재귀적 AI: 모델이 스스로 컨텍스트를 관리하기 시작할 때

기존 대규모 언어 모델은 모든 정보를 고정된 컨텍스트 윈도우에 밀어 넣어야 하는 구조적 한계로 인해 정보가 많아질수록 성능이 저하되는 '컨텍스트 부패(context rot)' 현상을 겪습니다. 이를 해결하기 위해 제안된 재귀적 언어 모델(Recursive Language Models) 아키텍처는 모델을 수동적 정보 수신자가 아닌 능동적 탐색자로 전환합니다. 모델은 검색, 코드 실행, 데이터베이스 쿼리 등의 도구를 사용하여 필요한 정보만 선별적으로 가져와 스스로의 컨텍스트를 구축하며 추론을 진행합니다. 이러한 방식은 특히 복잡한 코드 분석이나 대규모 문서 합성 등 깊은 연구가 필요한 엔터프라이즈 작업에서 표준 RAG보다 뛰어난 성능을 발휘하며 AI 시스템 설계의 새로운 패러다임을 제시합니다.