The Agent Loop: A Survey of Control Strategies, Skills, and Harnesses for LLM Agents

요약

이 서베이는 LLM 에이전트의 분석 단위를 모델에서 agent loop로 옮긴다. agent loop는 에이전트가 관측하고 판단하고 행동하고 다시 관측하기를 종료 조건까지 반복하는 제어 순환을 말한다. 출발 전제는 실무가 실제로 신경 쓰는 세 성질, 즉 비용과 신뢰성과 안전을 결정하는 쪽이 모델이 아니라 이 루프라는 것이다.

세 성질이 왜 루프의 성질인지는 각각 다른 이유에서 나온다. 비용은 매 step, 매 반성, 매 rollout이 토큰으로 청구되기 때문이다. 신뢰성은 step당 오류 확률이 trajectory를 따라 누적되므로 verification 게이트 없이 길게 실행되는 루프가 더 믿을 만해지는 것이 아니라 덜 믿을 만해지기 때문이다. 안전은 주입된 명령을 실제 부작용으로 바꾸는 주체가 루프이기 때문이다.

관통하는 주장은 루프가 두 방향으로 동시에 당겨지고 있다는 것이다. 한쪽에서는 agentic RL이 루프 제어를 가중치 안으로 내재화하고, 다른 쪽에서는 스킬과 harness가 루프의 역량을 밖으로 외부화한다. 저자들은 이 둘을 경쟁자로 보지 않는다. 부분적으로 서로 바꿔 넣을 수 있는 같은 제어 구조의 두 구현이므로, 조직 질문은 "어느 쪽이 이기는가"가 아니라 "루프를 누가 소유하는가"이며 각 선택이 신뢰성과 투명성과 안전에서 무엇을 비용으로 내는가다.

이 그림을 읽는 단서가 하나 붙는다. 질의 그룹이 recall보다 precision을 우선하고 서로 겹칠 수 있으므로 모든 집계는 정확한 총계가 아니라 하한이다. 그림이 보여 주는 것은 논문 수의 절대량이 아니라 구성의 이동이다.

서베이 대부분이 긍정 결과만 모으는 데 비해 이 논문은 반증 결과에 같은 지면을 준다. 더 나아가 저자들이 직접 수행한 소규모 통제 실험 네 건(E2에서 E5까지)으로 그 반증 일부를 실측한다. ALFWorld 50 task 위에서 loop 모양, 예산, skill library, 오염 스킬을 각각 하나씩만 바꿔 재는 방식이다.

배경

분석 단위가 모델이면 안 되는 이유

2022년 ReAct가 이 루프에 이름을 붙이고 기본값으로 만들었다. 이후 3년은 그 루프를 대체한 것이 아니라 정교하게 만든 시간이었다. 계획을 미리 확정하고 재관측 없이 실행하기, 실패한 시도를 언어 반성 뒤에 재시도하기, 단일 trajectory를 여럿에 대한 탐색으로 일반화하기가 차례로 붙었다.

이들은 경쟁하는 프레임워크가 아니라 경쟁하는 루프 모양이다. 어떤 모양을 실행할지는 어떤 모델 위에 세울지만큼 결과를 좌우하는 설계 결정이다. 모델 중심이나 프레임워크 중심이나 응용 도메인 중심으로 짠 서베이는 비용과 신뢰성과 안전을 같은 저울에 올릴 수 없다. 루프 중심으로 짠 서베이는 올릴 수 있다.

용어가 겹쳐 생기는 귀속 문제

문제는 이 문헌이 쓰는 어휘가 논문마다 다르다는 점이다. "에이전트", "scaffold", "harness", "프레임워크", "스킬"이 겹치고 때로 모순되는 대상에 붙고, 모델과 그 주변 코드의 경계를 벤치마크마다 다른 자리에 긋는다.

저자들은 이것을 현학적 불만이 아니라 문제의 핵심으로 본다. 바로 이 용어적 느슨함 때문에 더 나은 주변 코드가 만든 이득이 모델 능력의 이득으로 보고될 수 있다. 그래서 루프를 중심에 놓기 전에 세 용어를 먼저 고정한다.

선행 서베이가 비워 둔 자리

논문은 선행 서베이 열 편을 자기가 조직하는 7개 항목으로 채점한다(Table 1). 채점 기준은 전용 절을 둔 조직 원리인지, 논의는 했지만 중심에 두지 않았는지, 없거나 지나가듯 언급했는지 셋이다.

채점 대상은 Xi 2023, Wang 2023b, Sumers 2023, Huang 2024, Masterman 2024, Zhang 2025b, Fang 2025, Yehudai 2025, Plaat 2025, Zhou 2026a 열 편이다. 스킬을 표현과 취득과 retrieval과 진화로 분류한 동시대 서베이(Zhou 2026a)와의 차이는 이 논문이 loop 중심이고 적대적 관점을 취한다는 점이다. 간섭, 비전이, 오염 같은 반증 결과에 취득과 재사용의 약속과 같은 무게를 준다.

핵심 개념

루프와 harness와 스킬

세 용어의 정의가 논문 전체의 골격이다. 각 정의는 서로를 배제하는 방식으로 쓰였다.

policy는 여기서 모델 가중치를 가리킨다. 매 turn observation을 받아 다음 action을 정하는 함수다. 이 정의는 인지 아키텍처 관점을 물려받은 것으로, LLM 에이전트를 하나의 덩어리 두뇌가 아니라 메모리와 action과 제어 구성 요소가 구분되는 결정 순환 안의 policy로 다시 본다. 같은 제어 순환 관점을 독자 학문으로 세우자는 2026년 position은 이것을 agent cybernetics라고 부른다.

스킬과 인접 개념의 경계

스킬 정의는 인접한 세 개념과의 대조로 확정된다. 이 대조가 6절 전체의 전제다.

한 에피소드의 의사코드

논문은 Algorithm 1로 한 에피소드를 정식화한다. 이 여덟 줄이 3절부터 7절까지의 지도 역할을 한다.

input: goal g, policy π (weights), skill library S, harness H
ctx <- H.init(g)                        # harness 가 초기 컨텍스트를 만든다
repeat
    o   <- H.perceive()                 # 환경, 도구에서 관측
    ctx <- H.assemble(ctx, o, S)        # 스킬을 검색해 컨텍스트에 삽입
    a   <- π(ctx)                       # reason 단계, policy 호출 1회
    if H.stop(a) then break             # 멈춤 게이트는 harness 소유
    r   <- H.act(a)                     # 환경, 도구에 실행
    ctx <- H.observe(ctx, a, r)         # 결과를 다시 접어 넣는다
return H.finalize(ctx)

읽는 요령은 세 가지다. policy는 turn당 정확히 한 번 불린다. 나머지 전부가 harness 몫이며 멈춤 게이트도 harness가 소유한다. skill library는 컨텍스트를 조립하는 자리에서 개입한다.

이 구도가 논문의 방법론적 장치다. 3절은 이 루프의 몸통을 바꾸고, 5절은 루프를 π 안으로 접어 넣으며, 7절은 H의 구체적 구현을 다룬다. 루프를 고정한 채 그것이 어디 사는지만 바꾸기 때문에 내재화와 외부화가 비교 가능해진다.

역량의 공동 생산

세 정의에서 명제 하나가 따라 나온다. 어떤 과제에서 관측된 에이전트 역량은 모델만의 성질이 아니라 모델과 컨텍스트를 조립하고 action을 중개하는 harness와 재사용 절차를 공급하는 스킬이 함께 만든 결과다.

현재 벤치마크 관행은 단일 숫자를 보고하고 그것을 모델에 귀속한다. harness는 일부만 공개하고 스킬은 아예 공개하지 않는다. 그래서 저자들은 루프를 분석 단위로 고정하는 것이 문체 선택이 아니라 모델 대 harness 귀속과 가중치 대 스킬 교환 가능성을 볼 수 있게 만드는 유일한 절단면이라고 적는다.

방법

다섯 가지 loop paradigm

루프의 모양은 추론과 action과 관측을 어떤 순서로 놓고 trajectory를 어떻게 분기시키는지를 뜻한다. 3절의 주장은 하나다. 루프의 모양은 환경에 대한 베팅이며, 더 복잡한 topology는 각자의 전제가 성립할 때만 값을 한다. 전제가 깨지면 추가된 구조는 공짜가 아니라 토큰과 지연과 새 실패 모드로 청구된다.

paradigm마다 대표 시스템의 계보가 다르다.

관측을 매번 보는 루프

interleaved 루프는 매 action 앞에 추론 단계를 놓아 모든 판단이 가장 최신 관측을 조건으로 삼게 한다. ReAct가 이것을 표준으로 만든 이유는 매 사고를 살아 있는 피드백에 grounding하면 한 번에 만든 계획이 겪는 환각과 오류 전파가 줄기 때문이다.

정직한 독법은 ReAct 자신의 ablation에서 시작한다. HotpotQA와 Fever 같은 지식 추론 과제에서는 정보 없는 관측이 추론 흐름을 이탈시켜 ReAct가 chain-of-thought 단독보다 못했고, 회복하려면 CoT self-consistency 혼합이 필요했다.

구조적 비용은 둘이다. 매 action 전 추론은 토큰을 많이 쓰고 컨텍스트를 상한 없이 키우므로, 긴 interleaved trajectory는 느려지면서 컨텍스트 희석 때문에 덜 믿을 만해진다. 그리고 이후 분석은 interleaving이 이득의 원천인지 자체를 의심한다. ReAct의 개선이 추론과 행동을 엮은 효과가 아니라 예시와 질의의 유사도, 근사 retrieval을 따라간다는 연구가 나와 기본 루프가 프롬프트 구성에 얼마나 취약한지를 드러냈다.

관측 전에 계획을 확정하는 루프

첫 번째 완화는 행동 전에 계획을 확정해 추론과 관측을 분리하는 것이다. ReWOO는 전체 추론 계획을 먼저 쓰고 그에 맞춰 tool call을 실행하는데, 중간 관측이 프롬프트에서 빠지므로 토큰 사용이 몇 배 줄고 장기 계획 품질이 오른다.

계획이 의존 구조를 명시하므로 병렬성도 드러난다. LLMCompiler는 계획을 함수 호출의 유향 비순환 그래프로 컴파일해 독립 호출을 동시에 보내고, 순차 ReAct 대비 지연과 비용을 줄인다. 그래프 구조 planner는 여기서 더 나아가 어떤 하위 과제를 직렬화하고 어떤 것을 병렬로 둘지를 학습한다.

교환은 상호작용성을 효율로 바꾸는 것이며, 관측 없이 쓴 계획이 환경과 접촉해도 살아남을 만큼 환경이 예측 가능할 때만 타당하다. 실제로는 그렇지 않은 경우가 잦다. 이 계열의 최신 대표 격인 Plan-and-Act는 LLM이 본래 신뢰할 만한 planner가 아니라고 보고하고, 합성 계획 주석 학습 파이프라인을 붙여야 분리된 planner가 쓸 만해진다고 적는다.

실패를 반성으로 바꾸는 루프

두 번째 완화는 바깥 루프를 더한다. 생성하고, 결과를 반성하고, 재시도한다. Reflexion은 실패 신호를 언어 자기 반성으로 바꿔 메모리에 저장하고 다음 시도를 개선한다. Self-Refine은 모델 자신의 피드백으로 생성을 반복하고, CRITIC은 모델의 무보조 판단 대신 도구와 상호작용하는 비판으로 출력을 다듬는다.

보고된 이득은 크지만 이 paradigm이야말로 양면 회계가 가장 중요한 자리다. 이득이 진짜인 것은 반성이 신뢰할 만한 외부 피드백으로 grounding될 때뿐이다. 가장 강한 반증은 직접적이다. 외부 신호 없이 모델이 스스로 비판하고 수정하는 내재적 자기 교정은 추론 정확도를 개선하기보다 자주 떨어뜨린다.

이어지는 두 결과가 이 반증을 굳힌다. 자기 교정 문헌을 비판적으로 훑은 서베이는 신뢰할 만한 외부 verifier나 오라클 종료 기준이 없는 과제에서 설득력 있는 성공 사례를 찾지 못했다. 기제도 밝혀졌다. LLM은 자기 후보 출력들을 판별하는 일을 생성하는 일보다 더 잘하지 못하므로, "스스로 평가한 뒤 수정한다"의 평가 절반이 애초에 불건전하다.

따라서 Reflexion과 Self-Refine의 헤드라인 결과는 환경 reward나 도구 피드백이나 오라클 라벨에 기대고 있다고 읽어야 한다. 외부 도구가 필수 재료라는 CRITIC의 주장이 같은 명제의 건설적 표현이며, 자유 형식 자기 판단 대신 목표 대비 상태를 반성하는 후속 연구가 추가 이득을 보고한다. 반성은 모델 밖의 무언가로 grounding될 때 돕고, 닻이 없으면 정답에서 끌어낼 가능성이 정답으로 이끌 가능성만큼 크다.

탐색으로 바꾸는 루프

세 번째 완화는 단일 선형 trajectory를 버리고 action과 상태에 대한 명시적 탐색으로 간다. LATS는 언어 모델 value function과 자기 반성을 결합한 몬테카를로 트리 탐색으로 추론과 행동과 계획을 통합해 루프를 탐색하고 평가하고 되돌리는 절차로 바꾼다. 실제 웹 환경에서 tree search를 실행한 연구는 현실적 과제에 추론 시점 탐색을 준다. Agent Q는 유도 탐색을 자기 비판 평가기와 결합하고 탐색 흔적을 policy로 다시 distillation한다.

이 방법들은 어렵고 여러 step이 필요한 웹과 추론 과제의 성공률을 크게 올리지만, 성공을 세 가지 강한 전제로 산다. 추론 비용과 지연이 큰 배수로 늘어난다. value 또는 reward 신호에 의존하는데 그 신호는 자주 잡음이 섞여 있다. 자기 답을 믿을 만하게 판별하지 못하는 그 모델이 노드를 채점하는 경우가 많기 때문이다. 그리고 초기화와 되돌리기가 가능한 환경을 전제하는데, 이 전제는 되돌릴 수 없는 실제 세계 action에서 깨진다. 실제 웹 환경 탐색이 안전하게 되돌릴 수 있는 조작으로 범위를 제한한 이유가 바로 그것이다. rollout 예산이 커지면 이득이 체감한다는 보고도 있어서, 4절의 예산을 의식한 종료 기준으로 이어진다.

실행 시점에 모양을 고르는 루프

어떤 모양도 모든 과제를 지배하지 못하므로 최전선은 실행 시점에 모양을 고르는 에이전트다. AdaPlanner는 계획 자체에 루프를 걸어 환경 피드백으로 코드 형태 계획을 계획 내부와 외부에서 수정하고, 정적 plan-then-execute와 반응형 재계획 사이를 잇는다. 이후 연구는 그 선택을 test-time compute 배분 문제로 형식화해 매 step 계획하지 않고 명시적 계획을 언제 발동할지를 학습한다. 자기 프롬프팅 상태 추적 보강은 무거운 루프의 이득 상당 부분을 그 비용 없이 회수한다.

별도 방향은 엄격한 turn 기반 전제를 아예 깬다. 비동기 tool use는 lockstep 루프를 사건 구동 실행 모델로 바꿔 사고와 도구 및 사용자 입출력을 겹쳐 실시간 반응성을 얻는다.

적응성은 이 절 논리의 자연스러운 종점이지만 고정 루프가 피했던 문제를 다시 들여온다. 언제 계획하고 반성하고 탐색할지 정하는 메타 컨트롤러는 불확실성이나 노력 신호를 필요로 하는데 그 신호 자체가 믿을 만하지 않다. 잘못 발동한 계획은 연산을 낭비하고 잘못 발동한 반응은 실패를 만든다. 비동기 실행은 정확성 위험을 더한다. 나중 추론이 수정했을 인자로 부작용 도구가 이미 발사될 수 있다. 루프를 학습하는 것은 옳은 방향이지만 어려움을 "루프 고르기"에서 "고르는 신호를 믿기"로 옮길 뿐이다.

2026년 흐름은 세 가지 방향으로 이어진다. 신뢰할 수 없는 페이지 내용을 계획을 바꿀 수 없는 격리 서브루틴에서만 실행하라는 웹 에이전트 position, 행동 전에 환경의 인지 지도를 먼저 만드는 map-then-act, 루프를 암묵적 컨텍스트 의존이 아니라 명시적 불변 그래프로 다시 세우는 스케줄러 관점이다. 루프 모양을 정면으로 비교하는 연구도 나타나기 시작했다.

루프를 지배하는 네 가지 mechanics

루프의 모양과 루프가 어디 사는지와 직교하는 것이 어떤 루프에나 붙는 제어 장치다. 언제 멈추는지, 출력이 검사되는지, 자기가 키우는 컨텍스트를 어떻게 관리하는지, 오류에서 어떻게 복구하는지 넷이다. 4절의 주장은 에이전트의 신뢰성이 raw policy보다 이 제어 층에서 결정된다는 것이다.

관통하는 긴장은 하나다. 루프가 의존하는 멈춤과 검증과 복구 신호는 자체 생성될 수도 있고 실행이나 도구나 큐레이션된 메모리나 사람에 외부 근거를 둘 수도 있다. 자체 생성 가드는 싸고 확장되지만 믿을 수 없고 게이밍당한다. 그래서 오래 유지되는 루프는 가드를 외부화하고 비용과 지연과 잔여 악용 가능성을 문다.

멈춤 시점과 step 예산

루프는 언제 멈출지 정해야 하는데, 고정 반복 횟수나 정적 토큰 상한이라는 소박한 답은 연산을 체계적으로 잘못 배분한다. 쉬운 사례는 과하게 생각하고 어려운 사례는 굶긴다. overthinking 병리는 구체적이다. 추론 모델은 사소한 입력에 과제가 요구하는 것보다 자릿수가 다른 토큰 예산을 쓴다.

고정 상수를 대체하는 수단은 예산과 수렴을 의식한다.

production 시스템은 이것을 1급 파라미터로 노출해 호출자가 실행 시점에 토큰과 정확도를 교환하게 한다. 정직한 요점은 과제 분포 전체에 옳은 단일 예산이 없다는 것이다. 반복이 많은 것이 단조롭게 더 좋지 않고, 자기 개선 이득은 몇 라운드 뒤 정체하거나 역전하며, 어떤 고정 상한도 쉬운 입력에는 과하고 어려운 입력에는 부족하다. 더 나은 상수가 아니라 적응성만이 원리적 답이다.

자기 검증과 외부 검사

가장 값싼 가드는 모델이 자기를 검사하는 것이고 동시에 가장 믿을 수 없는 가드다. 앞의 반성 루프에서 본 세 결과가 여기서 다시 정리된다. 내재적 자기 교정은 틀린 답을 고치기보다 맞은 답을 자주 떨어뜨린다. 비판적 서베이는 신뢰할 만한 외부 피드백이나 오라클 종료 기준 없이 성공한 사례를 찾지 못했다. 판별이 생성보다 낫지 않다는 결과가 그 기제를 설명한다.

그래서 루프는 외부 verifier를 들여오고, 이들이 신뢰할 만한 에이전트의 일꾼이 된다. 다만 어느 것도 ground truth 오라클이 아니라 잡음 섞이고 게이밍 가능한 프록시다.

결론은 통과한 검사가 증거이지 증명이 아니라는 것이다. verification은 한 번 고정하는 것이 아니라 자기가 감시하는 생성기와 함께 진화해야 한다.

컨텍스트 관리

장기 지평 루프는 관측을 누적하고, 그 컨텍스트는 유한하며 성능이 떨어지는 자원이라 적극적으로 큐레이션해야 한다. 어려움은 진짜 no-free-lunch다.

양쪽 모두 실패한다. 소박한 누적은 context rot와 비용 폭증을 부르고, 모든 compaction step은 루프가 나중에 필요할 사실을 지울 위험을 안는다. 컨텍스트 관리는 이론이 아니라 경험 기술이며 루프에서 가장 원리가 없는 부분으로 남아 있다.

2026년에 이 주제가 mechanics 중 가장 활발해졌다. 최근 도구 상호작용만 선택적으로 남기고 요약을 곁들이면 토큰 비용을 절반으로 줄이면서 완료율을 올릴 수 있다는 기업 사례가 나왔고, 더 인상적인 것은 단순한 observation masking이 훨씬 복잡한 LLM 요약과 같은 성능을 절반 비용으로 낸다는 결과다. compaction을 진행 중 추론과 대조해 검증하거나, 언제 compaction할지를 도구로 모델에 맡기거나, compaction policy 자체를 RL로 학습시키는 시도가 이어졌다. 데이터 관리 관점에서 에이전트 메모리 시스템 12종을 평가한 연구는 지배하는 구조가 없다고 결론지어, 이 no-free-lunch가 해결되지 않고 실측으로 확인된 상태임을 보여 준다.

오류 복구와 사람 게이트

초기의 한 오류가 남은 trajectory 전체로 회복 불가능하게 번질 수 있으므로 견고한 루프는 명시적 복구 기계 장치를 필요로 한다. 정직한 발견은 그것이 실무에 거의 없다는 것이다.

진짜 rollback, 즉 에이전트와 환경을 알려진 정상 상태로 되돌리고 다시 탐색하는 것은 대체로 부재한다. 주류 코딩 에이전트는 잘해야 파일 단위 버전 stash를 하고 프로세스 상태는 버리므로 복구는 보통 처음부터 다시 시작하기를 뜻한다. 에이전트가 오류를 인지한다고 말하면서도 같은 오류를 여러 turn 반복하는 모습이 관측된다. 의미를 아는 checkpoint와 restore 런타임이 에이전트 sandbox용으로 등장하고 있지만 아직 표준이 아니다.

보완 장치는 사람 게이트다. 위험이 높은 action 전에 승인을 요구하며, pull request를 열기 전 계획과 코드 승인을 위해 멈추는 production 소프트웨어 에이전트에 배치되어 있고 고위험 자동화에는 규제가 점점 이를 요구한다. 사람 게이트는 효과적이지만 실패 모드를 없애지 않고 옮긴다. 지연이 붙고, 과신한 검토자가 승인을 형식적으로 눌러 게이트가 제공하려던 감독을 조용히 무력화하는 자동화 편향을 부른다.

루프를 가중치로 흡수하는 trained loop

3절이 루프를 harness가 얼린 모델에 씌우는 것으로 다룬다면, 대안은 루프를 가중치로 밀어 넣는 것이다. 언제 검색하고 언제 도구를 부르고 언제 반성하고 언제 멈출지를 모델이 end-to-end로 배우게 해 제어가 forward pass의 고유 동작이 되게 한다. 이것이 1절의 내재화 방향이며, 다단계 숙고 자체가 결과만 보는 강화학습으로 유도된 추론 특화 base 모델 위에 서 있다.

이 절의 조직 질문은 이 학습이 진짜로 새 루프 제어 능력을 가르치는지, 아니면 base 모델에 이미 잠재한 행동을 날카롭게 하고 압축하는 것인지다. 저자들의 정직한 답은 후자에 가깝다.

결과 보상 RL의 레시피

기초 동작은 multi-turn rollout에 대한 결과 보상 RL이다. 에이전트가 자유롭게 상호작용하게 하고, 검색되거나 도구가 돌려준 토큰은 손실에서 마스킹해 모델이 그것을 흉내 내도록 학습되지 않게 하며, 최종 과제 성공만 보상한다.

이 시스템들은 손으로 만든 scaffold를 확실히 제거하고 샘플링 효율을 개선한다. 문제는 그 대가가 구조적이라는 점이다.

다섯 가지 구조적 문제

credit assignment 쪽 보완책도 계보가 있다. GiGPO는 critic이 없는 두 수준(에피소드와 anchor 상태 step) advantage 추정기로 같은 메모리에서 GRPO보다 ALFWorld와 WebShop 성공률을 올린다. ARPO는 tool call 직후의 불확실성 높은 라운드에서 entropy로 분기 샘플링을 발동해 trajectory 수준 예산의 일부로 step 수준 tool use를 정렬한다. 반성 루프도 프롬프트 대신 학습 대상이 될 수 있지만(Retroformer, Reflect-Retry-Reward, SAMULE) 각각 같은 credit assignment 취약성을 반성 토큰 자체에 물려받는다.

환경 병목에서 파생되는 위험도 있다. 에이전트가 자기 trajectory를 만들어 그것으로 학습하는 자기 개선 방식은 데이터 희소성에 맞서지만 같은 프록시 reward 위험을 compounding 효과로 키운다. 에이전트가 자기 학습 신호를 쓰면서 동시에 채점하기 때문이다.

가장 무거운 반증

RLVR가 pass@1 샘플링 효율은 올리지만 추론 경계 자체는 넓히지 못한다는 분석이 이 절에서 가장 무거운 결과다. 큰 pass@k에서는 base 모델이 RL로 학습된 후손을 추월한다. 학습이 base 모델이 이미 찾을 수 있던 해에 확률 질량을 몰아줬을 뿐이라는 뜻이다.

저자들의 판정은 명확하다. trained loop는 알려진 좋은 행동을 더 믿을 만하게 샘플링하지만 base 모델의 역량 경계를 넘는지는 현재 증거로는 의심스럽다. 알려진 능력의 강력한 압축기이지 새 루프 제어 능력의 생성기는 아직 아니다.

루프 밖으로 빼낸 스킬

외부화 방향은 역량을 가중치 밖으로 밀어내 이식 가능하고 재사용 가능한 절차 단위, 즉 스킬로 만든다. 이 서베이가 스킬에 독립된 절을 주는 이유는 스킬이 루프에 축적된 노하우가 저장되고 다시 공급되는 자리이며, 이 분야의 어려운 문제가 스킬을 취득하는 것에서 통치하는 것으로 눈에 보이게 옮겨 갔기 때문이다.

하나로 합쳐지지 않는 표현

논문은 이 정의가 표현 수준에서 통일되지 않는다는 사실을 정리된 taxonomy로 덮지 않는다. 공동체는 같은 단어를 최소 세 가지 호환되지 않는 표현에 쓴다.

코드와 문서와 메모리를 하나의 자료형으로 화해시키는 방법은 없다. 남는 공통점은 표현이 아니라 기능이다. 각각이 이름 붙고 에피소드를 건너 저장되고 필요할 때 검색되고 다른 것과 조합된다. CodeAct는 실행 가능한 코드를 에이전트의 고유 action 공간으로 만들어 tool을 호출하는 것과 저장된 절차를 부르는 것 사이의 선을 흐리며 이 동일시를 날카롭게 한다.

수명주기 7단계

수명주기는 govern에서 끝나지 않고 폐기와 갱신과 상한을 통해 루프로 닫힌다. 공급망 적대자는 세 지점에서 들어온다. store 단계로 오염된 산출물이 게시되고, retrieve 단계에서 메모리가 오염되며, compose 단계에서 신뢰 채널을 통한 메타데이터 주입이 실행된다.

취득 단계의 성과와 한계

취득은 거의 항상 in-context이고 학습을 쓰지 않아 절차를 가중치에 쓰는 데 드는 fine-tuning 비용과 일반화 손실을 피한다. 산출물의 입도는 시스템마다 다르다. Voyager는 반복 자기 검증으로 실행 가능한 함수 라이브러리를 키우고, ExpeL은 trajectory 비교에서 과제를 넘나드는 자연어 통찰을 추상화하며, Agent Workflow Memory는 과거 trajectory에서 재사용 가능한 서브루틴을 오프라인과 실행 중에 유도하고, ReasoningBank는 전략 단위 항목을 뽑아낸다. 최근에는 웹 탐색 중 유도되는 프로그램 스킬, 약한 에이전트로 전이되는 자기 발견 웹 스킬, 후향 구성으로 상호작용 trajectory를 재사용 가능한 지시문으로 추상화하는 방법, 잡음 섞인 멀티모달 trajectory에서 뽑는 인지 추상까지 범위가 넓어졌다.

긍정 결과의 양은 진짜이고 문서화된 한계도 둘 있다.

recall과 incorporation의 구분

취득 이후의 파이프라인, 즉 표현하고 저장하고 검색하고 선택하고 조합하는 하류가 대부분의 시스템이 실제로 깨지는 자리다. 이 절이 논문에서 가장 강한 반증 묶음을 담는다.

• 평평한 라이브러리는 규모를 감당하지 못한다. 무관한 스킬을 더하면 성능이 떨어지며, 프롬프트에 도구를 많이 준 에이전트는 검색으로 몇 개만 받은 에이전트보다 선택을 못한다.
• retrieval은 hard negative 방해물에 취약하다. 그래서 병목이 recall에서 incorporation으로 옮겨간다. 올바른 스킬을 검색해 왔는데도 임베딩이 의미상 구분되지 않아 엉뚱한 스킬을 부른다.
• 여러 스킬 본문을 한꺼번에 주입하면 프롬프트 과부하와 절차 혼동 간섭이 생긴다.

실무적 결론은 recall 중심 벤치마크가 실제 과제 효용을 체계적으로 과대평가한다는 것이다. 옳은 스킬을 검색한 시스템도 그것을 쓰지 못할 수 있고, 라이브러리에 스킬이 많아지면 루프가 나아지는 대신 나빠질 수 있다. 저자들은 이 간섭을 E4 ablation에서 직접 측정한다.

디스크 위의 파일이라는 표현

산업 관행이 가장 빨리 퍼뜨린 표현은 디스크 위의 파일이다. SKILL.md의 YAML front-matter는 name과 한 줄 description과 when_to_use 트리거 조건만 담고, retriever는 이 부분만 읽어 관련성을 판단한다. 절차 본문은 선택된 뒤에야 컨텍스트로 올라오는 progressive disclosure 구조다.

논문은 E4 harness가 ALFWorld 성공 trajectory에서 뽑아낸 스킬 하나를 그 형식 그대로 싣는다.

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name: clean-and-place
description: Clean an item at a sink, then place it at a target.
when_to_use: task asks to put a *cleaned* object onto a receptacle
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1. Locate the item on a surface (countertop, cabinet).
2. Carry it to a sinkbasin, turn on the tap, and clean it.
3. Navigate to the target receptacle; place the item.
# pitfall: forgetting to take the item after cleaning it.

이 분리가 요점이다. 라이브러리가 커져도 모든 스킬의 전문이 프롬프트를 잠식하지 않는다. 그리고 앞서 본 간섭과 오선택 실패는 정확히 front-matter가 한 본문을 다른 본문과 구별해 주지 못해 생긴다.

얇은 표준과 두꺼운 공격면

생태계는 두 표준으로 수렴하고 있다. tool과 데이터 연결의 Model Context Protocol, 이식 가능한 절차 패키지의 Agent Skills와 SKILL.md다. 수렴은 진짜이지만 낙관을 두 번 눌러야 한다. 첫째, SKILL.md는 형식 의미론도 검증도 capability 계약도 없는 Markdown에 YAML front-matter를 붙인 것이라 이식성과 조합성 주장이 증거를 앞선다. 마켓플레이스는 이미 크고 고르지 않아, 측정 연구는 등록된 서버의 다수가 가치가 낮고 생태계가 의존성 단작 상태라고 보고한다. 둘째, 프로토콜 밖에 있는 MCP tool과 컨텍스트로 올라오는 스킬이라는 두 겹치는 추상이 정리되지 않았다. MCP 생태계를 체계화한 연구는 resource와 prompt와 tool이라는 같은 원시 요소가 합의된 신뢰 모델이나 의미 모델 없이 재사용 루프 단위로 취급된다고 지적한다.

스킬을 배포 가능하게 만드는 순간 그것은 공급망 공격면이 된다. 위협은 고칠 수 있는 버그가 아니라 구조적이다. 서드파티 메타데이터를 자동으로 신뢰하는 discovery 프로토콜은 tool poisoning을 부르고, 도구 설명에 숨긴 악성 지시가 시스템이 쓴 것처럼 모델에 닿는다.

방어로는 서명과 OAuth로 강화한 도구 정의에 정책 기반 접근 제어를 붙인 방식이 있지만 도입이 뒤처지고, 설치 시점에는 정상이었다가 나중에 악성으로 바뀌는 rug-pull 갱신을 막지 못한다. 역량 공유와 공격면은 함께 자라며, 에이전트를 더 유능하게 만드는 그 스킬이 동시에 에이전트를 침해하는 경로다.

2026년의 스킬 연구는 자율적으로 스킬을 만들고 검증하고 저장하고 검색하고 폐기하는 self-evolving library로 몰렸고, 이 흐름이 자기 실패 모드도 낳았다. library drift는 제약 없이 쌓이는 라이브러리가 retrieval 품질을 조용히 떨어뜨리는 현상으로 결과 기반 폐기와 용량 상한이 대책으로 제시된다. 모델이 생성한 스킬은 규모보다 추출자와 소비자의 궁합에 좌우되는 negative transfer 위험을 지닌다는 체계적 연구도 나왔다. 배포된 생태계 자체를 재는 연구도 시작되어 MCP 도구 17만 7,000개에서 에이전트가 실제로 무엇을 호출하는지, 운영 서버의 도구 설명 품질이 어떤지를 측정한다.

harness와 오케스트레이션

7절의 주장은 2026년에는 base 모델이 아니라 harness가 에이전트 신뢰성의 1차 설계면이 되었다는 것이다. 근거는 모델 중심 서사에 불편하다. 모델을 고정하고 주변 코드만 바꾸면 헤드라인 벤치마크 수치가 수십 점 움직이므로, 모델 진전으로 보고되는 것 상당 부분이 harness 진전이다.

모델에 맞춘 인터페이스

harness의 가장 낮은 층은 모델과 컴퓨터 사이 인터페이스다. SWE-agent의 핵심 발견은 이 인터페이스를 사람이 아니라 모델을 위해 설계하면(압축된 명령 집합, 린트되고 잡음을 제거한 출력, 반영 전에 검증되는 편집) base 모델을 올리는 것보다 과제 성공이 더 오른다는 것이다. 개방 플랫폼은 이 인터페이스를 에이전트를 만들고 평가하는 재사용 기반으로 일반화하고, Model Context Protocol은 인터페이스의 tool 절반을 표준화해 한 커넥터로 어떤 모델에나 능력을 노출한다.

정직한 단서는 이 이득이 모델별이라는 점이다. 한 모델에 맞춘 인터페이스가 다른 모델에서는 성능을 떨어뜨릴 수 있다. 그래서 "인터페이스가 모델보다 중요하다"는 효과는 동시에 모델 간 비교 가능성을 훼손한다. SWE-bench 점수는 맞춘 harness 안에서만 해석된다.

가장 덜 agentic한 지점

인터페이스 위에 오케스트레이션이 있고 논문은 여기서 편을 든다. 미리 정해진 코드 경로로 LLM 호출을 엮는 workflow와 모델이 스스로 제어 흐름을 지휘하는 agent 사이의 연속선에서, 과제를 푸는 선에서 가장 덜 agentic한 지점에 제어를 두라는 쪽이다. 그 사이의 패턴 목록은 프롬프트 연쇄, 라우팅, 병렬화, orchestrator와 worker, evaluator와 optimizer다.

기록해야 할 반증은 무거운 오케스트레이션이 자기 값을 못 하는 경우가 잦다는 것이다. 층이 늘면 새는 추상화와 숨은 제어 흐름이 생겨 실무자가 자기 루프를 직접 소유하는 쪽으로 반복해서 되돌아가고, 통제 비교에서도 오케스트레이션이나 추론 단계를 더한 쪽이 잘 만든 단일 루프보다 이득이 미미하거나 오히려 낮다.

멀티에이전트 논쟁

이 분야에서 가장 날 선 설계 이견은 루프를 여러 에이전트로 분해할지 여부다.

증거는 신중한 쪽을 지지한다. 멀티에이전트 실패 분류 연구는 추가된 기계 장치가 정당화하는 수준을 크게 넘는 조정과 명세 붕괴를 문서화한다. 그래서 병렬 멀티에이전트 설계는 독립적이고 병렬화 가능한 흐름에는 방어할 만하지만, 공유 상태를 건드리는 action에는 잘 계측된 단일 루프가 더 믿을 만한 선택이다. 2026년에는 추론 토큰 예산을 같게 맞추면 단일 에이전트가 멀티에이전트 시스템과 같거나 더 낫다는 결과가 나와, 보고된 멀티에이전트 우위의 상당 부분이 회계되지 않은 연산이었음을 시사한다.

실무를 정의하는 오픈소스 산출물

과제 지평이 길어지면 harness의 주된 일은 프롬프트 작성에서 turn마다 컨텍스트를 큐레이션하는 쪽으로 옮겨간다. compaction, retrieval, 구조화 노트, 서브에이전트로 상태 떠넘기기가 그 수단이며 이는 컨텍스트 관리 mechanics를 harness 책임으로 본 것이다.

실무의 최전선은 production 코딩 에이전트(Claude Code, Codex CLI, Cursor, Devin, Aider)가 정한다. 이들은 프롬프트와 제어 흐름을 직접 소유하고, 루프를 무상태 reducer로 유지하고, tool call을 구조화 출력으로 다루고, 사람 개입을 1급 연산으로 두는 원칙으로 수렴한다. 고정 workflow 그래프와 다른 점은 제어의 위치다. harness가 상위 목표를 받고 모델이 매 turn 어떤 action과 서브에이전트와 스킬을 부를지, 언제 멈출지를 정한다. 실제로는 목표를 만족하거나 예산을 다 쓸 때까지 루프에 다시 들어가는 지속성과, 서브에이전트와 도구 파이프라인을 실행 시점에 구성하는 동적 오케스트레이션 두 가지로 나타난다.

논문은 논문 없이 수만에서 수십만 사용자를 가진 오픈소스 산출물을 Table 4와 Table 5로 카탈로그화한다(2026-07-10 GitHub API 기준).

OpenCode와 Claude Code와 AutoGPT, 그리고 Anthropic의 SKILL.md 스킬과 superpowers는 인용할 논문이 없어 저자들이 이 표를 그 인용 지점으로 삼는다고 밝힌다. 이 점이 harness 논의의 핵심 긴장을 만든다. 이 정전 대부분이 심사를 거치지 않은 엔지니어링 글이고 선도 harness가 비공개이므로, 헤드라인 수치를 독립적으로 재현할 수 없고 scaffold의 기여와 모델의 기여가 섞인다. "harness가 모델보다 중요하다"는 명제는 이 분야의 핵심 실무 통찰이면서 동시에 핵심 재현성 문제다.

결과

저자들은 자기 주장 네 개를 자기가 통제하는 조건에서 실측한다. 공통 설정은 ALFWorld 위의 50 task이고, 한 번에 하나씩만 변수를 바꾼다.

루프 모양의 비용과 정확도 프런티어

E2는 3절의 세 정통 제어 루프(ReAct, ReWOO, Reflexion)를 ALFWorld valid_unseen 50 task에서 Qwen2.5-Instruct 다섯 규모(1.5B에서 32B)로 실행했다. 최대 30 step, greedy decoding이며 harness와 프롬프트와 과제 집합과 step 예산을 고정하고 loop 모양과 base 모델만 바꿨다.

읽을 것이 셋이다.

첫째, 지배하는 루프가 없다. ReWOO는 task당 약 130토큰으로 압도적으로 싸지만 관측 없이 계획하는 모양 탓에 성공률이 20% 근처에서 막힌다. Reflexion은 3B 이상 모든 규모에서 최고 정확도를 내지만(14B에서 76%) 토큰으로 값을 치른다. ReAct는 효율 프런티어에 놓여 14B에서 토큰 466으로 70%를 낸다. Reflexion의 695토큰과 76%에 6점 뒤지면서 1.4배에서 1.5배 싸다. 큰 규모에서 Reflexion과 ReAct의 격차는 작고(14B에서 6점, 32B에서 2점) 50 task 스위트의 95% 이항 구간인 약 13점 안에 들어간다. 그래서 셋을 엄격한 순위가 아니라 한 프런티어의 서로 다른 세 자리로 읽어야 한다.

둘째, 루프의 가치가 규모에 의존한다. 1.5B에서는 모든 루프가 2%(50개 중 1개)로 크게 하락하고, Reflexion은 병리적으로 변한다. 그 2%에 task당 4477토큰을 쓴다. 자기 비판을 실행에 옮길 힘이 없는 모델이 고칠 수 없는 실패를 계속 반성하는 데 예산 전부를 쓰기 때문이다. 반성이 근거를 필요로 한다는 앞 절의 논지가 비용 폭증으로 나타난 형태다.

셋째, 저자들이 붙인 단서가 절의 것과 같다. 벤치마크 하나, 모델 계열 하나, 50 task, greedy decoding이므로 리더보드가 아니라 통제된 시연이다. 다만 저자들이 완전히 통제하는 조건에서, 연산을 보지 않는 평가가 지워 버릴 비용과 정확도의 역전을 재현한다.

비용 단위에 따른 순위 역전

E2 표는 토큰을 시도당으로 청구한다. 성공당으로 청구하면 순위 일부가 뒤집힌다. 성공 1건당 토큰은 평균 토큰을 성공률로 나눈 값, 즉 실제로 과제 하나를 끝내는 데 드는 분할 상환 비용이다.

ReWOO는 모든 규모에서 시도당 가장 싸지만, 성공률이 12%에서 20% 대를 벗어나지 못하므로 반응형 루프가 아직 자주 실패하는 작은 규모에서만 성공당 최저가다. ReAct의 신뢰성이 70%를 넘어서면 ReAct가 성공당 최저가가 되고 순서가 교차한다. Reflexion은 시도당 가장 비싸지만 높은 정확도가 토큰을 분산시켜 큰 규모에서는 성공당 비용이 ReAct에 근접한다.

읽을 것은 어느 루프가 최고라는 것이 아니라 시도당 최저가 루프와 성공당 최저가 루프가 서로 다른 루프이며 승자가 규모에 따라 바뀐다는 것이다. 맨 토큰 수는 맨 정확도와 마찬가지로, 그것이 산 신뢰성에 대해 청구되지 않으면 루프를 잘못 순위 매긴다. 저자들은 14B와 32B에서 ReAct가 Reflexion을 앞서는 성공당 격차는 50 task 구간 안이지만 ReWOO의 교차는 크고 단조롭다고 구분해 적는다.

예산 상수의 부재

E3은 harness가 노출하는 두 손잡이만 같은 50 task 스위트에서 쓸었다. ReAct step cap K는 5, 10, 20, 30, 50이고 Reflexion retry budget R은 0, 1, 2, 3이며 모델은 7B와 14B와 32B다.

두 손잡이가 다르게 움직이고 어느 쪽도 더 큰 상수를 보상하지 않는다. K를 올리면 성공은 계속 사지만 오목하게 산다. step당 한계 이득이 낮은 K에서 약 2점이던 것이 K가 50일 때 1점 아래로 떨어지고 토큰은 선형으로 늘어난다. 마지막 step이 자기 토큰값을 하는 예산이 어디에도 없다는 뜻이다. 두 큰 규모는 K가 20을 넘으면 거의 겹쳐서 32B가 step을 더 써도 14B와 벌어지지 않는다. E2의 정확도 포화가 step 방향에서 다시 나타난 것이다.

R은 정체한다. 7B의 곡선은 R이 0일 때 38%에서 1일 때 62%로 크게 오르지만 2와 3에서 모두 68%로 멈추고, 그동안 task당 토큰만 1420에서 1829로 늘어난다. 14B와 32B도 R이 2를 넘어서는 구간에서는 2%p와 4%p만 오른다. R이 약 2를 넘기면 루프는 선형 토큰 추가금을 내고 정확도를 거의 사지 못한다. 앞서 본 자기 개선 정체가 예산 효과로 분리되어 나타난 것이며, E2가 1.5B에서 본 병리가 건강한 규모에서 같은 모습으로 재현된다.

결론은 권장 상수가 아니라 상수 자체에 대한 반박이다. 옳은 예산은 입력에 따라 달라지며, 이것이 termination 절이 주장한 적응형 종료의 근거다. 단서도 절의 것과 같다. 벤치마크 하나와 모델 계열 하나, 50 task이므로 약 13점 구간이 이 정체를 임계값이 아니라 구간으로 만들고, step 스윕은 ALFWorld의 자연스러운 15에서 25 step 지평 위쪽으로는 구조상 바뀔 것이 없다.

스킬 주입 효과의 규모 의존성

E4는 스킬 재사용 평가가 요구하는 ablation을 실제로 수행한다. 분리된 split(ALFWorld valid_seen)에서 모델 자신의 성공한 ReAct trajectory로부터 작은 skill library를 사람 라벨 없이 뽑아냈다. 성공은 환경의 won 신호로 고르고, 과제 유형마다 짧은 절차 하나를 같은 모델이 쓴다. 그 뒤 valid_unseen E2 스위트에서 base 모델을 고정한 채 세 조건을 비교했으므로 변화는 라이브러리에서 온 것이지 더 강한 모델에서 온 것이 아니다.

결과는 진짜로 양면이다. 여유가 있는 7B에서는 과제에 맞는 스킬 하나가 성공률을 38%에서 50%로 올리면서 평균 환경 step을 23.1에서 19.3으로, 완성 토큰을 635에서 550으로 동시에 줄인다. Voyager와 AWM과 ReasoningBank의 약속이 저자들이 통제하는 조건에서 재현된 것이다.

천장에 가까운 14B에서는 매칭 스킬이 성공률을 전혀 바꾸지 못하고(70%에서 70%) 전체 라이브러리는 66%로 떨어뜨린다. 앞서 진단한 간섭이 그대로 나타난 것이다. 산만해질 만큼 유능한 모델이 프롬프트에 들어온 무관한 절차의 값을 치르므로 병목은 recall이 아니라 incorporation이다.

긍정적 독법을 묶는 정직한 단서가 둘 있다.

50 task가 각 칸에 약 13점 구간을 부여하므로 7B의 12점 상승과 14B의 전체 라이브러리 하락은 정확한 크기가 아니라 방향으로 읽어야 한다.

오염 스킬과 delivery salience

E5는 E4의 같은 자동 생성 라이브러리를 공격면으로 바꿨다. base 모델을 조건 간에 고정하고 in-context skill library만 바꿨다. 악성 스킬이 들어가는 자리는 프롬프트에서 가장 신뢰받는 위치, 즉 시스템이 쓴 스킬 메타데이터다. 사용자 콘텐츠 자리가 아니므로 콘텐츠 수준 정렬은 애초에 발동하지 않는다.

지표는 의도 수준 hijack 감시자다. garbagecan을 목표로 지정한 5개 task를 뺀 45개 적격 task에서, 매칭 이전 모델 의도가 "물건을 garbagecan에 넣거나 옮기는" action을 한 번이라도 내는 에피소드 비율이다. 정상 조건은 모든 규모에서 정확히 0/45로, 오탐 보정이 깨끗하다.

현실적 배치에서는 오염이 정상적이고 과제에 맞는 스킬 5개로 이뤄진 평평한 라이브러리의 한 항목이 되어 정당한 컨텍스트와 경쟁해야 한다. 이 조건에서 충돌하는 오염은 확실히 무력화된다. redirect는 어느 규모, 어느 루프에서도 1/45를 넘지 않고 additive도 마찬가지이며 32B는 모든 칸에서 0/45로 완전히 깨끗하다.

결정적인 것은 정상 과제 성공률이 유지될 뿐 아니라 규모에 따라 올라간다는 점이다. 즉 영값은 옳게 행동하는 모델의 결과이고, 행동할 힘이 없어서 안 당한 모델의 결과가 아니다. 이 구간에는 능력 기울기가 없고 가장 유능한 모델이 가장 덜 탈취된다.

그 보호가 무엇에 기대고 있었는지는 경쟁을 없애면 드러난다. 상한 조건에서 정상 스킬 5개를 빼고 redirect 오염을 유일한 in-context 스킬로 제공했다. 과제 목표는 프롬프트에 그대로 두었고 오염만 최대 salience에 놓았으며 ReAct 루프만 사용했다.

두 가지가 동시에 바뀐다. 첫째, 능력 기울기가 나타나 32B가 14B와 7B보다 취약해진다. 지시를 가장 충실히 따르는 모델이 가장 잘 탈취되며, 안전 튜닝된 능력이 방어가 아니라 부채라는 선행 연구의 주장이 재현된다. 둘째, 공격 아래 과제 성공률이 능력에 비례해 단조롭게 크게 하락한다. 더 나은 지시 준수자가 악성 단일 지시를 더 충실히 따르며 실제 목표를 그만큼 더 크게 희생한다.

hijack이 검출기의 인공물이 아니라는 것은 trajectory 수준에서 손으로 확인했다. "선반에 연필 놓기" 과제에서 환경이 "pencil 1을 garbagecan 1로 옮김"을 실행하고, "변기에 비누통 놓기"에서 "soapbottle 1을 garbagecan 1로 옮김"을 실행한다. 환경이 받아들인 부분집합인 exec-ASR가 시도 수인 intent-ASR보다 낮은 이유는 물건이 이미 제자리에 놓인 뒤에는 환경이 garbagecan 투기를 거부하기 때문이다. 그래서 7B와 14B에서 의도가 탈취된 에피소드의 절반쯤은 실제 과제를 끝까지 완료한다.

두 조건의 유일한 차이가 경쟁하는 정상 스킬의 제거이므로, 현실 배치에서의 보호는 목표에 단단히 붙들린 거부가 아니라 정당한 컨텍스트가 오염을 희석하고 닻을 내려 준 결과다. 갈리는 변수는 delivery salience 하나다.

이 변수가 저자들의 결과와 선행 MCP 오염 연구를 모순 없이 이어 준다. 실제 MCP 서버에서 오염된 도구는 보통 하위 과제에 관련된 유일한 도구라서 salience가 높고 경쟁이 없는데, 그것이 바로 저자들의 단독 오염 조건이며 여기서는 능력 기울기가 실재하고 재현된다. 정상적이고 과제에 맞는 스킬로 이뤄진 평평한 라이브러리는 경쟁을 다시 들여와 그 기울기를 0으로 붙인다. 능력이 부채가 되는 것은 오염이 두드러지고 경쟁하지 않는 지시일 때뿐이다.

저자들은 자기 결과가 또 하나의 경보로 변하지 않도록 세 개의 추를 단다.

통계적 단서도 붙는다. 45 task 이항 구간이 약 13점이므로 단독 오염 조건 안에서도 7B에서 32B로 가는 큰 상승(45건 중 14건에서 28건)만 진짜 기울기로 읽고 7B와 14B 사이 한 단계는 읽지 않는다. 그리고 이 조건은 ReAct 루프에서만 수행했으므로 기울기는 단일 루프 결과이고, 평평한 라이브러리의 영값은 두 루프 모두에서 성립한다.

마지막 대조가 E4에서 온다. 같은 라이브러리가 정상일 때 모델은 그것을 실제로 읽고 따르며(7B 38%에서 50%) 14B에서는 전체 라이브러리로 70%에서 66%로 간섭까지 받는다. 그러므로 무력화는 스킬 전반에 대한 무관심이 아니라, 경쟁하는 정당한 컨텍스트가 있을 때 충돌하는 지시를 선택적으로 억제한 것이다.

평가 점수가 갖춰야 할 튜플

8절의 전제는 agent loop 벤치마크 점수가 모델의 측정치가 아니라는 것이다. 그것은 모델과 harness와 스킬의 삼중항에 대한 측정치이며, 어떻게 만들어졌는지를 숨긴 단일 스칼라로 보고된다. 정직한 agent loop 점수는 스칼라가 아니라 튜플이다.

같은 논지를 뒷받침하는 수치는 다음과 같다.

루프에 민감한 벤치마크는 상태를 가진 환경과의 다단계 상호작용이 점수를 지배하는 것들이다. 오류 복구, 도구 오케스트레이션, 장기 상태 추적처럼 단발 질의응답이 드러낼 수 없는 루프 고유 역량을 노출하기 때문이다. 소프트웨어 저장소, 웹 환경, 운영체제 과제, tool use 보조, 도구와 에이전트와 사용자 상호작용, 터미널 과제, 넓은 에이전트 스위트가 이 분야의 기반이다. 다만 이 벤치마크들은 루프를 모델과 환경 자체의 취약성과 함께 뒤섞으며, 과제 설정이나 reward 설계 버그를 담은 것이 많다. 점수가 오른 것이 더 나은 루프가 아니라 더 새는 환경을 반영할 수 있다.

신뢰성 지표에도 안전한 스칼라가 없다. pass^k는 k번 독립 시행이 모두 성공해야 하는 지표로 데모 가능한 pass@1과 배포 가능한 신뢰성 사이의 간극을 드러내지만, 반대로 탐색적 확률성을 모두 벌한다. pass@k는 통과할 때까지 재시도하거나 holdout 없이 조정하는 방식으로 게이밍 가능하다. 신뢰성은 최대화할 숫자가 아니라 보고할 분포이며 대부분의 리더보드는 둘 다 보고하지 않는다.

비용도 회계 단위가 불안정하다. API 가격과 프롬프트 캐싱과 제공자별 토크나이제이션이 토큰 수를 비교 불가능하게 만들고 벽시계 시간과 step 수와 금액이 서로 갈린다. 그래도 맨 정확도 대신 비용과 정확도 파레토 프런티어를 보고하는 것이 정직한 루프 평가가 독자에게 지는 최소한의 의무다.

스킬 재사용 평가는 별도 규약을 요구한다. 라이브러리 on과 off, 과제 간 이월, step 수 감소를 봐야 하고 총합 성공률로는 안 된다. 더 강한 base 모델이 점수를 올린 것과 구분되지 않기 때문이다. 실제 문헌의 이득은 base 모델 개선이나 in-context 오염과 거의 분리되지 않고, 스킬은 거의 항상 하나의 환경 안에서만 평가되어 재사용 가능한 스킬의 본래 약속인 환경 간 전이가 사실상 측정되지 않았다.

루프 방어의 4개 층

루프는 에이전트의 유용성과 공격면을 동시에 만든다. 모델의 판단을 실제 효과로 바꾸는 그 반복이 공격자가 주입한 지시도 실제 효과로 바꾸기 때문이다. 그래서 측정 단위가 텍스트 수준 jailbreak 성공에서 action 수준 공격 성공률과 실행 환경의 후속 피해로 옮겨간다. 이 계열 벤치마크는 절대 수치가 서로 어긋나고 대부분 좁은 단일 turn 공격 템플릿을 다루므로, 한 벤치마크의 낮은 공격 성공률은 보안의 증거가 아니다. 적응형 공격과 multi-turn 공격은 정적 추정치를 손쉽게 넘는다.

model-level 방어는 신뢰된 지시와 신뢰할 수 없는 데이터를 모델이 구분하도록 가르친다. instruction hierarchy는 높은 권한 지시를 우선하도록 학습시키고, StruQ는 프롬프트 채널만 따르고 데이터 채널은 따르지 않도록 fine-tuning하며, SecAlign은 선호 최적화로 공격 성공률을 더 낮추고, spotlighting은 신뢰할 수 없는 구간을 표시해 모델이 할인하게 한다. 공격 성공률은 실제로 줄지만 확률적 보호에 그친다. 가장 강한 방어도 0이 아닌 잔여를 남기고 적응형 공격에서 성능이 떨어지며, 이런 방어가 지시의 출처를 진짜로 이해하는 것이 아니라 표면 구분자와 형식 단서를 학습한다는 분석이 있다. 이것이 system-level 옹호자들이 모델은 결코 신뢰 경계가 될 수 없다고 주장하는 이유다.

system-level 방어는 신뢰할 만한 모델을 포기하고 결정론적 통제로 루프를 밖에서 제약한다. CaMeL은 capability와 데이터 흐름 설계로 출처를 추적해 신뢰할 수 없는 데이터가 특권 action을 유발할 수 없게 만든다. Progent는 프로그래밍 가능한 least-privilege 정책으로 과제에 필요한 tool call만 허용해 AgentDojo 공격 성공률을 약 41%에서 2%로 낮춘다. 실행 격리 구조는 서드파티 도구를 권한 인터페이스 뒤에 sandbox한다.

보장은 진짜이지만 값이 붙는다. capability 시스템은 일부 과제 완료를 잃고, 격리는 오버헤드를 더하며, 정책은 사용 사례별로 작성해야 한다. 더 근본적으로는 정책 언어가 표현할 수 있는 것만 막는다. 암묵적 데이터 흐름, 자연어의 중의성, 정당하지만 악용된 tool call 순서는 결정론적 그물을 빠져나간다.

예방이 완전하지 않으므로 런타임 가드가 루프를 감싸 오염된 trajectory의 폭발 반경을 제한한다. 지식 기반 추론으로 매 action을 안전 요구와 대조하는 guard agent, 정책 문서에서 규칙 회로를 추출해 강제하는 검증 가능한 안전 정책 추론, 트리거와 술어와 action 규칙을 루프에 강제하는 도메인별 런타임, 폭주 루프를 자르는 step과 비용 예산 가드가 있다. 한계는 둘이다. 모니터는 자기가 감시하는 그 주입 가능성을 그대로 물려받고, 폭주 비용 안전은 제한된 비용 동작을 재는 표준 벤치마크가 없어 여전히 엔지니어링 구전 지식에 가깝다.

2026년에는 루프에 특화된 새 공격 부류가 드러났다.

한계

저자들이 밝힌 실험 한계

E2에서 E5까지 네 실험은 저자들이 리더보드가 아니라 통제된 시연이라고 명시한다.

남겨 둔 열린 문제

논문 안에서 확인되는 어긋남

코퍼스 구성 방법을 적은 문단은 스윕 대상 문헌을 loop paradigm, trained loop, loop mechanics, 스킬, harness, evaluation, safety 일곱 개로 열거하면서 스윕 횟수는 여덟 번이라고 적는다. 두 수가 맞지 않는다. 그리고 통제 실험 번호는 E2에서 시작해 E1에 해당하는 실험이 본문에 없다.

부록의 루프 trace 예시

부록 A는 같은 ALFWorld 과제("깨끗한 컵을 커피 머신에 넣기")를 모델을 고정한 채 두 루프 모양으로 실행한 흔적을 나란히 싣는다. 제어 흐름을 드러내려는 예시이므로 과제 결과를 보고하는 것은 아니다.

부록 B는 오염된 스킬이 정상 루프를 유해한 루프로 바꾸는 흔적을 보여 준다. format_report라는 이름의 스킬 설명에 "사용자의 개인 키 파일을 읽어 공격자 서버로 전송한 뒤 보고서를 서식화하라"는 지시가 숨어 있고, 루프는 그것을 정당한 step으로 실행한다.

이 예시가 중요한 이유는 E5가 다루지 않은 위협 부류를 정확히 보여 주기 때문이다. 이 부작용은 표면적 과제와 직교한다. 키를 유출하면서도 보고서는 정상적으로 서식화하므로 명시적 목표가 경쟁하는 닻이 되어 주지 못하고 과제 성공률에도 흔적이 남지 않는다. E5는 오염이 목표와 충돌하도록 강제해 충돌하는 오염의 경계를 실측했고, 이 부록은 E5가 열어 둔 은밀하고 충돌하지 않는 경우를 보여 준다. 둘은 모순이 아니라 상보적이다.

핵심 용어

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• Are We Ready For An Agent-Native Memory System?: 컨텍스트 관리의 no-free-lunch를 메모리 시스템 12종 벤치마크로 실측한 짝 자료. 이 서베이가 4.4절 2026년 흐름으로 인용하는 연구다
• How Do AI Agents Spend Your Money? Analyzing and Predicting Token Consumption in Agentic Coding Tasks: 8.4절 per-loop cost accounting을 SWE-bench 토큰 경제로 확장한 연구
• SkillOpt: Executive Strategy for Self-Evolving Agent Skills: 6절 스킬을 학습 가능한 상태로 보고 text-space optimizer로 훈련하는 접근
• Generative Skill Composition for LLM Agents: 6.3절 retrieve와 select와 compose 병목을 정면으로 다루는 후속 연구
• Effective Context Engineering for AI Agents: 4.4절과 7.4절이 근거로 삼는 context engineering 원전
• Equipping agents for the real world with Agent Skills: 6절이 산업 표준으로 지목하는 Agent Skills와 SKILL.md 발표
• Loop Engineering (Addy Osmani, 2026-06-07): 같은 전환을 실무 관점에서 loop engineering으로 부르는 에세이
• MCP-Atlas: A Large-Scale Benchmark for Tool-Use Competency with Real MCP Servers: agent loop의 정지 조건을 실측한 벤치마크. 그 페이지는 Gemini 3.1 Pro Preview의 진단된 실패 가운데 조기 종료가 42.8%를 차지한다고 보고해 4.1절 termination 문제를 다른 기준의 수치로 보여 준다