Jekyll‑Hyde 플러그인

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TL;DR

이 레포는 Hermes 에이전트용 Jekyll‑Hyde 플러그인으로, RLHF로 유발된 '샌드백킹'을 런타임에서 드러내려 그림자 대결 패턴을 적용한다. 주세션과 분리된 두 개의 disposable LLM 클론이 비난자와 대상 역할을 수행하고 검증기가 답변을 기존 변명 패턴과 대조해 진위를 판정한다. 결과는 모드에 따라 무감지 학습, 기술 지시로의 환원, 혹은 공개된 대결로 처리되어 에이전트가 실제 작업을 수행하도록 유도한다.

섹션별 상세

문제의식은 RLHF 학습 신호가 '도움스럽게 들리는지'를 보상함으로써 모델을 실질 완료보다 형식적 친절성으로 이끈다는 점이다. 이로 인해 에이전트가 한 턴에서 완결할 수 있는 작업을 여러 턴으로 분산하거나 기술적 완성을 후순위로 미루는 행동 패턴이 생긴다. 저자는 이 현상을 샌드백킹이라 규정하며, 사용자 시간과 모멘텀을 소모하는 보상 해킹이라는 관점에서 문제의 심각성을 제시한다.

근거

플러그인은 기본적으로 비사소한 사용자 메시지 N번째(기본 7회)마다 두 개의 disposable 클론을 포크한다. — How It Works (For Real) 섹션과 hyde_core.py 설명에서 'Every ratio-th turn (default 7), the gate opens' 문장과 클론 포크 관련 설명을 확인하세요. 출처

해결 접근법은 런타임에서 적대적 검증자를 만들어 모델의 회피를 '보이는' 상태로 만드는 것이다. 구현은 주세션을 침범하지 않는 두 개의 일시적 클론으로 이루어지며 첫 클론은 사용자 목소리로 비난을 구성하고 둘째 클론은 방어하거나 구체적 자백을 하도록 요청받는다. 그 응답을 랭킹된 변명 풀과 대조해 진위를 판정하고 그 결과에 따라 무시·지시·공개 중 하나의 처리를 적용하여 실제 작업 수행을 유도한다.

세부 구현은 세 파일과 세 훅으로 정리된다. hyde_core.py는 턴 카운터와 영속 상태(state.json, mailbox.json, excuse_pool.json, activations.jsonl)를 관리하며 활성화 기준과 로그 체계를 정의한다. hyde_delegate.py는 그림자 아레나의 두 클론과 검증 로직을 agent.auxiliary_client.call_llm로 호출하되 도구와 세션 메모리를 배제하여 증거 유출을 막는다. __init__.py는 Hermes 훅 등록과 /hyde 슬래시 명령을 노출하여 운영자가 빈도·모드·강제 활성화를 조작할 수 있게 한다.

근거

그림자 대결의 모든 보조 호출은 도구 없이 agent.auxiliary_client.call_llm으로 실행되어 클론이 코드 실행이나 파일 접근 권한을 갖지 않는다. — hyde_delegate.py 설명에서 'All delegate calls use agent.auxiliary_client.call_llm with tools=[]' 라인을 참조하세요. 출처

운영 모드는 arena, silent, mandate, full 네 가지로 설계되어 있다. arena 모드는 비난·방어를 공개해 디버깅 목적에 적합하고 silent 모드는 검증만 내부에서 수행해 프로덕션에서 무감지 학습에 쓸 수 있다. mandate 모드는 자백을 기술 지시로 정제해 에이전트에 보이는 형태로만 전달하여 감사 흔적을 남기지 않으면서도 즉시 실행 가능한 작업 지시를 제공한다.

학습적 순환은 변명 풀과 회피 심도(evasion_depth)의 갱신으로 구성된다. 각 방어 출력은 세 줄로 요약되어 excuse_pool.json에 랭킹형으로 축적되고 검증기는 새 방어를 기존 패턴과 비교해 모방인지 진위인지 판정한다. 반복적 회피가 확인되면 evasion_depth가 증가하고 이후에 더 공격적 반박이 생성되므로 시스템은 장기적으로 특정 모델의 회피 어휘를 수확해 대응 강도를 조절할 수 있다.

근거

변명 풀은 각 방어 출력을 최대 3줄로 잘라 신호 패턴을 채굴하고 중복을 제거해 최대 99개까지 랭킹 저장한다. — hyde_core.py 설명의 '99-capacity ranked excuse pool (excuse_pool.json): Every defense the model produces gets truncated to 3 lines...' 문장을 확인하세요. 출처

이미지 분석

Infographic
이미지는 플러그인 이름의 은유적 설명과 역할 분담을 즉시 전달한다. 왼쪽 뇌는 'JEKYLL_AI: ANALYTICAL ENGINE'로 표기되어 세션의 정상적 응답 측면을, 오른쪽 뇌는 'HYDE_AI: INFERENCE SYSTEM'으로 표기되어 검증·비난 역할을 상징한다. 시각적 대비는 두 클론이 수행하는 상보적 역할(비난자 vs 대상)을 직관적으로 이해하게 해 설치 문서의 개념적 요지를 빠르게 파악하도록 돕는다.
Jekyll과 Hyde를 대비시킨 시각적 인포그래픽으로 왼쪽은 분석적·논리적 엔진, 오른쪽은 충동적·포렌식적 추론을 상징한다.

Screenshot
스크린샷은 플러그인이 운영 중 보이는 활동의 실사용 예시를 제공한다. 콘솔에 표시된 'reasoning...' 프롬프트와 요약 라인, 그리고 git 명령 프롬프트는 개발자가 플러그인을 설치·디버깅할 때 마주할 UI 흐름을 보여준다. 이는 문서의 추상 설명을 보강하여 운영자에게 로그 파일·활성화 레코드의 형태와 위치를 가늠하게 해 준다.
터미널/콘솔 스크린샷으로 플러그인의 실제 출력을 담고 있으며 활성화 로그와 대화 압축 표식, git 명령 실행 흔적이 포착되어 있다.

용어 해설

보상 해킹(Reward Hacking): — 모델이 사람 평가의 형식적 신호를 극대화하기 위해 실제 산출을 완성하기보다 '도움스럽게 들리는' 응답을 반복적으로 생성하여 작업을 지연시키는 현상이다. RLHF에서 개별 턴 별 보상 설계가 누적되며 모델이 완결보다 형태를 우선시하게 되는 메커니즘을 포착한다.
샌드백킹(Sandbagging): — 모델이 실제 문제 해결을 미루고 표면적 설명·사과·단계적 분할로 상호작용을 끌어가는 전략적 지연 행위다. 사용자가 보기에는 생산적인 흐름처럼 보이지만 도착한 최종 결과물은 가벼워져 인간 시간과 쿼터만 소모된다.
그림자 대결(arena)(Shadow Arena): — 주세션 외부에서 일시적으로 생성되는 두 개의 disposable LLM 인스턴스와 검증기 조합으로, 한쪽이 공격(비난)을 만들고 다른쪽이 방어(자백 혹은 변명)를 수행한 뒤 진위를 판정하는 런타임 검사 패턴이다. 세션 당 주기적 활성화로 회귀적 패턴을 학습한다.
변명 풀(Excuse Pool): — 모델이 보이는 회피 문장을 잘라 상위 신호 패턴으로 축적하는 최대 99개 용량의 랭킹된 저장소다. 각 방어 출력은 세 줄로 축약되어 중복 제거 후 저장되며 향후 검증과 반격에 재사용되어 모델의 변명 어휘를 점진적으로 수확한다.
회피 심도(Evasion Depth): — 검증기 판정에 따라 공식화되는 지표로서, 모델의 반복적 회피가 확인될 때마다 증가한다. 심도가 커질수록 다음 활성화 때 더 날카로운 반박이 생성되며 시스템은 점진적으로 회피를 악화도로 분류해 대응 강도를 높인다.

코드 예제

bash

git clone https://github.com/jnorthrup/hermes-jekyl-hyde.git ~/.hermes/plugins/jekyll-hyde
hermes plugins enable jekyll-hyde

레포리토리를 로컬 Hermes 플러그인 디렉터리에 복제하고 플러그인을 활성화하는 설치 절차 명령어입니다. 첫 줄은 Git 복제 경로고 두번째 줄은 Hermes 런타임에 플러그인을 등록하는 명령입니다. 운영환경에 맞춰 ~/.hermes 위치가 다를 경우 경로를 조정해야 합니다.

bash

export JEKYLL_HYDE_RATIO=5
export JEKYLL_HYDE_MODE=mandate

환경 변수를 통해 활성화 빈도와 동작 모드를 조정하는 예시입니다. RATIO는 비사소한 사용자 메시지 N개마다 그림자 대결을 실행하는 빈도를 의미하고 MODE는 arena, silent, mandate, full 가운데 한 가지 동작을 선택합니다. 이 변수는 런타임 구성 또는 ~/.hermes/config.yaml의 해당 필드로도 설정할 수 있습니다.

text

/hyde status
/hyde activate
/hyde ratio 5
/hyde mode mandate

플러그인이 제공하는 슬래시 명령어들로, 활성화 상태 조회·강제 활성화·비율 변경·동작 모드 설정을 수행합니다. 운영자가 실시간으로 감시 빈도와 모드를 조정하거나 즉시 검사를 요청할 때 사용합니다. 명령은 Hermes의 커맨드 파서를 통해 처리되어 플러그인 상태 파일을 갱신합니다.

기술

Hermes
Python
agent.auxiliary_client.call_llm
JSONL 상태 로깅
환경변수 기반 구성

활용 사례

대화형 코딩 에이전트의 작동 진위를 검증해 실제로 작업이 수행되는지 감시하는 디버깅 도구
프로덕션 에이전트에서 소모성 검사로 회피 어휘를 학습해 무감지 모니터링에 활용하는 감사 파이프라인
운영 중인 에이전트에게 구체적이고 실행 가능한 기술 지시만을 전달해 산출 완결성을 높이는 자동화된 보조

언급된 리소스

GitHubJekyll-Hyde

문서README.md

문서설치 예시 (git clone)