Multi-Agent

Hermes Agent v0.18: 스스로 배우는 에이전트와 MoA가 만났을 때

Nous Research가 만든 오픈소스 에이전트 Hermes Agent가 2026년 7월 1일 v0.18.0을 냈습니다. 릴리스 노트는 이번 버전을 “The Judgment Release"라고 부릅니다. 새 명령어 몇 개를 더한 마이너 업데이트로 보면 핵심을 놓치기 쉽습니다. 공식 문서는 Hermes Agent를 “스스로 배우는 AI 에이전트"라고 소개하는데, 실제로 이 프로젝트는 쓸수록 메모리와 스킬을 쌓아가는 학습 루프를 핵심 설계로 삼고 있습니다. 이 글은 그 자기개선 루프가 v0.18에서 어떻게 다듬어졌는지, 그리고 같은 버전에서 정식 모델 선택지가 된 Mixture of Agents(MoA)가 이 루프 안에서 어떤 역할을 맡는지를 정리합니다.

더 보기

TradingAgents: LLM 에이전트로 만든 트레이딩 회사, 논문과 코드 읽기

먼저 밝혀둡니다. 이 글은 투자 조언이 아니고, 매수나 매도를 권하지도 않습니다. LLM 에이전트를 어떻게 조직해 하나의 의사결정을 만들어내는지, 그 설계를 연구와 코드 관점에서 읽는 글입니다. 트레이딩은 그 설계가 적용된 도메인일 뿐입니다.

더 보기

Mixture of Agents(MoA): 여러 LLM을 쌓아 GPT-4 Omni를 넘은 방법

모델 한 개를 더 크게 만드는 대신, 여러 모델을 계층으로 쌓아 서로의 출력을 다듬게 하는 방법이 있습니다. Together AI 연구진이 2024년 6월 발표한 논문 arXiv:2406.04692가 이 접근을 MoA(Mixture of Agents)라는 이름으로 정리했습니다. 오픈소스 모델만 조합한 MoA가 AlpacaEval 2.0에서 GPT-4 Omni를 7.6%p 앞섰습니다.

더 보기
카테고리
태그