AI 에이전트의 Self‑Improving Loop: 아키텍처·이점 및 기존 워크플로우 대비 우수성

대부분의 AI 에이전트는 작업을 마친 뒤 상태를 유지하지 못해 동일한 실수를 반복하는 한계가 있다. 이는 각 작업의 결과를 계속 반영해 정책을 갱신하지 않는 고정된 명령 기반 구조에서 기인한다.

Self‑Improving Loop는 각 작업의 결과를 기록하고 분석해 이후 의사결정에 반영하는 순환 구조로, 행동·정책을 점진적으로 업데이트해 성능을 개선한다. 아키텍처와 기대되는 이점, 기존 워크플로우 대비 장점이 개괄적으로 정리되어 있다.