Deep Agents에서 RLM을 활용하는 방법
·2026.07.02 00:58
Deep Agents가 RLM과 동적 subagent를 도입하여 대규모 컨텍스트 처리 성능을 개선했다.
재귀적 언어 모델(RLM, Recursive Language Models)은 모든 데이터를 하나의 컨텍스트 윈도우에 밀어 넣는 대신, 에이전트가 코드를 작성하여 컨텍스트 청크별로 subagent를 파견하는 방식으로 컨텍스트 소실(Context Rot) 문제를 해결한다.
Deep Agents는 이를 구현하기 위해 동적 subagent와 경량화된 code interpreter를 도입했다. 이를 통해 에이전트는 대규모 입력 데이터에 대해 다음과 같은 작업을 프로그래밍 방식으로 수행할 수 있다.
- grep: 특정 패턴 검색
- map: 데이터 변환 및 매핑
- reduce: 데이터 집계
장기 컨텍스트 추론 작업인 OOLONG 벤치마크 결과, Deep Agents는 기존의 단계별(turn-by-turn) 에이전트 방식이 한계에 부딪히는 지점에서도 안정적인 성능을 유지함을 입증했다.
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