오늘날 대부분의 AI 에이전트는 마치 '영원한 인턴'처럼 작동한다. 단계별로 지시하면 완벽하게 수행하지만, 다음 날이면 이전의 업무 방식이나 조직의 특수한 규칙을 모두 잊어버리고 초기화되기 때문이다. 매번 같은 설명을 반복해야 하는 비효율성은 사용자의 경험을 저해하는 핵심적인 문제였다. IBM 리서치 팀이 발표한 ALTK-Evolve는 바로 이러한 기억력 부재 문제를 해결하기 위해 설계된 새로운 연구 프로젝트이다.

이 프로젝트의 핵심 철학은 AI의 패러다임을 단순한 일회성 응답 루프에서 진화하는 장기 기억 체계로 전환하는 데 있다. 에이전트는 단순히 대화 기록을 읽고 반복하는 것이 아니라, 자신의 행동 데이터를 분석하여 실행 가능한 원칙을 스스로 추출한다. 마치 요리사가 특정 레시피를 암기하는 대신 '산미가 지방의 맛을 균형 있게 잡는다'는 원리를 배우는 것과 같다. 이러한 일반화된 규칙을 통해 에이전트는 새로운 상황에서도 이전에 습득한 지식을 효과적으로 응용할 수 있게 된다.

운영 측면에서 이 시스템은 지속적인 양방향 피드백 루프를 통해 작동한다. 에이전트가 업무를 수행하는 동안 상호작용 레이어는 실시간으로 사고 과정과 도구 사용 내역을 포착한다. 이후 백그라운드 프로세스가 이 데이터를 통합하여 비효율적이거나 모순된 규칙은 제거하고, 입증된 전략만을 가이드라인 라이브러리로 구축한다. 특히 '점진적 공개(progressive disclosure)' 기술을 활용해 필요한 순간에만 가장 적합한 가이드라인을 호출함으로써, AI의 임시 기억 공간인 컨텍스트 윈도우를 깔끔하고 효율적으로 유지한다.

성능 향상은 수치로 증명되었다. AppWorld 벤치마크 테스트에서 해당 프레임워크는 복잡한 다단계 작업 수행 시 74%의 상대적 성공률 향상을 기록했다. 단순한 질문보다 복잡한 제어 흐름이 필수적인 고난도 작업에서 더욱 두드러진 성과를 보였는데, 이는 모델이 단순히 성공 경로를 암기하는 것이 아니라 체계적인 복잡성을 처리하는 법을 학습하고 있음을 시사한다.

학생과 개발자들에게 이 기술의 진입 장벽은 의외로 낮다. 연구팀은 Claude Code와 같은 도구를 위한 노코드 플러그인부터 고급 프로코딩 통합까지 다양한 구현 경로를 제공한다. 에이전트가 시간이 지남에 따라 표준 운영 절차 라이브러리를 스스로 구축하게 함으로써, 우리는 더 많이 일할수록 더 똑똑해지는 진정한 자율적 비서의 시대에 한 걸음 더 다가섰다. 이는 단순히 명령을 수행하는 도구를 만드는 단계에서, 스스로 성능을 개선하는 도구로의 전환을 의미한다.

오늘날 대부분의 AI 에이전트는 마치 '영원한 인턴'처럼 작동한다. 단계별로 지시하면 완벽하게 수행하지만, 다음 날이면 이전의 업무 방식이나 조직의 특수한 규칙을 모두 잊어버리고 초기화되기 때문이다. 매번 같은 설명을 반복해야 하는 비효율성은 사용자의 경험을 저해하는 핵심적인 문제였다. IBM 리서치 팀이 발표한 ALTK-Evolve는 바로 이러한 기억력 부재 문제를 해결하기 위해 설계된 새로운 연구 프로젝트이다.

이 프로젝트의 핵심 철학은 AI의 패러다임을 단순한 일회성 응답 루프에서 진화하는 장기 기억 체계로 전환하는 데 있다. 에이전트는 단순히 대화 기록을 읽고 반복하는 것이 아니라, 자신의 행동 데이터를 분석하여 실행 가능한 원칙을 스스로 추출한다. 마치 요리사가 특정 레시피를 암기하는 대신 '산미가 지방의 맛을 균형 있게 잡는다'는 원리를 배우는 것과 같다. 이러한 일반화된 규칙을 통해 에이전트는 새로운 상황에서도 이전에 습득한 지식을 효과적으로 응용할 수 있게 된다.

운영 측면에서 이 시스템은 지속적인 양방향 피드백 루프를 통해 작동한다. 에이전트가 업무를 수행하는 동안 상호작용 레이어는 실시간으로 사고 과정과 도구 사용 내역을 포착한다. 이후 백그라운드 프로세스가 이 데이터를 통합하여 비효율적이거나 모순된 규칙은 제거하고, 입증된 전략만을 가이드라인 라이브러리로 구축한다. 특히 '점진적 공개(progressive disclosure)' 기술을 활용해 필요한 순간에만 가장 적합한 가이드라인을 호출함으로써, AI의 임시 기억 공간인 컨텍스트 윈도우를 깔끔하고 효율적으로 유지한다.

성능 향상은 수치로 증명되었다. AppWorld 벤치마크 테스트에서 해당 프레임워크는 복잡한 다단계 작업 수행 시 74%의 상대적 성공률 향상을 기록했다. 단순한 질문보다 복잡한 제어 흐름이 필수적인 고난도 작업에서 더욱 두드러진 성과를 보였는데, 이는 모델이 단순히 성공 경로를 암기하는 것이 아니라 체계적인 복잡성을 처리하는 법을 학습하고 있음을 시사한다.

학생과 개발자들에게 이 기술의 진입 장벽은 의외로 낮다. 연구팀은 Claude Code와 같은 도구를 위한 노코드 플러그인부터 고급 프로코딩 통합까지 다양한 구현 경로를 제공한다. 에이전트가 시간이 지남에 따라 표준 운영 절차 라이브러리를 스스로 구축하게 함으로써, 우리는 더 많이 일할수록 더 똑똑해지는 진정한 자율적 비서의 시대에 한 걸음 더 다가섰다. 이는 단순히 명령을 수행하는 도구를 만드는 단계에서, 스스로 성능을 개선하는 도구로의 전환을 의미한다.