모델 지능을 넘어 Scaffolding으로 완성한 AGI 구현 전략

Context

AGI 정의의 모호함으로 인해 AI 진보 측정에 한계 발생. 단일 LLM 모델의 지능만으로는 독립적 문제 해결과 실행력 확보에 제약 존재. 모델의 추론 능력과 외부 실행 환경 간의 간극 해소 필요.

Technical Solution

• Tool Calling 도입을 통해 언어 모델의 출력 범위를 외부 세계의 실제 동작으로 확장하는 구조 설계
• MCP(Model Context Protocol) 표준 인터페이스 적용으로 서비스 간 커스텀 글루 코드 없는 범용 통합 환경 구축
• Claude Code를 통한 Bash 실행, 파일 입출력, 작업 계획 및 메모리 관리 등 개발자 수준의 범용 유틸리티 세트 제공
• OpenClaw 기반의 24/7 로컬 실행 환경 및 Cron Job 설정을 통한 프롬프트 응답형 구조에서 능동적 에이전트 구조로 전환
• 모델 지능(Baseline Intelligence)과 Scaffolding(인프라)의 결합을 통해 스스로 도구와 기술을 생성하고 확장하는 루프 구현

Key Takeaway

AGI의 핵심은 단일 모델의 파라미터 증가가 아닌, 충분한 지능을 갖춘 모델에 적절한 실행 인프라(Scaffolding)를 결합하는 아키텍처 설계에 있음.