Kimi K2.6 기반 금융 에이전트 성능 향상: 검색보다 구조가 핵심

실용적 조언

검색 최적화의 한계: Vals AI 레퍼런스 대비 검색 표면을 금융 특화 인덱스로 교체한 설정(Config B)은 4배의 예산을 투입해도 성능 향상이 미미했다. 이는 검색 품질 개선만으로는 복잡한 추론이 필요한 금융 과제를 해결하기 어렵다는 점을 시사한다.

구조적 설계의 중요성: 전문 서브에이전트, 금융 규칙을 인코딩한 계산 스킬, 파이썬 실행 환경을 포함한 구조적 설계(Config C)는 1배 예산으로도 82.6%의 성능을 기록했다. 모델이 추론 과정에서 길을 잃지 않도록 구조화된 스킬을 제공하는 것이 핵심이다.

예산 투입과 성능의 비대칭성: 예산을 4배로 늘려도 모델이 복잡한 다단계 계산에서 정답을 내지 못하고 추론 과정에서 시간을 소모(stalling)하는 현상이 발생했다. 단순히 더 많은 시간과 턴을 주는 것은 성능 향상으로 이어지지 않으며, 오히려 비용만 증가시킨다.

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