RAGEN: 무너지는 AI 에이전트를 구하라 – 신뢰 가능한 AI 에이전트 학습의 새로운 접근

출처 : https://github.com/RAGEN-AI/RAGEN

에이전트가 똑똑하긴 한데… 왜 갈수록 바보 같아질까?

LLM 기반 AI 에이전트, 분명 똑똑해 보였습니다. 수학 문제를 착착 풀고, 고객 응대도 스무스하게 처리하는 듯했죠. 하지만 시간이 지나면서 이상한 대답을 하거나, 같은 문장을 반복하며 결국 ‘무너지는’ 모습, 본 적 있으신가요?

이 글에서는 그런 불안정한 AI 에이전트 문제를 해결하기 위해 등장한 새로운 학습 방식, RAGEN에 대해 다룹니다. RAGEN은 기존의 강화학습(RL) 방식에서 흔히 발생하는 성능 붕괴 문제를 해결하기 위해, 북서대학교(Northwestern), 마이크로소프트(Microsoft), 스탠포드, 워싱턴대 등 공동 연구팀이 개발한 시스템입니다.

여기서 당신은 다음을 얻게 될 겁니다:

• AI 에이전트가 왜 성능이 무너지는지
• RAGEN이 어떻게 이 문제를 해결하는지
• 실제 기업 환경에 도입할 수 있을지 여부

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🧠 RAGEN이란? – 새로운 방식의 에이전트 학습 시스템

RAGEN(Reasoning-Agent Generation and Evaluation)은 이름 그대로, 에이전트가 “생각하고(reasoning)” 행동할 수 있게 하는 학습 프레임워크입니다. 일반적인 LLM은 답변을 “기억”을 통해 구성하지만, RAGEN은 경험과 보상 기반의 학습을 통해 점점 더 정교한 결정을 내리도록 훈련합니다.

핵심은 두 가지:

• StarPO (State-Thinking-Actions-Reward Policy Optimization): 행동만이 아니라 ‘생각 경로’ 전체를 학습에 반영하는 구조
• StarPO-S: 학습이 무너지지 않도록 설계된 안정화 버전

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🧱 StarPO의 구조 – 단순 행동이 아닌 ‘생각의 흐름’까지 학습한다

StarPO는 기존 RL과는 구조가 다릅니다. 단일 응답이 아닌, 여러 번의 상호작용 흐름 전체를 학습 대상으로 삼습니다.

1. Rollout 단계: LLM이 실제 상호작용 흐름(대화 시퀀스)을 생성합니다.
2. Update 단계: 그 시퀀스를 기반으로 보상을 계산하고 모델을 업데이트합니다.

이 과정을 통해 모델은 단순히 정답만 찾는 것이 아니라, 왜 그렇게 답했는지에 대한 사고 과정도 함께 발전시킵니다.

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🌀 에이전트가 무너지는 이유: Echo Trap

강화학습을 하다 보면 반복적인 행동에 빠지게 되는 경우가 많습니다. 예를 들어, 어떤 단어나 문장이 높은 보상을 받게 되면, 모델은 그것만 반복하게 되죠. 이를 연구팀은 **“Echo Trap”**이라고 부릅니다.

그 결과?

• 보상의 다양성 급감
• 경사값(gradient) 불안정
• 추론 과정 자체가 사라짐

이러한 문제는 단순히 성능 저하가 아니라, 에이전트가 “생각을 멈추고 행동만 반복”하게 되는 결정적인 원인이 됩니다.

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🧪 실험 환경: Bandit, Sokoban, Frozen Lake

RAGEN의 성능은 세 가지 상징적 환경에서 실험되었습니다.

환경	특징
Bandit	단일 선택, 확률 기반 보상. 예: “Dragon은 힘”, “Phoenix는 희망”처럼 추상적 상징 해석 필요
Sokoban	결정적 퍼즐. 잘못된 선택은 돌이킬 수 없음
Frozen Lake	확률성과 전략적 이동이 필요한 환경

이 환경들은 실제 업무용 시나리오와는 다르지만, 에이전트의 순수한 의사결정 능력을 측정하기 위한 설계입니다.

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🛠️ StarPO-S: 학습 붕괴를 막는 세 가지 비법

StarPO-S는 원래 StarPO의 안정화 버전입니다. 학습 붕괴(Echo Trap)를 해결하기 위해 아래 세 가지 방법을 도입했습니다:

1. 불확실성 기반 선택: 모델이 확신하지 못하는 경우를 중심으로 학습
2. KL 벌점 제거: 기존 정책에 너무 얽매이지 않게 자유롭게 학습
3. 비대칭 PPO 클리핑: 잘한 행동은 더 많이 보상하여 강화

결과적으로, 세 가지 테스트 모두에서 학습 붕괴 없이 성능 향상을 확인했습니다.

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⚠️ RAGEN의 한계: 아직은 실험적이다

하지만 RAGEN도 완벽하지는 않습니다.

• 실험 환경은 상징적 설정에 국한됨 → 실무 적용은 별도 설계 필요
• 학습 붕괴는 지연되었을 뿐, 완전히 해결되진 않음
• GitHub에 명시적 라이선스 없음 → 기업에서 바로 쓰기엔 제약

즉, 가능성은 충분하지만, 바로 실전에 투입하기엔 고려할 점이 많습니다.

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RAGEN은 지금까지의 강화학습 기반 AI 에이전트가 겪었던 가장 큰 문제, **“성능 붕괴”**를 해결하기 위한 실험적이면서도 중요한 시도입니다.

• 기존: 보상 중심 학습 → 반복 → 사고력 붕괴
• RAGEN: 사고의 흐름까지 학습 → 더 유연하고 신뢰성 있는 에이전트

이 기술은 아직 초석 단계에 있지만, 향후 자율적인 AI가 진정한 ‘사고’를 하게 만들기 위한 중요한 초입이 될 수 있습니다. 지금부터 눈여겨봐야 할 기술임은 분명합니다.

https://github.com/RAGEN-AI/RAGEN

GitHub - RAGEN-AI/RAGEN: RAGEN leverages reinforcement learning to train LLM reasoning agents in interactive, stochastic environ