Third Moment Research, GPT-6 기반 에이전트 1만 개로 백테스팅 시간 97% 단축

Third Moment Research는 GPT-6 Astra, GPT-6 Sol, GPT-6.1 Sol, Codex를 활용해 36~48시간 동안 10,000개의 에이전트를 동시에 구동하는 자기 개선형 AI 시스템을 구축하고 있다. 이 시스템은 에이전트 행동을 분석하고 약점을 찾아내며, 개선용 합성 시나리오를 자동 생성한다. 이를 통해 수일간 이어지는 컴퓨팅 과정에서도 연구 맥락을 유지한다.

정량 금융 워크플로 최적화

팀이 이 시스템을 적용한 정량 금융 분야는 성과 측정이 명확하다. Codex와 GPT-5.6으로 시뮬레이션 궤적을 분석해 수 시간 걸리던 트레이딩 전략 백테스팅 병목 현상을 발견했다. Codex가 캐싱 최적화와 메모리 패킹 기법을 구현하자 백테스팅 시간이 약 3시간에서 3~5분으로 단축됐다. 실행 시간이 97% 줄면서 토큰 낭비와 컨텍스트 오염이 감소했고, 추가 실험 예산을 확보할 수 있었다.

장기 연구 지속성 확보

에이전트는 1TB 데이터와 기능 엔지니어링, 모델 학습 전용 모듈을 갖춘 Docker 환경에서 작동한다. Codex harness는 계획 수립, 하위 에이전트 생성, 컨텍스트 압축을 지원한다. GPT-6.1 Sol은 GPT-6 Astra와 동일한 성능을 최소 토큰으로 달성해 토큰 효율성이 뛰어나다. GPT-5.5에서 GPT-6 모델로의 진화는 에이전트가 지정된 실험 수행을 넘어 수백 개의 병렬 하위 에이전트 실험으로 근본 원인을 조사하도록 돕는다.

보안 및 향후 확장

Third Moment은 자율 환경을 보호하기 위해 Daybreak 사이버 보안 플랫폼으로 침투 테스트를 자동화해, 에이전트가 샌드박스를 탈출하지 못하도록 한다. 향후 로드맵은 개별 조사를 수십만 개의 협업 하위 에이전트로 확장하고, 의존성 실험 체인에 수조 토큰을 지원하는 방향이다. 이는 인간이 직접 연구를 수행하는 대신 연구 방법론 최적화에 집중하도록 해 레버리지를 높이는 설계다.