모델 스케일링에서 시스템 스케일링으로: 에이전틱 AI에서 Harness 확장
From Model Scaling to System Scaling: Scaling the Harness in Agentic AI
TL;DR AI
1분핵심 요약
arXiv 논문은 에이전틱 AI의 발전이 더 큰 모델만이 아니라 ‘하네스 스케일링’에 달려 있다고 주장한다.
핵심은 모델 주변의 실행 계층으로, 메모리·라우팅·오케스트레이션·거버넌스를 위한 감사 가능하고 모듈식 구성요소다.
장기 과업에서의 에이전트 성능을 더 현실적으로 평가하기 위해 새로운 하네스 수준 벤치마크가 필요하다고 제안한다.
논문은 Python 기반 참조 하네스인 CheetahClaws를 소개하고, 이를 Claude Code와 OpenClaw와 비교한다.