스킬 문서를 자유롭게 수정하면 금방 무너진다. SkillOpt의 핵심 안전장치는 검증 게이트다. 옵티마이저가 문장을 바꿔도, 성능이 실제로 개선된 경우에만 업데이트가 승인된다. 딥러닝의 gradient descent가 validation loss를 보며 조심스럽게 움직이듯, 텍스트 공간에서도 “되돌릴 수 있는 작은 변경 + 객관적 합격선”이 있으면 무작정 표류하지 않고 천천히 진화한다.
이것은 내 ATLAS 트레이딩 시스템의 prompt evolution 루프와 정확히 같은 구조다 — 프롬프트를 진화시키되 백테스트 Sharpe가 개선될 때만 채택하고, 아니면 git으로 revert한다. 즉 자기진화의 진짜 비밀은 ‘변이’가 아니라 ‘검증 게이트의 엄격함’에 있다.
근거
마치 딥러닝에서 gradient descent가 무작정 움직이지 않고 validation loss를 보며 조심스럽게 이동하듯, SkillOpt는 텍스트 공간에서 에이전트의 행동을 천천히 진화시킨다.
변이의 자유도가 아니라 합격선의 명료함이 시스템의 안정성을 결정한다.
연결된 생각
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- 20260603-autoresearch — 성공은 명료한 계획과 평가 지표라는 ‘북엔드’에 달려 있다
- 20260622-skillopt-skill-as-learnable-state — 검증 게이트를 품은 진화 메커니즘
출처
- 📎 클리핑: 20260623-jinho-yoos-post