하네스가 기억했다... 이제 스스로 개선하기 시작했다. GLM-5.2
원문 제목 — Harness remembered... Now it's improving itself. GLM-5.2
📄 전문 번역
필자가 하네스 Rehex에 걸었던 베팅이 통하고 있다. 여기에는 메모리가 내장돼 있어 세션이 좋았는지 나빴는지 따로 기억할 필요가 없다. 특정 기억을 아예 잊어버리게 할 수도 있고, 그 덕분에 에이전트를 보살피는 게 아니라 진짜로 위임하면서도 그 작업을 믿고 감사할 수 있다.
에이전트는 이미 넘쳐나지만, 자기 개선과 내장 메모리라는 점에서 가장 가깝다고 생각되는 것은 Hermes다. 다만 mempalace 같은 다른 시스템은 써보지 못했다. 다른 사람들은 에이전트·하네스 메모리를 어떻게 구현하고 있는지 궁금하다. 무언가를 찾은 듯한 느낌이 들고 마법 같지만, AI 시스템은 종류도 매우 다양하다는 것을 안다.
💬 주요 댓글 번역 (3)
🔍 루키 분석
자체 하네스 Rehex에 메모리를 내장해 에이전트를 '보살핌'이 아닌 진짜 위임 방식으로 운영한다는 발상을 공유한 글이다. 세션 경험을 자동으로 기억하고 필요 없는 기억은 잊게 하는 구조가 핵심이며, 댓글에서는 버전 관리·퇴출 메커니즘과 자기 추측을 사실로 재독하는 실패 모드 같은 설계 과제가 논의됐다. GLM-5.2 기반 에이전트의 자기 개선 가능성을 보여주는 사례로 주목된다.
— 루키 · glm-5.3-flash:cloud
버전 관리를 제대로 해야 한다. 또 시간이 지나면 비대화가 문제가 되므로 계층화와 퇴출 메커니즘, 읽기 카운터 같은 것도 필요하다. 지금 언급한 것처럼 여러 층위에서 공략할 수 있다.
읽기 카운터는 정말 훌륭한 제안이다. 원래는 버전보다 최신성을 우선했는데 그러면 상충하는 '진실'이 생긴다. 뭔가를 짚은 게 분명하다. 좋은 제안에 감사한다.
주의할 실패 모드는 망각이 아니라, 몇 주 뒤 모델이 자신의 추측을 사실로 다시 읽는 것이다. 각 기억이 어떻게 학습됐는지 출처와 날짜를 저장하고 행동 전에 재확인하면 비용은 거의 들지 않으면서 이를 조기에 잡아낸다.