#알고리즘 선택

2개의 포스트

2026.10.20

[특집] 워크플로를 버리지 말고 저금하라 — FlowBank, 문제마다 맞는 에이전트 워크플로를 '미리 만들어 골라 쓰는' 법

에이전트 워크플로를 자동으로 설계하는 방법은 지금까지 두 갈래였다. 오프라인에서 수십 개를 찾아 1등 하나만 배포하는 '과제 수준' 방식과, 질문이 올 때마다 새 워크플로를 즉석에서 짜는 '질의 수준' 방식이다. 메릴랜드대·아마존 연구진의 FlowBank(arXiv 2606.11290)는 둘 다 낭비가 있다고 지적한다. 버려진 후보들이 1등이 못 푼 문제를 풀고, 비싼 즉석 설계가 푸는 문제의 상당수는 미리 만든 싼 워크플로로도 풀린다. 그래서 '서로 다른 문제를 푸는' 워크플로 몇 개를 은행처럼 저금해 두고 문제마다 골라 보내자는 것이다. 이 글은 공식 저장소의 실제 데이터(MATH 후보 31개 × 119문제, 벤치마크별 테스트 예측 파일)를 직접 다시 계산하며 DiverseFlow·CuraFlow·그래프 매칭 세 단계를 풀어 보고, 1976년 '알고리즘 선택 문제'와 1997년 '알고리즘 포트폴리오', SAT 대회를 휩쓴 SATzilla에서 2025년 GPT-5 라우터까지 이어지는 계보 속에 이 논문을 놓는다. 또 표 1 수치가 저장소와 정확히 맞는다는 것, 그러나 선택기 체크포인트가 검증 세트 없이 테스트 점수로 골라졌다는 것까지 확인했다. 인터랙티브 6개와 일러스트 12장, 논문 그림 8장으로 2026년 '스킬'의 시대에 이 생각이 어떤 의미인지 정리한다.

코어닷투데이117분

[특집] 기억의 교통정리 — MemAgent: '만능 메모리는 없다'는 발견과, 13개의 기억 중 하나를 고르는 4B 라우터

특집MemAgent에이전트 메모리

2026.10.10

[특집] 기억의 교통정리 — MemAgent: '만능 메모리는 없다'는 발견과, 13개의 기억 중 하나를 고르는 4B 라우터

에이전트에게 기억을 달아 주는 방법은 이미 수십 가지다. 궤적 요약, 실패에서 뽑은 경고, 변수 자리를 비운 워크플로, 실행 가능한 파이썬 함수, 통찰의 그래프. 각자 자기 시험에서는 1등이라고 보고했다. 칭화대와 텐센트 연구진은 13개 방식을 같은 에이전트에 하나씩 붙여 세 개의 시험을 치르게 했고, 세 시험 모두에서 상위권에 드는 방식은 하나도 없다는 걸 확인했다. 그런데 '문제마다 맞는 기억을 골랐다면'의 점수는 89.6% — 최고의 단일 기억(71.0%)보다 18%p 이상 높았다. 그래서 그들은 더 나은 기억을 만드는 대신 기억을 고르는 4B 모델, MemAgent를 학습시켰다. 시작 전엔 13개 서랍을 살짝 열어 보고, 진행 중엔 메모를 보여 줄지 정하고, 끝나면 어느 서랍에 넣을지 고른다. 인지과학의 다중 기억 체계부터 SAT 솔버 포트폴리오의 '오라클', 2026년 ChatGPT·Claude·Mem0·Letta의 메모리 설계까지, 논문과 코드, 그림과 표를 바탕으로 인터랙티브 일곱 개와 함께 풀어본다.

코어닷투데이92분