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안녕하세요. 디지털에이전시 이앤아이입니다.

AI가 코드를 짜는 시대는 이미 익숙해졌지만, 최근에는 ‘코드를 잘 짜는 것’을 넘어 ‘복잡한 전략을 세우고 끝까지 개선하는 것’까지 해내는 흐름이 뚜렷해졌습니다. 그 상징적인 사례가 사카나 AI가 공개한 코딩 에이전트 ‘ALE-에이전트(ALE-Agent)’입니다. 이 에이전트는 국제 코딩 대회인 엣코더(AtCoder) 휴리스틱 콘테스트 AHC058에서 1위를 차지하며, 800명 이상의 인간 참가자(상위권 프로그래머 포함)를 제쳤다고 합니다.



정답 맞히기보다 어려운 ‘최적화’에서 이겼다는 의미

이번 대회가 흥미로운 이유는, 흔히 떠올리는 코딩 테스트처럼 “정답 코드”를 제출하는 방식이 아니기 때문입니다. 휴리스틱(heuristic) 콘테스트는 제한된 시간 안에 여러 해법을 탐색하고, 성과를 조금씩 끌어올려 최종 점수를 최대화하는 구조입니다. 현실 업무로 치면 물류·재고·자원배분·서버 운영처럼 ‘정답이 하나로 고정되지 않는’ 문제에 가깝죠. 기사에 나온 예시처럼, 어떤 기계가 생산을 하고 또 그 기계를 만드는 기계까지 함께 운영해야 하는 식의 계층형 시스템 최적화는 실제 기업 현장에서도 자주 등장합니다.

4시간 동안 수백 번 시도하고, 실패를 기억하며 더 나은 답으로

ALE-에이전트는 4시간 동안 ‘추론 시간 확장(inference-time scaling)’ 방식으로 수백 가지 해법을 만들고 검증하며 계속 개선했습니다. 특히 눈에 띄는 대목은, 당장 성과가 낮아 보이는 선택에도 미래 가치를 부여하는 ‘가상 파워(Virtual Power)’ 같은 개념을 스스로 만들어 전략에 반영했다는 점입니다. 내부 로그에서는 이를 ‘복리 효과’로 설명했다는데, 쉽게 말해 “지금의 작은 손해가 다음 턴의 큰 이익으로 돌아올지”까지 계산하며 움직였다는 뜻입니다.

또 긴 추론 과정에서 방향을 잃지 않도록, 매번 시도 후 텍스트로 ‘인사이트’를 기록해 쌓고 같은 실패를 반복하지 않게 했다고 합니다. 단기 반응형 자동화가 아니라, 기억을 토대로 오래 생각하는 장기 추론형 에이전트에 가까운 모습이죠. 그리디와 시뮬레이티드 어닐링을 섞고, 필요하면 구조를 과감히 지우고 다시 만드는 ‘빠른 재구성’까지 했다는 설명도 인상적입니다.

실무에서의 포인트: “지표는 사람이, 최적화는 에이전트가”

사카나 AI는 이 성과가 기업 환경에 바로 연결될 수 있다고 말합니다. 이미 KPI나 평가 지표가 정해진 조직이라면, 사람이 복잡한 최적화 알고리즘을 처음부터 끝까지 설계하지 않아도 되고 “무엇이 좋은 성과인지”만 정의하면 에이전트가 구현과 최적화를 맡을 수 있다는 거죠. 적용 후보로는 차량 경로 최적화, 서버 부하 분산, 자원 배치 등이 언급됐습니다. 장기적으로는 비전문가도 조건을 바꿔가며 결과를 즉시 확인하는 ‘최적화의 민주화’ 가능성도 제시됐고요.

다만 비용은 현실적인 변수입니다. 기사에 따르면 4시간 실행에 약 1300달러의 연산 비용이 들었고, 여러 모델을 대상으로 4000회 이상의 추론 호출이 있었다고 합니다. 그럼에도 최적화 문제는 한번의 비용으로 연간 큰 효율 개선을 만들 수 있다는 논리도 설득력이 있습니다. 결국 핵심은 “어떤 업무에 투입했을 때 비용 대비 효과가 확실한가”를 찾는 일이겠죠.

AI 에이전트는 이제 ‘잘 도와주는 도구’를 넘어, 목표를 향해 스스로 실험하고 개선하는 파트너로 진화하고 있습니다. 이앤아이는 이런 변화가 웹·서비스 운영, 데이터 기반 의사결정, 업무 프로세스 자동화로 어떻게 이어질지 계속 쉽고 현실적으로 정리해드릴게요.

이앤아이와 함께 더 나은 웹 환경을 만들어 나가요!