오픈소스 범용 인공지능(AGI) 개발 기업 센티언트 랩스가 AI 코딩 에이전트의 성능 개선을 위한 자가 학습 프레임워크를 공개했다. 인공지능(AI) 기술이 단순 대화형 서비스를 넘어 실제 업무를 수행하는 에이전트형 AI로 확장하는 가운데, 작업 수행 과정에서 발생하는 실패 경험을 구조화해 성능 개선에 활용하는 방식이다.

센티언트 랩스는 AI 코딩 에이전트 성능 향상을 위한 자가 학습 프레임워크 ‘에보스킬(EvoSkill)’의 신규 버전 v1.1.0을 공개했다고 11일 밝혔다. 

에보스킬은 AI 에이전트가 작업 수행 중 겪은 실행 실패 사례를 분석하고, 이를 재사용 가능한 구조적 기술 형태로 자동 변환하는 시스템이다. 특정 업무에 한정되지 않는 태스크 애그노스틱(task-agnostic) 기반으로 설계됐으며, 복합 추론과 다단계 실행 과정에서 오류가 누적되는 기존 AI 에이전트의 한계를 보완하는 데 초점을 맞췄다.

에보스킬은 기존 에이전트의 실패 경험을 단순 오류로 처리하는 대신, 이후 작업에 재사용할 수 있는 ‘스킬’ 형태로 저장해 에이전트의 수행 능력을 점진적으로 개선하는 구조다. 실행자(Executor), 제안자(Proposer), 스킬 빌더(Skill Builder)로 구성된 ‘자가 진화 루프(Self-Evolving Loop)’를 갖춰, 에이전트가 작업을 수행하다 오류가 발생하면 제안자가 실패 원인을 분석하고 수정 방향을 제시한다. 이후 스킬 빌더가 이를 ‘스킬 플레이북’ 형태로 저장한다. 

센티언트 랩스는 에보스킬이 주요 벤치마크 테스트에서도 성능 개선 효과를 보였다고 설명했다. 회사에 따르면 OfficeQA 테스트에서 정확도는 기존 60.6%에서 67.9%로 7.3%포인트 상승했다. SealQA에서는 26.6%에서 38.7%로 12.1%포인트 개선됐다. 센티언트 랩스는 이를 통해 전체 코딩 에이전트 성능이 최대 50% 수준까지 향상됐다고 설명했다.

이번 v1.1.0 업데이트에는 기업 환경을 고려한 기능도 추가됐다. 도커(Docker)와 데이토나(Daytona) 기반 원격 실행 환경을 지원하고, 프로그램 상태(.claude/)와 루프 상태(.evoskill/)를 분리해 시스템 안정성을 높였다. OfficeQA 데모 스크립트도 제공해 개발자의 테스트 편의성과 접근성을 강화했다.

센티언트 관계자는 “에보스킬은 AI 에이전트가 실패를 기반으로 스스로 진화하는 구조를 구현한 기술”이라며 “한국을 포함한 아시아 개발자 생태계와의 협력을 지속 확대해 나갈 예정”이라고 말했다.

한편, 센티언트 랩스는 폴리곤(Polygon) 공동 창업자 샌딥 네일월(Sandeep Nailwal)과 프린스턴대학교 프라모드 비스워나스(Pramod Viswanath) 교수 등이 참여해 설립한 프로젝트다. 회사는 피터 틸(Peter Thiel)의 파운더스 펀드(Founders Fund)를 비롯해 판테라 캐피털(Pantera Capital), 프레임워크 벤처스(Framework Ventures) 등으로부터 총 8500만달러(약 1100억원) 규모의 시드 투자를 유치했다.

김경아 기자
kimka@chosunbiz.com

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