세일즈포스 AI 리서치와 에이전트포스가 모델 가중치를 수정하지 않고도 AI 에이전트의 브라우저 작업 성공률을 대폭 높이는 진화형 프레임워크 '다윈X'를 공개했다. 프롬프트·도구·제어 흐름 등 에이전트를 둘러싼 '하네스'를 자연선택 방식으로 진화시켜, GPT-5.5 기반 에이전트의 웹아레나-인피니티 성공률을 기존 43.5%에서 93%로 두 배 이상 끌어올렸다. 터미널-벤치 2.1에서는 75.5%에서 83.2%로, SWE-벤치 베리파이드에서는 기존 하네스 80.8% 대비 84.2%로 성능이 향상됐다. 연구진은 경로 의존성과 작업 간 간섭 문제를 여러 하네스 변형을 보존·확장하는 방식으로 해결했다고 설명했으며, 관련 오픈소스 인프라 '비글'도 함께 공개했다.
- •세일즈포스, 모델 재학습 없이 하네스만 진화시키는 '다윈X' 공개
- •GPT-5.5 기반 에이전트 웹 작업 성공률 43.5%→93%로 2배 이상 향상
- •터미널-벤치 2.1 75.5%→83.2%, SWE-벤치 베리파이드 80.8%→84.2% 개선
- •여러 하네스 변형을 동시 탐색·결합하는 '보존하고 확장' 방식 채택
- •오픈소스 에이전트 진화 실험 인프라 '비글'도 함께 공개
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세일즈포스, '하네스' 최적화로 브라우저 작업 성공률 93% 달성
- 1.세일즈포스, 모델 가중치 고정한 채 에이전트 '하네스'만 최적화하는 프레임워크 '다윈X' 공개
- 2.GPT-5.5 기반 에이전트의 웹 작업 성공률을 기존 43.5%에서 93%로 끜어올림
- 3.터미널-벤치 2.1은 75.5%→83.2%, SWE-벤치 베리파이드는 84.2%로 참조 하네스(80.8%) 상회
- 4.여러 하네스 변형을 동시 탐색·결합하는 자연선택 방식으로 경로 의존성·작업 간 간섭 문제 해결
왜 중요한가?
모델 재학습이나 가중치 수정 없이 프롬프트·도구·제어흐름 같은 '하네스'만 진화시켜 에이전트 성능을 2배 이상 끌어올렸다는 점에서, 비용이 큰 파인튜닝 대신 저비용으로 에이전트를 개선할 수 있는 실용적 방향을 제시한다.
본문 미리보기
AI 에이전트의 성능을 높이기 위해 모델 자체를 재학습하거나 가중치를 수정하는 것이 아니라, 작업 수행 방식 자체를 최적화하는 것만으로도 복잡한 브라우저 작업의 성공률을 크게 끌어올릴 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 세일즈포스는 이를 입증하기 위한 새로운 진화형 에이전트 최적화 프레임워크를 공개했다. 세일즈포스 AI 리서치와 에이전트포스(Agentforce)는 최근 AI 모델의 가중치를 직접 수정하지 않고도 에이전트의 브라우저 작업 성능을 크게 높일 수 있는 새로운 프레임워크 '다윈X(DarwinX)'를 온라인 아카이브를 통해 공개
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