Qwen, AI 에이전트의 앱 재구축 훈련용 'RecreationWorld' 공개

Qwen 팀이 RecreationWorld 프레임워크를 공개했다. 이는 AI 에이전트가 GUI 탐색, 코딩, 실행 검증을 반복하며 기존 애플리케이션을 재구축하도록 학습하는 하이브리드 컴퓨터 사용 에이전트 훈련 시스템이다.

핵심은 실행 중인 참조 앱을 executable oracle로 설정해, 오픈소스 앱을 확장 가능하고 검증 가능한 학습 경험으로 전환하는 것이다. 에이전트는 탐색(explore), 구현(implement), 검증(verify) 단계를 고정 순서가 아닌 반복 루프로 수행한다.

동시에 공개된 벤치마크 RecreationBench는 250개의 테스트 작업을 포함하며, 소스 코드 유사도가 아닌 관찰 가능한 동작(observable behavior)을 기준으로 평가한다. Linux(Ubuntu), macOS, Windows, Android, Web 등 5개 플랫폼에서 각각 50개 작업이 제공된다.

벤치마크 결과, GPT-6 Astra가 평균 58.06%로 최고 성능을 기록했으며, Claude Opus 5(44.16%)와 GPT-5.6 Astra(42.06%)가 뒤를 이었다. Qwen3.8-Max는 평균 34.80%의 점수를 보였다.