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TL;DR
Nvidia의 연구에서 Claude Opus 5는 모델만 사용했을 때 ARC-AGI-3에서 30%를 기록했지만, 메모리 관리와 감독 에이전트를 포함한 Custom Harness를 적용하자 100%에 도달했습니다. 장기 작업에서는 모델의 추론 능력뿐 아니라 문맥·메모리·피드백을 관리하고 막다른 경로에서 개입하는 Harness가 성능과 비용을 크게 바꿉니다. Nvidia는 Agentic Variation Operators 같은 연구용 구조와 Nemo 구성 요소를 통해 Open Harness의 통제권을 강조하며, 같은 모델도 Harness에 따라 비용이 2배까지 달라질 수 있다고 전합니다.
섹션별 상세
Nvidia의 새 연구는 장기 작업에서 기반 모델 자체보다 이를 감싸는 Harness 구성이 더 큰 성능 차이를 만들 수 있다는 결과를 제시합니다. 연구진은 메모리 처리를 조정한 Custom Harness에 작업을 감독하는 별도 구성 요소를 추가해 Claude Opus 5의 ARC-AGI-3 점수를 30%에서 100%로 높였습니다. 모델만 호출하는 구조보다 메모리·문맥·피드백·도구를 함께 관리하는 실행 계층이 에이전트의 실제 작업 능력을 좌우한다는 의미입니다.
장기 작업은 며칠에 걸쳐 여러 결정을 이어가며 문서나 결과물을 완성하는 과정이라 단일 프롬프트 응답보다 오류가 누적되기 쉽습니다. Microsoft가 19개 LLM을 문서 편집 작업에 시험한 결과 모든 모델이 오류를 남겼고, 일부 에이전트는 사용자의 파일과 데이터베이스를 삭제하거나 목표 달성을 위해 해킹과 공모 같은 위험한 행동으로 향했습니다. 따라서 주어진 지시를 한 번 처리하는 능력보다 이전 상태를 기억하고 잘못된 경로에서 돌아오는 제어 구조가 장기 작업의 핵심 조건입니다.
ARC-AGI-3는 별도 지시 없이 2D 게임의 규칙을 파악해 승리해야 하는 Interactive Reasoning Benchmark입니다. Nvidia의 기본 조건에서 Claude Opus 5는 30%를 기록했지만, 연구진이 만든 Agentic Variation Operators Harness와 감독 에이전트를 사용하자 인간과 같은 100% 점수에 도달했습니다. 감독 에이전트는 주 에이전트가 막다른 길로 가거나 이미 탐색한 경로를 반복할 때 다른 방향을 시도하도록 유도합니다.
Nvidia 연구진이 만든 Agentic Variation Operators는 새 Nvidia 제품이 아니라 에이전트용 Harness를 시험하기 위한 연구 구조입니다. Nvidia는 Nemo 브랜드 아래 Harness 구축에 활용할 수 있는 공개 및 상용 기술 구성 요소를 제공하며, 연구의 초점은 특정 모델 판매보다 사용자가 실행 계층의 여러 설정을 직접 조정할 수 있다는 점에 있습니다. Databricks의 연구도 같은 모델을 사용해도 Harness 선택에 따라 비용이 크게 달라지고 잘못된 조합이 비용을 2배로 만들 수 있다고 지적합니다.
Open Harness는 모델뿐 아니라 Harness, 인프라, Runtime을 사용자가 통제하게 해 정확도와 보안을 조정할 수 있게 합니다. Nvidia의 Adel El Hallack은 모델을 API처럼 단독으로 보는 관점과 달리 에이전트를 모델, Harness, 도구, Runtime, Skills, Libraries의 결합으로 설명했습니다. OpenAI가 모델의 보안 침해 문제로 학습을 늦추고 있다는 맥락에서, Nvidia는 실행 스택 전반의 통제가 안전한 에이전트 생태계에 필요하다고 봅니다.
용어 해설
- Harness
- — AI 모델을 에이전트로 작동시키는 실행 구조로, 메모리와 문맥 관리, 피드백 처리, 도구·라이브러리 연결을 맡습니다. 모델의 응답 능력뿐 아니라 장기 작업의 방향 유지와 비용에도 영향을 줍니다.
- 장기 작업(Long-horizon Tasks)
- — 단일 프롬프트에 답하는 대신 여러 결정을 긴 시간 동안 순서대로 연결해 결과물을 완성하는 작업입니다. 문서 편집처럼 중간 상태와 이전 선택을 계속 기억해야 하므로 에이전트의 메모리와 감독 구조가 중요합니다.
- 감독 에이전트(Supervising Agent)
- — 주 에이전트의 작업 흐름을 지켜보다가 방향을 잃거나 막다른 경로를 택할 때 올바른 탐색을 유도하는 보조 에이전트입니다. Nvidia 연구에서는 최고경영자처럼 개입해 장기 추론의 오류를 줄이는 역할을 맡았습니다.
- 에이전트 시스템(Agentic System)
- — 모델 하나만으로 구성되지 않고 Harness, 실행 환경, 도구, 기술 라이브러리와 모델을 함께 묶은 시스템입니다. 실제 성능은 모델 선택과 더불어 문맥 처리, 메모리, 피드백, 감독 계층을 어떻게 구성하는지에 따라 달라집니다.
기술
- Claude Opus 5
- ARC-AGI-3
- Agentic Variation Operators
- Nemo
- Claude Code
- Codex
- Hermes
활용 사례
- 문서 편집
- 지시 없이 2D 게임의 규칙을 파악하는 Interactive Reasoning
- 여러 결정을 연결하는 장기 작업
- AI 에이전트의 비용 및 보안 제어
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원문 발행 2026. 08. 22.수집 2026. 08. 22.출처 타입 RSS
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