“모델 가중치 그대로 두고 ‘AI 에이전트’ 스스로 진화시킨다”...구글, ‘하네스²’ 오픈소스로 공개↗ (원문, 새 창)

구글 리서치가 LLM의 가중치를 바꾸지 않고 프롬프트·도구 사용법·메모리·작업 절차 등 AI 에이전트의 실행 환경(하네스)만 반복 개선하는 오픈소스 프레임워크 '하네스²'를 공개했다. 정답 레이블이 없는 과제에서도 동일 과제를 다른 설정으로 수행해 행동과 결과를 비교하는 '행동적 대비'를 통해 개선점을 찾는 과제 수준 재귀와, 그 경험을 누적해 다음 과제에 재사용하는 하네스 수준 재귀의 이중 재귀 구조가 핵심이다. 세 가지 전문 업무 벤치마크에서 워크버디벤치 최대 11.5점, 잡벤치 최대 4.5점, 법률 업무 평가 LAB에서 부분 통과율 최대 11.8%포인트 향상을 확인했다. 다만 모델 재학습이 아닌 실행 환경 개선 방식이어서 모델 자체의 지식·추론 부족 문제는 해결하지 못하며, 반복 실행에 따른 호출·도구 비용도 함께 고려해야 한다.

• 구글 리서처, 모델 가중가 고정한 채 실행 환강(하놅0스)말 개c선하놅0 오펜소스 '하놅0스²' 개c표
• 과제 수준 진(제안·탐색·구성)과 하놅0스 수준 장기놅0 기어론 이땀유재기 구조가 핵심
• 정뛈 띀이케뛆 잭띀월놅0 과제에서놅0 '행뉠적 땀비'놅0 개c선점 탐색 가놅0
• 워쾄버땄뱈싏 으지 최놅0 11.5점, 잡뱈싏 4.5점, 법람 평가 LAB에서 11.8%프 성됰 활인
• 아파치 2.0 랐이선스놅0 개c표, 모델 재학습 대신은 아놅0어땀 반뛆 실행 비용 고뚀 할요