정의
거대 언어 모델(LLM) 자체를 재학습시키지 않고, 에이전트가 사용하는 ‘스킬 문서(지시문/프롬프트)‘를 실행 궤적 분석과 검증 게이트를 통해 자동으로 최적화하여 에이전트의 성능을 지속적으로 진화시키는 마이크로소프트의 프레임워크.
핵심 속성
- 행동 운영체제(Action OS): 지능의 본체(LLM)와 분리되어 작동하며, 에이전트의 구체적인 행동 프로토콜을 정의하고 갱신함.
- 실행 궤적 분석(Trajectory Analysis): 에이전트의 성공과 실패 과정을 옵티마이저 모델이 분석하여 개선점을 도출.
- 검증 게이트(Validation Gate): 수정된 스킬이 실제 성능 향상을 가져왔는지 확인한 후 업데이트를 승인하는 품질 제어 장치.
- 모델 전이성(Model Portability): 특정 모델에서 학습된 스킬 문서가 다른 모델(GPT, Claude 등)이나 환경에서도 유효하게 작동함.
관계
- 20260609-agent-culture-as-competitive-moat — 연장: 기술적 구현이 조직의 문화적 자산으로 치환되는 결과
- 20260609-prompt-as-optimizable-weights — 대조: 수동 프롬프트 엔지니어링과 자동화된 최적화 루프의 차이
인용
“모델 자체를 계속 바꾸려 하지 말고, 에이전트의 스킬 자체를 학습 가능한 상태로 다뤄라… AI의 미래는 단순히 거대한 두뇌를 만드는 것이 아니라, 그 두뇌 위에서 작동하는 ‘행동 운영체제’를 어떻게 진화시키느냐에 달려 있다.”
출처
- 📎 클리핑: 20260623-jinho-yoos-post