Fable 5로 루프 설계하기

Context

단순 프롬프팅 기반 AI 제어의 한계로 인한 작업 일관성 결여 및 세션 간 문맥 단절 발생. 모델의 Self-critique 능력 부족에 따른 성능 정체와 Stateless 구조로 인한 지속적 학습 불가능 상태를 해결해야 하는 과제 직면.

Technical Solution

• Goal 및 Rubric 설계를 통한 환경 피드백 주입으로 모델의 Hillclimb 유도 구조 설계
• 독립된 Context Window를 가진 Verifier Sub-agent 도입을 통한 Self-critique 편향 제거 및 객관적 채점 체계 구축
• Mounted Filesystem 기반의 Memory Outer Loop 설계를 통한 세션 간 지식 전이 및 문맥 재사용 구현
• Fail-Investigate-Verify-Distill-Consult로 이어지는 5단계 Memory 활용 프로세스를 통한 일반 규칙 도출 및 적용
• 단순 상수 조정(Scalar)이 아닌 구조적 변경(Architectural Change)에 베팅하는 자가 수정 루프 최적화

Impact

• Parameter Golf ML 챌린지에서 Opus 4.7 대비 학습 파이프라인 성능 약 6배 개선
• Continual Learning Bench 1.0의 검증 커버리지를 최대 73%까지 확보하여 타 모델 대비 압도적 성능 입증

Key Takeaway

모델의 직접 제어보다 환경 피드백에 기반한 Self-correction 루프와 상태 저장형 Memory 구조를 설계하는 것이 복잡한 엔지니어링 과제 해결의 핵심 설계 원칙임.