RLVR(Reinforcement Learning with Verifiable Rewards)이 단순히 추론 능력을 향상시키는 수준을 넘어, 에이전트 자체를 학습시키는 핵심 방법으로 자리 잡았다. 핵심 아이디어는 간단하다. 모델에게 도구를 사용할 수 있는 환경을 준 뒤, 최종 결과물(예: unit test 통과 여부)만으로 보상을 주면 모델이 스스로 도구 사용 방법을 학습한다는 것이다. 이는 과정을 일일이 설계해야 했던 이전 접근법과 질적으로 다르며, 코딩 에이전트를 비롯한 다양한 에이전트 시스템의 급속한 발전을 가능하게 했다.
근거
김성현은 “최종 결과물만 가지고 평가하는 걸 통해서 모델이 에이전트로서 학습되는 것이 가능해졌다”고 설명한다. 이 패러다임은 2025년 초 DeepSeek-R1 논문을 통해 공개되었고, 이후 수많은 기업들이 이를 채택하여 에이전트 포스트트레이닝을 진행했다. RLVR 이전에는 도구 사용의 모든 단계를 설계해야 했지만, 이제는 목표만 설정하면 모델이 스스로 방법을 찾는다.
“모델이 일단 도구를 사용할 수 있게 해준 다음에… 최종 결과물을 가지고 평가하자, 이 패러다임으로 전환되는 겁니다.”
연결된 생각
- 20260607-moe-scaling-law-sparsity — 관련: MoE 아키텍처 위에서 RLVR이 안정적으로 작동하도록 하는 인프라 과제가 2025년의 주요 화두였다.
- autonomous-agent — 확장: RLVR이 더 자율적인 에이전트로 이어질 가능성.
출처
- 📎 클리핑: 20260613-ep98-ko-transcript