구글이 AI 에이전트의 문제 해결 과정에서 발생하는 막대한 연산 비용을 획기적으로 줄일 수 있는 'Dream-RSI' 시스템을 공개했습니다. 기존의 RSI(Recursive Self-Improvement) 방식은 새로운 전략을 테스트할 때마다 실제 코드를 다시 실행해야 하는 비효율성이 있었는데요. Dream-RSI는 과거의 탐색 기록을 'Discovery Tree'라는 구조로 저장하고, 이를 'Replay Simulator'로 변환하여 가상 환경에서 새로운 정책을 평가하는 'Dreaming' 단계를 도입했습니다. 이를 통해 실제 코드 실행 없이도 수천 개의 전략을 빠르게 검토할 수 있어, 기존 방식 대비 탐색 에이전트 호출 횟수를 최대 162배까지 줄이는 놀라운 성과를 거두었습니다. AI 에이전트가 경험한 이력을 바탕으로 스스로를 개선해 나가는 이 기술은 향후 AI의 효율적인 문제 해결에 큰 기여를 할 것으로 기대됩니다.