Agent Swarm 확장성 3배 강화 및 처리량 185% 향상시킨 Kimi K2.6 공개

Context

기존 Kimi K2.5 모델의 Agent Swarm 아키텍처 내 sub-agent 수와 조정 단계의 물리적 한계로 인한 대규모 병렬 작업 처리 제약 발생. 복잡한 codebase 기반의 Long-horizon 코딩 태스크 수행 시 안정적인 컨텍스트 유지와 낮은 지연 시간 확보가 필수적인 상황.

Technical Solution

• Agent Swarm 아키텍처의 수평적 확장성 개선을 통한 최대 300개 sub-agent 운용 구조 설계
• 동시 실행 가능 조정 단계를 4,000단계로 확장하여 복잡한 Heterogeneous 태스크의 병렬 처리 최적화
• Long-context 처리 능력 강화를 통한 대규모 codebase 기반의 다단계 추론 및 반복 최적화 루프 구현
• PDF, Spreadsheet 등 다양한 문서 포맷의 Skill 변환 기능을 통한 Agent 지식 베이스 확장
• 명확한 Instruction-following 최적화를 통한 반복적 오버헤드 제거 및 엔드투엔드 경험 개선

Impact

• SWE-Bench Verified 80.2%, SWE-Bench Pro 58.6% 달성으로 소프트웨어 엔지니어링 문제 해결 능력 입증
• Median Throughput 0.43 MT/s에서 1.24 MT/s로 185% 성능 향상
• 13시간 연속 실행 동안 1,000회 이상의 Tool Call 및 4,000라인 이상의 코드 수정 수행
• DeepSearchQA 92.5% F1-score 및 Terminal-Bench 2.0 66.7% 기록

Key Takeaway

에이전트 시스템의 성능은 단일 모델의 추론 능력을 넘어, 다수 에이전트의 수평적 확장성과 동시 작업 조율 능력(Orchestration)에 의해 결정됨을 시사함.