/AI Chasm Catalyst
논문 「A Survey of Self-Evolving Agents: On Path to Artificial Super Intelligence」의 핵심 내용을 최대한 쉽게 구성했습니다.
대형 언어모델(LLM)이 만들어 낸 정적 AI 시대는 저물고 있다. 이제 AI는 스스로 배우고, 도구를 만들며, 구조까지 바꾸는 자가 진화형 에이전트(Self-evolving Agent)로 진화하고 있다. 이들은 인공지능의 최종 목표인 ‘초지능(ASI, Artificial Super Intelligence)’에 가장 가까운 형태로 주목받고 있다.
배경: 기존 LLM의 한계와 진화형 에이전트의 등장
기존의 LLM은 주어진 데이터로 한 번 학습되면, 이후에는 학습 내용을 바꾸지 못하는 구조였다.
즉, 변화하는 과제나 환경에 적응하는 능력이 거의 없다. 하지만 현실의 AI 활용 환경은 예측 불가능하며 계속 변화한다. 이를 해결하기 위해 제안된 것이 ‘자가 진화형 에이전트’다. 이들은 상호작용, 피드백, 경험을 통해 스스로 학습하고 행동을 조정한다.
정의: 자가 진화형 에이전트란 무엇인가
자가 진화형 에이전트는 고정된 모델이 아니라, 시간과 경험에 따라 자신을 바꾸는 시스템이다.
여기에는 모델 자체뿐 아니라 프롬프트 구성, 메모리 구조, 도구 활용 방식, 에이전트 간 협업 구조 등도 포함된다. 즉, 에이전트의 ‘몸’과 ‘뇌’ 전체가 변화 가능하다.
핵심 구조: 세 가지 축
이 논문은 ‘무엇을 진화할 것인가’, ‘언제 진화할 것인가’, ‘어떻게 진화할 것인가’라는 세 가지 질문을 중심으로 자가 진화형 에이전트의 구조를 설명한다.
첫째, 무엇을 진화하는가. 진화의 대상은 네 가지다.
모델: 자체 데이터를 만들어 파라미터를 개선하는 등 지속적으로 성능을 높인다.
문맥: 기억(Memory)과 프롬프트(Prompt)를 조절해 과거 경험을 활용한다.
도구: 외부 도구를 선택, 활용하거나 직접 새 도구를 생성한다.
구조: 단일 에이전트 또는 다중 에이전트 시스템의 구성 자체를 변화시킨다.
둘째, 언제 진화하는가. 진화는 크게 두 시점에서 발생한다.
과제 도중(Intra-test-time): 현재 문제를 해결하면서 즉석에서 전략을 조정한다.
과제 이후(Inter-test-time): 과제 수행 이후, 경험을 바탕으로 다음에 대비해 학습한다.
셋째, 어떻게 진화하는가. 세 가지 방식이 있다.
보상 기반 학습: 외부 피드백이나 내적 신호(예: 성공률)를 활용한 강화학습.
모방 및 시범 학습: 스스로 예시를 만들거나 다른 에이전트를 관찰해 학습.
진화 알고리즘: 구성 요소를 무작위로 변화시켜 최적 구성을 찾는 방식.
기존 학습 방식과의 비교
기존의 커리큘럼 학습이나 생애 학습은 대부분 모델 파라미터만 조정하며, 새로운 도구나 문맥은 활용하지 않는다. 반면 자가 진화형 에이전트는 학습 중에 도구를 만들고, 문맥을 저장하며, 구조 자체를 바꿀 수 있다. 예를 들어, 프롬프트 최적화는 단순히 입력 문장을 다듬는 것이 아니라, 에이전트가 자신의 지시어를 반복적으로 수정하고 개선하는 능력을 포함한다.
활용 분야: 실제 적용 사례
자가 진화형 에이전트는 이미 여러 분야에 적용되고 있다.
코딩 분야에서는 에이전트가 직접 문제를 만들고 해결하면서 스스로 학습 데이터를 축적하고, 도구를 자동 생성하거나 수정한다.
교육 분야에서는 학습자의 수준에 맞춰 실시간으로 문제를 조정하거나 피드백을 제공하는 시스템이 등장하고 있다.
헬스케어 분야에서는 복잡한 환자 상태 데이터를 분석해, 개인 맞춤형 처방이나 진단을 제시하는 AI 비서가 개발되고 있다.
연구 과제 및 향후 전망
자가 진화형 에이전트의 상용화에는 여러 과제가 남아 있다.
첫째, 안전성. 자율적으로 변화하는 시스템이 오류를 일으키거나 위험한 결정을 내릴 수 있다.
둘째, 평가 기준. 어떤 방향의 진화가 좋은 것인지를 측정할 표준 지표가 부족하다.
셋째, 협업 진화. 여러 에이전트가 함께 진화할 때 생기는 집단적 행동의 예측 불가능성이 있다.
그러나 이러한 도전에도 불구하고, 자가 진화형 에이전트는 인간과 비슷하거나 그 이상의 문제 해결 능력을 갖춘 AI 시스템으로 진화할 가능성을 보여주고 있다. 연구팀은 이러한 시스템이 향후 초지능(ASI)의 핵심 구성 요소가 될 것으로 전망했다.
결론
자가 진화형 에이전트는 단순한 알고리즘의 발전이 아니라, 인공지능이 ‘진화’의 개념을 내면화하고 실제로 구현한 결과다. 이는 AI가 인간의 지능 수준을 넘어서기 위해 반드시 필요한 단계이자, AI 연구의 본질적인 방향을 다시 묻는 계기가 되고 있다.
제목: A Survey of Self‑Evolving Agents: On Path to Artificial Super Intelligence
저자: Huan‑ang Gao, Jiayi Geng, Wenyue Hua, Mengkang Hu, Xinzhe Juan 외 다수
게시일: 2025년 7월 28일 (arXiv 등록 기준)