# Replit Agent, AI가 하위 에이전트 골라 비용 줄이고 성능 높여

> Replit의 새 Agent는 모델이 작업을 언제, 어떻게 위임할지 결정해 기존 방식보다 소프트웨어 엔지니어링 벤치마크에서 높은 성과를 냈다.

Oossa · 2026-09-29 · https://oossa.com/ko/replit-agent-lets-ai-choose-its-own-sub-agents-cutting-cost-and-boosting-scores

Replit은 AI 모델이 직접 하위 에이전트를 선택하고, 각 에이전트의 규모와 작업 강도를 정하며, 언제 재사용할지도 판단하는 시스템인 Replit Agent를 공개했다. DeepSWE 벤치마크에서는 작업당 2.11달러의 비용으로 72%를 기록해, 보조 에이전트를 두는 방식보다 11%포인트 앞섰다. 같은 Agent는 Terminal-Bench에서도 작업당 2.53달러로 49%를 기록해 기준 방식보다 높은 점수를 냈다. 이번 변화로 GPT-6 Astra 같은 고성능 모델은 작업을 더 저렴한 보조 에이전트에 맡기고, 까다로운 판단에만 고비용 토큰을 사용할 수 있다.

## 팩트

- DeepSWE 점수 72%, 작업당 2.11달러(2026년 9월)
- Terminal-Bench 점수 49%, 작업당 2.53달러

## 왜 중요한가

모델이 작업 위임을 직접 조정하면 개발자는 연산 비용을 줄이면서 성능을 높일 수 있다.

## 출처 및 참고 자료

1. [Free the models: Harness design at the frontier](https://replit.com/blog/free-the-models) – Replit, 2026-09-29

최종 업데이트: 2026-09-29