AI가 AI를 후학습할 때 빠진 것: 전략을 바꾸겠다는 결정
What is Missing from AI Post-Training AI: An Empirical Analysis
TL;DR Highlight
에이전트는 실행은 잘하지만 전략 전환은 2.1%뿐, 중간 지시 한 번이 최대 17.44점↑
Who Should Read
Claude Code·Codex 같은 코딩 에이전트에 장시간 실험·파인튜닝 작업을 맡기는데 같은 방식만 반복해 답답한 개발자
Core Mechanics
- 에이전트는 실행 담당으로는 믿을 만하다
- 1,338개 궤적에서 모두 전체 파이프라인을 끝내고 모든 벤치마크에서 베이스 모델보다 올랐다.
- 버그 수정, 하이퍼파라미터 튜닝, 데이터 포맷 수정은 잘한다.
- 전략은 첫 시도에서 굳어진다
- Claude Code는 주로 전체 파라미터 SFT(지도 미세조정)로 시작하고, Codex CLI는 주로 PEFT(일부 파라미터만 학습)로 시작한다.
- 기본 전략은 과제가 아니라 에이전트를 따라간다.
- 경험을 줘도 전략은 안 바뀐다
- 실험 일지, 스킬 라이브러리, 평가 에이전트를 붙이니 실행은 좋아졌다.
- 평가 에이전트의 실행 제안 22개는 모두 채택했지만 전략 제안 21개는 하나도 채택하지 않았다.
- 토큰을 더 써도 다듬기만 한다
- 쉬운 과제는 초반에 대부분 오르고 이후 효과가 작다.
- AIME 2025에서는 약 14M 토큰을 더 써도 문제 하나 더 푸는 정도였다.
- 사람의 중간 지시 한 번이 효과가 크다
- 학습 전 사람 리뷰는 어떤 전략에 갇힐지만 바꾸고 갇히는 것 자체는 못 막는다.
- 학습 중간에 '전략 바꿔' 한 번 지시하니 같은 예산에서 에이전트 자체 진행보다 점수가 높았다.
Evidence
- 전략 전환은 거의 없다
- 인접 학습 쌍 3,557개 중 전략이 바뀐 것은 74개(2.1%)다.
- 에이전트별로 Claude Code 4.5%, Codex CLI 1.6%, OpenCode 0.4%다.
- 경험 프레임워크로 실행은 개선됐다
- Qwen3-1.7B-Base 기준 공식 instruct 모델과의 격차를 75.1% 좁혔고, 같은 에이전트 자율 실행은 48.6%다.
- 평가 에이전트를 빼면 56.8%로 떨어진다.
- 중간 지시로 전략을 바꾸니 점수가 올랐다
- 같은 체크포인트에서 포크해 비교하면 GSM8K 47.76%→65.20%(+17.44pp)다.
- HumanEval은 52.0%→62.8%(+10.8)이고, AIME 2025는 0/30→2/30(pass@8)이다.
- 재고 요청만으로는 안 바뀐다
- 재고 포크의 GSM8K는 48.0%로 기존 47.76%와 거의 같다.
- HumanEval은 31.7%로 기존 52.0%보다 낮고, 3개 포크 모두 SFT를 유지했다.
How to Apply
- 평가 직후 '계속/전환' 질문을 넣기
- 오늘 에이전트 시스템 프롬프트에 평가 결과가 나올 때마다 '계속할지 다른 방식으로 전환할지'를 명시적으로 답하라고 적어라.
- 답에는 근거와 구체적인 대안 한 가지를 요구하라.
- 정체 구간에서 사람이 대안을 지목하기
- 같은 방식으로 3~5회 실험해도 점수가 안 오르면 직접 끼어들어라.
- '다시 생각해봐' 대신 'SFT 대신 GRPO로 전환' 같이 구체적인 대안을 써라.
- 에이전트의 전략 제안 채택 여부 기록하기
- 평가 에이전트나 로그의 제안을 실행형과 전략형으로 나누어 채택 건수를 세어라.
- 전략형 채택이 0이면 정체 시 사람 개입 지점을 설계하라.
- 분기 실험으로 전략 비교하기
- 중간 체크포인트에서 포크해 '계속'과 '전환' 두 갈래를 같은 예산으로 돌려 비교하라.
- 점수만 보지 말고 전략 전환 횟수도 함께 기록하라.
Try It
# Claude Code 또는 에이전트 시스템 프롬프트 맨 끝에 붙여넣기 (논문 방법의 간이 버전)
## 전략 점검 규칙
매 평가가 끝난 뒤, 다음 작업 전에 반드시 아래 형식으로 답한다.
1. 현재 전략: {{예: 전체 SFT}}
2. 최근 3회 점수 변화: {{점수 나열}}
3. 결정: CONTINUE 또는 SWITCH
4. SWITCH라면 구체적 대안 하나(알고리즘·데이터 출처·학습 단계 중 무엇을 바꾸는지)와 근거
5. CONTINUE라면 점수가 더 오를 근거를 한 문장으로
점수 개선이 2회 연속 {{기준, 예: 1점}} 미만이면 SWITCH를 우선 검토한다.
이어서 해 볼 것: 같은 체크포인트에서 이 규칙을 넣은 갈래와 넣지 않은 갈래를 같은 예산으로 돌려 점수를 비교해 보기.Terminology
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Original Abstract (Expand)
Large language model (LLM) agents can now post-train an LLM end-to-end, raising the prospect of recursive self-improvement (RSI). Yet this progress is measured by aggregate benchmark scores, which cannot tell whether an agent executes a fixed plan well or strategically revises the plan when it fails. We separate these two capabilities: execution-level capability, iterating within an established training strategy, and strategy-level capability, revising that strategy as experimental evidence accumulates. Analyzing 1,338 post-training trajectories of frontier agents, we find that agents reliably execute post-training but lock into a default strategy, which follows the agent rather than the task, and only 2.1% of transitions between adjacent training runs ever change strategy. We then test whether the agent lacks experience, reasoning, or the decision to switch. (1) Experience improves execution but not the strategy. (2) Additional reasoning compute yields front-loaded gains on easier tasks but refines, rather than revises, the committed strategy. (3) Human review before training changes which strategy the agent locks into, not whether it locks in, whereas a single mid-run instruction outperforms the agent's own continuation by up to 17.44 points under the same budget. In conclusion, what the agent lacks is the decision to reopen a committed strategy and try another one. Realizing RSI therefore calls for interaction protocols and training signals that make strategy revision an explicit, rewarded decision.