CEO-Bench는 가상 스타트업을 500일간 운영하게 해 LLM 에이전트의 장기·불확실성 대응 능력을 평가하는 벤치마크다. 에이전트는 프로그래밍 가능한 Python 인터페이스로 가격·마케팅·예산 등을 관리하며, 노이즈가 많은 상호연결 비즈니스 DB를 분석해 전략으로 전환하고 다수 의사결정을 코드로 조율해야 한다. 강력한 에이전트는 고객 코호트를 시뮬레이션해 현금흐름을 예측하고 협상 이력에서 숨은 선호를 발굴했다. 그럼에도 대부분의 최신 모델은 고전했고, Claude Opus 4.8과 GPT-5.5만이 100만 달러 초기 잔액을 넘겼으나 둘 다 꾸준히 이익을 내지는 못했다. 장기적·적응적 진보에 필요한 지능 측정의 첫걸음이다.
- •CEO-Bench: 가상 스타트업 500일 운영으로 장기 호라이즌·불확실성·정보획득·조율 능력을 통합 평가
- •에이전트가 Python 인터페이스로 가격·마케팅·예산 관리, 노이즈 많은 상호연결 비즈니스 DB 분석 요구
- •우수 에이전트는 고객 코호트 시뮬레이션으로 현금흐름 예측, 협상 이력에서 숨은 선호 발굴
- •Claude Opus 4.8과 GPT-5.5만 100만 달러 초기 잔액 상회했으나 꾸준한 흑자는 실패
- •대부분 SOTA 모델이 고전, 지속적·적응적 진보를 위한 지능 측정의 첫 시도
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CEO-Bench: Can Agents Play the Long Game?
- 1.CEO-Bench: 가상 스타트업을 500일간 운영하며 장기 적응 지능을 측정하는 벤치마크
- 2.가격·마케팅·예산 등을 파이썬 인터페이스로 관리하며 장기·불확실·다계층 조율 평가
- 3.우수 에이전트는 고객 코호트를 시뮬레이션해 현금을 예측하고 협상 이력을 채굴
- 4.Claude Opus 4.8과 GPT-5.5만 시작 잔고 100만 달러를 넘겨, 그마저 안정적 흑자는 못 냄
왜 중요한가?
에이전트가 단기·고립 작업엔 능숙하지만 장기 불확실성 항해·잡음 속 정보 획득·변화 적응·다부문 조율은 미검증이던 영역을, 500일 경영 시뮬레이션으로 통합 평가해 현 모델의 한계를 드러낸다.
현재 AI 에이전트는 단기적이고 고립된 작업에서 뛰어난 성능을 보이지만, 장기적인 전략 수립 능력은 여전히 큰 도전 과제입니다. 이 연구는 한국 기업들이 AI를 단순 보조 도구를 넘어 실제 경영 전략 및 복잡한 의사 결정 과정에 활용하기 위한 중요한 발판을 제공합니다.
본문 미리보기
arXiv:2606.18543v1 Announce Type: new Abstract: Language model agents are becoming proficient executors at isolated, short-horizon tasks such as software engineering and customer service. Yet real-world challenges require a combination of sophisticated skills that remain largely untested in agents: (1) navigating long horizons amid uncertainty; (2) acquiring information in noisy environments; (3) adapting to a changing world; (4) orchestrating multiple moving parts toward a coherent goal. We in
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