# Google Research, AI 에이전트의 자체 개선 프레임워크 RRSI 공개

> 오픈소스 도구인 RRSI를 이용하면 대규모 언어 모델 에이전트가 모델 자체를 바꾸지 않고도 프롬프트와 도구, 메모리를 조정해 벤치마크 점수를 높일 수 있다.

Oossa · 2026-09-29 · https://oossa.com/ko/google-research-releases-rrsi-framework-for-self-improving-ai-agents

Google Cloud AI Research가 RRSI를 공개했다. 이 프레임워크는 모델 가중치를 고정한 채 LLM 에이전트가 자체 프롬프트와 도구, 메모리를 다시 작성할 수 있도록 한다. 개선 과정에서 과적합이 발생하지 않도록 정보 유출을 감시하는 비평기와 비용 규칙 같은 안전장치도 적용한다. Claude Opus 4.8을 사용한 테스트에서 Terminal-Bench 2.1 점수는 74.2%에서 80.2%로 올랐고, 학습에 사용하지 않은 6개 분할 모두에서 성능이 향상됐다.

## 팩트

- RRSI는 2026년 9월 29일 공개됐다
- Claude Opus 4.8을 사용한 Terminal-Bench 2.1 점수가 80.2%로 향상됐다

## 왜 중요한가

AI 에이전트가 기반 모델을 재학습하지 않고도 새로운 작업 수행 능력을 높일 수 있음을 보여준다. 컴퓨팅 자원을 아끼고 과적합 위험도 줄일 수 있다.

## 출처 및 참고 자료

1. [Google Research Open-Sources RRSI: AI Agents That Improve Their Own Harness Without Overfitting](https://www.marktechpost.com/2026/09/29/google-research-open-sources-rrsi-ai-agents-that-improve-their-own-harness-without-overfitting/) – MarkTechPost, 2026-09-29

최종 업데이트: 2026-09-29