RobustSGPO는 실행 피드백으로 에이전트 하니스를 개선하는 시맨틱 그래디언트 기반 프롬프트 최적화(SGPO)의 한계였던 편집 범위·연산 선택 문제를 해결한 기법이다. 요청된 편집을 명시하고 패치를 구성·검증한 뒤 기존 또는 보존된 스냅샷에서 탐색을 재개하는 방식으로 동작한다. AgentX 브레인스토밍 워크플로에서 120개 과제, 95회 실행, 7350건의 후보 시도로 평가한 결과, 주기적 권한 조정이 고정 최대 권한 대비 테스트 점수 0.28점 앞섰다. RobustSGPO는 held-out 과제 완료율을 60.0%에서 80.0%로, 2000만 토큰 예산 하 테스트 품질을 3.77에서 4.14로 끌어올렸다.
- •편집 범위와 연산을 명시하고 패치를 검증하는 RobustSGPO 기법 제안
- •held-out 과제 완료율을 60.0%에서 80.0%로, 품질점수를 3.77에서 4.14로 향상
- •주기적 권한 조정(1→2→3)이 고정 최대 권한보다 테스트 점수 0.28점 우세
- •범주 유지 전략이 이전 과제 성능 저하를 줄이는 반면 무작위 유지는 도착점 성능이 더 높음
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RobustSGPO: Search-Space Control for Agent Harness Evolution
- 1.에이전트 하네스를 실행 피드백으로 개선하는 프롬프트 최적화 기법 RobustSGPO 제안
- 2.120개 과제·95회 실행·7350건 후보 시도로 AgentX 브레인스토밍 워크플로우에서 검증
- 3.held-out 30개 과제 완료율을 60%에서 80%로, 테스트 품질을 3.77에서 4.14로 개선
왜 중요한가?
실행 피드백 기반 프롬프트 최적화의 편집 범위와 방식을 체계화해, 에이전트 하네스 자동 개선의 완료율과 품질을 실질적으로 끌어올린 방법론이다.
언급 프로젝트
본문 미리보기
arXiv:2609.09646v1 Announce Type: new Abstract: Semantic-gradient-based prompt optimization (SGPO) improves agent harnesses using execution feedback, but its local update rule leaves the choice of edit scope and operation unresolved. We introduce RobustSGPO, which specifies the requested edit, constructs and checks the patch, and continues search from either the incumbent or retained snapshots. We evaluate permission scheduling, cumulative controls, and task-family transfer in the AgentX brains
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