에이전트 메모리
실행 간 메모리의 범위·우선순위·최신성
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Engineering · Agent Engineering
jermes-app: PC와 폰을 pod로 연결한 에이전트 런타임과, 클러스터는 세우고 보고는 틀린 5회 실험
XGEN 코드를 고치지 않고 사용자의 PC와 폰을 pod로 연결해 로컬 자원을 도구로 쓰는 에이전트 런타임을 만들었습니다. 같은 k3s 과제를 5회 맡겨 과제 완수 3회, 정확한 보고 0회라는 격차를 계측하고, 한 번의 호출로 끝나는 검증 도구와 파괴적 명령 차단으로 대응했습니다.
Engineering · Agent Engineering
Jermes: 홀드아웃에서 이득이 재현된 절차만 스킬로 승격하는 엔진과, 실측이 찾은 게이트의 구멍들
에이전트 실행 기록에서 재사용 절차를 뽑되, 작성에 쓰지 않은 홀드아웃 케이스에서 이득이 재현될 때만 스킬로 승격하는 자가학습 엔진입니다. dev에서만 오른 스킬의 승격, 1건짜리 홀드아웃, 부호가 뒤집히는 평균 같은 게이트의 구멍을 실측으로 막았고, 실제 XGEN 에이전트 노드의 정답이 0/6에서 6/6이 됐습니다.
Engineering · Agent Engineering
agethos: 성격 설명을 타입 있는 설정으로 컴파일하고, judge가 못 보는 행동 편차를 계측하기
LLM 에이전트에 성격·기억·감정을 부여하는 PyPI 라이브러리 agethos에서 성격 값이 추론 방식에 인과적으로 닿게 하고, 자연어 설명을 설정으로 컴파일하는 draft·judge·repair 루프를 만들었습니다. judge 패널로 충실도를 0.930까지 올렸지만 장착된 인격의 Mini-IPIP 측정은 0.783이었고, 그 간격을 재는 검증 계층을 더했습니다.
Engineering · Agent Engineering
에이전트 기억 계층 설계: 저장만 되던 교훈이 다음 실행을 바꾸기까지
하네스의 기억을 작업 기억, 실행 상태, 장기 기억으로 수명에 따라 나눠 엔진 훅과 4스코프 메모리로 구현했습니다. 경고 없이 0행이던 상태 기록과, 실패한 답만 담긴 채 정렬 없이 공급되던 교훈을 추적해 고쳤고, 다음 실행의 첫 초안이 재시도 없이 통과하는 것을 확인했습니다.