HEXIS: Compiling Skills into Extended Finite State Machines

에이전트 스킬 문서를 상태기계로 컴파일해 단계 누락 없이 실행하게 만든 논문이다. 성공률 +16.1%p, 토큰은 최대 88.9% 절감했다.

이 논문은 한마디로 에이전트 스킬(재사용 지식 문서)을 확장 유한상태기계(FSM, 상태와 전이조건으로 흐름을 정하는 실행 구조)로 컴파일하는 방법이다. 스킬을 통째로 프롬프트에 넣으면 모델이 다음 단계를 매번 추론하다가 단계를 빼먹는다. HEXIS는 지식과 제어 흐름을 분리해 상태마다 로컬 지시문을 주고 전이조건으로 진행을 강제한다. 4개 벤치마크·4개 모델에서 평균 16.1%p 성공률이 올랐고 Qwen3.8-27B는 실행 토큰을 38.4~88.9% 줄였다.

핵심 요약

• 스킬 문서를 지식과 제어 흐름으로 분리해 FSM으로 컴파일하는 HEXIS를 제안했다
• 실행 트레이스를 정렬해 빠진 상태를 찾아 더하는 증분 컴파일 알고리즘을 만들었다
• 업데이트는 정적 검사와 전체 트레이스 재현(리플레이)을 통과해야만 반영했다
• 4개 벤치마크·4개 실행 모델에서 Skill+ReAct 대비 평균 16.1%p 성공률이 올랐다
• Qwen3.8-27B는 실행 토큰을 38.4~88.9% 줄였고 SpreadsheetBench에서 84.2% 성공률을 냈다

논문 링크

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