MOSS: Self-Evolution through Source-Level Rewriting in Autonomous Agent Systems

발행일
출처
arXiv
논문 번호
214
분야
AI / General
arXiv 번호
2605.22794

MOSS는 자율 에이전트가 하네스 수준에서 자신의 소스 코드를 재작성함으로써 스스로 진화할 수 있게 하는 시스템이다.

배포된 에이전트는 보통 사용자와 상호작용해도 실행 코드가 바뀌지 않아 같은 구조적 실패를 반복한다. MOSS는 프롬프트나 메모리 파일만 고치는 대신 에이전트 하네스의 소스 코드를 직접 다시 쓰는 자기 진화 방식을 제안한다. 시스템은 실제 운영 실패 증거를 자동으로 묶고 정해진 여러 단계를 거쳐 외부 코딩 도구가 수정 후보를 만들도록 한다. 후보 코드는 임시 작업 환경에서 실패 사례를 다시 실행해 검증하며, 사용자 동의를 받은 교체와 상태 점검 기반 복구 절차도 둔다. OpenClaw의 네 가지 과제에서는 한 번의 진화 주기로 평균 평가 점수가 0.25에서 0.61로 올랐지만, 보고된 실증 범위는 이 단일 환경과 과제 묶음에 한정된다.

핵심 요약

  • 비효율적인 배칭 패턴을 차단하기 위해 사전 호출 훅에 거부 게이트를 구현한다.
  • 근본 원인 해결: 하네스를 대상으로 삼음으로써, MOSS는 텍스트 기반 진화가 건드릴 수 없는 근본적인 아키텍처 결함을 수정할 수 있다.
  • 프로덕션 유용성 확보: 실패 배칭, 시험 검증, 안전한 컨테이너 교체의 통합은 자기 재작성이라는 개념을 실제 응용에서 실현 가능하게 만든다.

논문 링크

외부 연구를 정리한 자료입니다. HDATF가 발표한 논문이나 제품 성능을 측정한 결과는 아닙니다.

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