일일 2,240억 토큰 처리 규모의 Hermes Agent 신뢰성 확보를 위한 3대 Primitive 도입

Context

장기 실행 및 비감독 환경의 Agent 운영 시 Goal Drift, Premature Exit, Silent Result Corruption이라는 세 가지 핵심 실패 모드 발생. 기존 아키텍처는 목표(Goal)를 단순 Context Window 내 문자열로 처리하여 Attention Dilution으로 인한 신뢰성 저하가 불가피했던 구조임.

Technical Solution

• /goal Primitive 도입을 통해 목표를 단순 텍스트가 아닌 Runtime First-class Object로 격상하여 별도 Goal Register에 저장
• 매 추론 단계마다 Goal Register의 내용을 Structured Prefix로 주입하여 Context Window 위치와 무관하게 일관된 목표 유지
• Ralph Loop 구조를 설계하여 Agent가 장애물 직면 시 즉시 포기하지 않고 다양한 우회 경로(Variant)를 생성 및 검증하도록 강제
• Hallucination Gate 메커니즘을 통해 Worker Agent의 결과물을 Orchestrator가 맹신하지 않고 검증 단계에서 필터링하는 구조 구축
• Anthropic API의 thinking.budget_tokens 파라미터를 네이티브하게 통합하여 고품질 Variant 생성 시 모델의 추론 예산 최적화