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AI 에이전트·툴 유즈

구글, 에이전트 자기개선 프레임워크 '하네스²' 공개

AI타임스·2026-10-19

요약

구글이 AI 에이전트의 실행 환경을 스스로 개선하는 오픈소스 프레임워크 '하네스²(Harness²)'를 온라인 아카이브를 통해 공개했다. 이 프레임워크는 기반 AI 모델을 재학습하지 않고도 지시문, 도구 활용법, 메모리, 작업 절차 등을 에이전트가 직접 수정해 성능을 높이도록 설계됐다. 구글은 에이전트의 성능이 기반 모델뿐 아니라 모델을 둘러싼 실행 환경에도 영향을 받는다는 점에 착안했다고 설명했다.

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모델 자체를 바꾸지 않고 지시문·메모리·절차 등 실행 환경만 조정해 성능을 높이는 접근으로, 재학습 비용 없이 에이전트를 개선하려는 시도다.

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AI 에이전트
AI 에이전트는 주어진 목표를 달성하기 위해 스스로 계획을 세우고 도구를 호출하며 행동한 결과를 관찰해 다음 행동을 결정하는 AI 시스템을 말한다.
학습
학습은 모델이 데이터를 반복적으로 살펴보며 예측 오차를 줄이는 방향으로 내부 파라미터를 조정해 나가는 과정을 말한다.

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