Hindsight: LLM 에이전트를 위한 경험 기반 자기 개선 프레임워크

Hindsight는 LLM 에이전트가 세션 간의 실수를 학습하고 이를 영구적인 행동으로 내화할 수 있도록 돕는 설계 사양입니다. 기존 에이전트들이 과거의 실수를 반복하는 문제를 해결하기 위해, 오류를 구조화된 데이터로 캡처하고 유사 작업 수행 전 이를 검색하여 반영하는 계층형 프레임워크를 제안합니다. 충분히 검증된 교훈은 최종적으로 시스템 프롬프트나 코드에 컴파일되어 에이전트의 기본 동작으로 고착됩니다. 이 시스템은 단순한 대화 이력 검색(RAG)을 넘어 실제 오류 데이터에 기반한 제약 학습과 경험 축적을 핵심 원리로 작동합니다.