4892685.html

Prime Agent와 관련 연구

Prime Intellect, “Prime Agent: A self-improving RLM agent” (2026-08-05) [1차] — https://www.primeintellect.ai/blog/prime-agent
Prime Agent 저장소 [1차: 블로그가 링크] — https://github.com/PrimeIntellect-ai/prime-agent
Zhang, Kraska, Khattab, “Recursive Language Models” (arXiv 2512.24601, 2025-12-31) [1차] — https://arxiv.org/abs/2512.24601
Karten 외, “Continual Harness: Online Adaptation for Self-Improving Foundation Agents” (arXiv 2605.09998, 2026-05-11) [1차] — https://arxiv.org/abs/2605.09998
MarkTechPost, “Prime Intellect Releases Prime Agent” (2026-08-06) [2차] — https://www.marktechpost.com/2026/08/06/prime-intellect-releases-prime-agent/
AgentPedia, “Prime Agent: RLM Architecture and ARC-AGI-3 Guide” [2차] — https://agentpedia.codes/blog/prime-agent-rlm-harness-arc-agi-3-guide
OrcaRouter, “Prime Agent explained” [2차] — https://www.orcarouter.ai/blog/prime-agent-explained
AI Weekly, “Prime Intellect’s Prime Agent lifts ARC-AGI-3 from 30% to 95.5%” [2차] — https://aiweekly.co/node/10944
AlphaSignal 요약 [2차] — https://alphasignal.ai/news/prime-intellect-s-prime-agent-hits-95-5-on-arc-agi-3-by-rebuilding-ai
OpenClaw Database 요약 [2차] — https://openclawdatabase.com/news/videos/2026-08-08-prime-agent-recursive-language-model/
DeepLearning.AI The Batch, RLM 해설 [2차] — https://www.deeplearning.ai/the-batch/recursive-language-models-offer-path-to-dramatically-expand-beyond-the-context-window
CSDN, Continual Harness 해설 [2차] — https://damodev.csdn.net/6a7bdb57662f9a54cb9b7c33.html

NVIDIA AVO

NVIDIA Technical Blog, “NVIDIA AVO Reaches 100% on ARC-AGI-3 …” (2026-08-21) [1차] — https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-avo-reaches-100-on-arc-agi-3-demonstrating-a-frontier-level-general-purpose-architecture-for-long-horizon-autonomous-agents/
AVO 논문 (arXiv 2603.24517) [1차: 블로그가 링크] — https://arxiv.org/abs/2603.24517

OpenJarvis

Saad-Falcon, Narayan 외, “OpenJarvis: Personal AI, On Personal Devices” (arXiv 2605.17172, 2026-05-16) [1차] — https://arxiv.org/abs/2605.17172
OpenJarvis 저장소 [1차] — https://github.com/open-jarvis/OpenJarvis
OpenJarvis 웹사이트 [1차: 논문이 링크] — https://open-jarvis.github.io/OpenJarvis/
RuntimeWire, “Ollama adds OpenJarvis” [2차] — https://runtimewire.com/article/ollama-brings-openjarvis-local-first-personal-ai

QM

QM 공식 문서 [1차] — https://qm.ycombinator.com/
QM 저장소 (MIT) [1차] — https://github.com/yc-software/qm
Ground News / MarkTechPost, “Y Combinator Open-Sources QM” (2026-08-04) [2차] — https://ground.news/article/y-combinator-open-sources-qm-an-mit-licensed-multiplayer-agent-harness-that-runs-in-slack-and-the-web
Wavect, “YC QM Agent Review” [2차] — https://wavect.io/blog/qm-ai-agent-harness-review/
RuntimeWire, “Inside QM” [2차] — https://runtimewire.com/article/inside-qm-we-read-y-combinator-s-company-wide-agent-runtime
Linas’s Newsletter, “Y Combinator’s QM: The Complete Guide” [2차] — https://linas.substack.com/p/y-combinator-qm-guide
Hermes Agent (Nous Research) [1차: OpenJarvis 논문 참고문헌] — https://github.com/NousResearch/hermes-agent
OpenClaw [1차: OpenJarvis 논문 참고문헌] — https://github.com/openclaw/openclaw

벤치마크와 평가

ARC-AGI-3 [1차: NVIDIA 블로그가 링크] — https://arcprize.org/arc-agi/3
ARC-AGI-3 채점 방법론(RHAE) [1차: NVIDIA 블로그가 링크] — https://docs.arcprize.org/methodology
ARC Prize, Claude Opus 5 결과 [1차: NVIDIA 블로그가 링크] — https://arcprize.org/results/anthropic-claude-opus-5
The New Stack, “OpenAI will sell you Astra, but not the system that scored 98.6% on ARC-AGI-3” (2026-09-04) [2차] — https://thenewstack.io/openai-astra-harness-arc-agi-3
ibl.ai, “GPT-6 Astra, ARC-AGI-3, and the Harness Footnote” (2026-09-07) [2차] — https://ibl.ai/blog/gpt-6-astra-arc-agi-3-model-agnostic-architecture
The Neuron, “GPT-6 Astra: Everything You Need to Know” (2026-09-04) [2차] — https://theneuron.ai/news/gpt-6-astra-everything-you-need-to-know-about-openais-new-model/
METR 시간 지평 [1차: 보도가 링크] — https://metr.org/time-horizons/
Wikipedia, METR [2차] — https://en.wikipedia.org/wiki/METR
The Decoder, “METR says it can barely measure Claude Mythos” [2차] — https://the-decoder.com/metr-says-it-can-barely-measure-claude-mythos-palo-alto-networks-warns-of-autonomous-ai-attackers/
Startup Fortune, “METR says Claude Mythos is testing the limits of AI evaluation” [2차] — https://startupfortune.com/metr-says-claude-mythos-is-testing-the-limits-of-ai-evaluation/
Fanatical Futurist, Claude Opus 4.6 시간 지평 [2차] — https://www.fanaticalfuturist.com/2026/04/claude-opus-4-6-gets-closer-to-automating-an-entire-day-of-continuous-human-work/

역사 파트의 배경 논문과 프로젝트

Brown 외, “Language Models are Few-Shot Learners” (arXiv 2005.14165) [1차] — https://arxiv.org/abs/2005.14165
Packer 외, “MemGPT: Towards LLMs as Operating Systems” (arXiv 2310.08560, 2023-10-12) [1차] — https://arxiv.org/abs/2310.08560
Wang 외, “Voyager” (arXiv 2305.16291) [1차] — https://arxiv.org/abs/2305.16291
Talebirad, Nadiri, “Multi-Agent Collaboration: Harnessing the Power of Intelligent LLM Agents” (arXiv 2306.03314, 2023-06-05) [1차] — https://arxiv.org/abs/2306.03314
DSPy (README의 DSP·DSPy·GEPA 연표) [1차] — https://github.com/stanfordnlp/dspy
Agrawal 외, “GEPA” (arXiv 2507.19457) [1차: DSPy 문서가 인용] — https://arxiv.org/abs/2507.19457
Zhang 외, “Darwin Gödel Machine” (arXiv 2505.22954) [1차] — https://arxiv.org/abs/2505.22954
Karpathy, autoresearch (2026-03-07) [1차: 저장소] — https://github.com/karpathy/autoresearch
noqta, “Karpathy Open-Sources Autoresearch” [2차] — https://noqta.tn/en/news/karpathy-autoresearch-autonomous-ai-research-open-source-2026
Verdent, “What is autoresearch” [2차] — https://fenji.verdent.ai/guides/what-is-autoresearch-karpathy

Fable 계열의 추가 안전장치에 관한 서술은 Anthropic의 모델 안내(공개 URL은 별도로 확인하지 않음)를 따랐습니다.

작성 일자: 2026-10-09

AI, Harness

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