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GEPA는 실행 추적과 점수를 LLM에 입력하여 프롬프트를 반복적으로 개선하는 최적화 프레임워크이다. 이 방식은 에이전트가 작업을 수행하는 과정에서 생성된 단계별 기록을 분석하여 프롬프트의 오류를 수정한다.
작성자는 Claude Code와 Haiku 4.5 모델을 사용하여 CLAUDE.md를 최적화하는 실험을 진행했다. 모델 자체를 변경하지 않고 시스템 프롬프트만 수정하여 성능 변화를 측정했다.
실험 결과, 20개의 학습 데이터와 9개의 미공개 데이터셋으로 구성된 agentelo 챌린지에서 성공률이 65%에서 85%로 상승했다. 동일한 모델과 환경에서 프롬프트 수정만으로 20%p의 성능 향상을 입증했다.
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원문 발행 2026. 04. 20.수집 2026. 04. 20.출처 타입 REDDIT
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