기업이 AI 에이전트를 도입하려고 할 때 가장 먼저 마주치는 벽은 데이터 부족이다. 내부 시스템은 공개 데이터셋이 없고, 업무 환경은 제각각이라 개발자가 직접 데이터를 만들려면 시간도 비용도 기하급수적으로 늘어난다. 강화학습 방식은 시행착오 탐색 비용이 높아 기업 입장에서는 부담이 크다. 이런 상황에서 알리바바가 공개한 ‘AgentEvolver’는 새로운 돌파구가 될 가능성이 크다.
이 프레임워크는 LLM이 스스로 환경을 탐색하고, 스스로 학습 데이터를 만들고, 스스로 평가하면서 능력을 진화시키는 구조를 갖고 있다. 즉, 데이터 소비자였던 모델이 데이터 생산자로 바뀌는 방식이다. 이 글에서는 AgentEvolver의 개념과 구조, 특징, 어떻게 기업 환경에서 도움이 될 수 있는지까지 살펴본다.
AgentEvolver란 무엇인가
AgentEvolver는 알리바바가 11월 26일에 공개한 자율 에이전트 프레임워크로, 핵심은 LLM이 학습 데이터를 직접 생성해 모델을 진화시킨다는 점에 있다.
이전까지의 에이전트 개발이 “데이터를 수동으로 만들고 강화학습으로 많은 시행착오를 반복시키는 방식”이었다면, AgentEvolver는 **자가 학습 루프(Self-learning Loop)**를 기반으로 개발 과정 자체를 자동화한다.
이 자가 학습 루프는 다음 세 가지 메커니즘으로 구성된다.
- 자가-질문(Self-questioning): 스스로 학습 과제를 생성
- 자가-항법(Self-navigating): 경험 기반 탐색과 지식 축적
- 자가-귀속(Self-attributing): 행동 단계별 기여도 평가
이 구조 덕분에 AgentEvolver는 초기 데이터가 적은 환경에서도 모델이 직접 필요한 데이터를 만들어 성능을 키울 수 있다.
기존 에이전트 개발 방식의 문제점
1. 훈련 데이터 생성 비용이 너무 큼
기업 환경에서 맞춤형 에이전트를 만들려면 해당 시스템의 실제 업무 흐름과 예외 케이스까지 모두 반영된 데이터가 필요하다.
그러나 대부분의 내부 시스템은 공개된 데이터셋이 없기 때문에 인력 투입으로 데이터를 직접 만드는 수밖에 없다.
2. 강화학습(RL) 기반 방식의 비효율
RL 기반 탐색은 기본적으로 시행착오에 의존한다.
작업이 복잡할수록 ‘실패를 반복하며 배우는 과정’이 길어지고 계산 비용도 올라간다.
3. 희소 보상 문제
복잡한 워크플로우에서는 중간 단계에 대한 보상을 주기 어렵다.
대부분 최종 성공 여부만 확인할 수 있기 때문에 학습 속도와 성능 개선이 느리다.
이런 문제로 인해 기업은 비용 부담, 데이터 부족, 개발 지연이라는 3중고를 겪어왔다.
AgentEvolver의 핵심: 세 가지 자가 진화 메커니즘
1) 자가-질문(Self-questioning): 데이터 소비자에서 생산자로의 전환
이 메커니즘은 에이전트가 스스로 환경을 탐색하고
“이 환경에서 어떤 작업이 가능한가?”
를 판단한 뒤, 거기서 학습 과제를 직접 만들어낸다.
특징은 다음과 같다.
- 외부에서 데이터를 주입하지 않아도 됨
- 소량의 초기 데이터만으로 확장 가능
- 맞춤형 에이전트 개발 비용을 획기적으로 절감
연구진은 이 과정을 모델이 데이터 생산자 역할을 한다고 설명한다.
즉, 더 이상 사람이 모든 데이터를 준비할 필요가 없다.
2) 자가-항법(Self-navigating): 실패 경험을 재활용하는 탐색
자가-항법은 에이전트가 이전의 성공과 실패 경험을 학습 자산으로 활용하는 기능이다.
예를 들면 다음과 같다.
- 존재하지 않는 API를 호출하려다 실패했다면
→ 다음에는 API 존재 여부를 먼저 검사 - 과거의 실수에서 패턴을 찾아 탐색 경로를 최적화
이 덕분에 탐색 효율이 올라가고, 시행착오 비용이 줄어든다.
3) 자가-귀속(Self-attributing): 행동 단계별 기여도 평가
강화학습의 단점은 보상이 희소하다는 것이다.
하지만 AgentEvolver의 자가-귀속은 다음을 수행한다.
- 각 행동 단계가 결과에 얼마나 기여했는지 세밀하게 평가
- 단순 성공/실패가 아닌 과정 전체를 분석
- 규제 산업처럼 절차의 투명성이 중요한 분야에 적합
이 평가 방식은 전체 학습의 안정성과 효율성을 높인다.
성능 평가 결과: 실제 효과는 어느 정도인가
알리바바는 AgentEvolver를 자사 LLM인 **큐원 2.5(Qwen 2.5)**에 적용해
두 가지 벤치마크 환경(AppWorld, BFCL v3)에서 성능을 검증했다.
결과는 다음과 같다.
- 7B 모델: 평균 성능 29.4% 향상
- 14B 모델: 평균 성능 27.8% 향상
특히 성능 향상에 가장 크게 기여한 모듈은 **자가-질문(Self-questioning)**이었다.
즉, 데이터 부족을 해결하는 능력이 전반적인 성능 개선의 핵심 역할을 했다는 의미다.
초기 데이터가 적어도 AgentEvolver는 충분한 양의 고품질 학습 데이터를 스스로 만들어냈다.
기업 환경에서의 활용 가치
AgentEvolver가 기업에 주는 실질적 가치는 명확하다.
1. 데이터 생성 및 정제 비용 절감
기업이 직접 데이터를 만들 필요가 줄어들고,
에이전트가 스스로 환경을 탐색하며 데이터를 생산할 수 있다.
2. 내부 시스템 같은 특수 환경에도 적합
공개 데이터가 없는 ERP, 그룹웨어, 사내 관리 시스템에서도
에이전트가 직접 기능을 탐색하며 필요한 학습 경험을 쌓을 수 있다.
3. 개발자가 고수준 목표만 제시하면 됨
연구진 표현대로
“기업이 목표만 주면 에이전트가 스스로 학습 경험을 생성하는 방식”
으로 개발 부담이 크게 줄어든다.
4. 절차에 민감한 산업에서도 활용 가능
자가-귀속 기능 덕분에 각 단계의 행동 기여도를 평가할 수 있어,
검증 가능성과 투명성이 필요한 금융, 의료, 공공 분야에서도 유용하다.
AgentEvolver는 기존 AI 에이전트 개발의 가장 큰 약점이었던
데이터 부족·개발 비용·강화학습 비효율을 동시에 해결하려는 접근이다.
LLM이 스스로 과제를 만들고, 스스로 탐색하며, 스스로 평가하는 구조는
맞춤형 에이전트 개발의 방식 자체를 바꿀 수 있다.
기업 입장에서 AgentEvolver는 다음과 같은 기대를 제공한다.
- 초기에 많은 데이터를 준비할 필요 없음
- 내부 시스템 환경에서도 적용 가능
- 개발 속도 향상과 비용 절감
- 복잡한 워크플로우도 자동으로 학습 가능
AI 에이전트가 점점 실제 업무로 확장되는 상황에서,
AgentEvolver는 향후 기업 맞춤형 에이전트 개발의 중요한 전환점이 될 수 있다.
https://arxiv.org/pdf/2511.10395
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