구글, 자기개선 AI 프레임워크 공개

구글이 AI 에이전트의 작업 방식을 스스로 조정하는 오픈소스 프레임워크 ‘하네스²’를 공개했다. 핵심은 모델 가중치를 바꾸지 않고, 에이전트를 둘러싼 실행 환경을 고쳐 성능을 높이는 점이다. 여기에는 시스템 프롬프트, 안전 규칙, 메모리, 도구 사용 지침, 하위 에이전트, 스킬, 스크립트, 플러그인·미들웨어 등 8가지 구성요소가 포함된다. 구글은 에이전트 성능이 기반 모델만이 아니라 이런 실행 환경의 영향도 크게 받는다고 설명했다.

하네스²는 정답을 알려주는 별도 검증기가 없는 환경을 전제로, 실제 작업 과정에서 나온 두 수정안을 같은 과업에 적용해 결과 차이를 비교하는 방식으로 개선 방향을 고른다. 또 한 작업에서 얻은 경험을 ‘LESSONS’에 기록하고, 다음 작업은 기본 설정에서 다시 시작하되 필요한 개선안만 참고하도록 설계됐다. 연구진은 WorkBuddy-Bench, JobBench, LAB 평가에서 한 차례 개선만으로 여러 모델·환경 조합의 성능이 올랐다고 밝혔다. 가장 큰 변화는 GLM-5와 OpenCode 조합으로, WorkBuddy-Bench 점수가 64.2점에서 75.7점으로 상승했다.