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JIT-Agent는 에이전트 LLM 성능 향상을 위한 실시간 하니스 진화를 가능하게 한다

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저자들은 JIT-Agent를 제시하는데, 이는 임의의 범용 에이전트 LLM을 위해 작업 적응형 에이전트 하니스를 생성하도록 훈련된 하이너스 인텔리전스 모델이다. 이 접근법은 에이전트 하이너스를 고정된 4개 모듈 프로토콜에 의해 지배되는 조합 가능한 아티팩트로 공식화하여, 시스템이 하이너스를 실시간으로 사용자 지정하고 수리할 수 있게 한다.

JIT-Agent는 이전 구성의 확장된 아카이브에서 성능 신호를 증류하여 전략을 자체 진화시킨다.
DeepSeek-V4-Flash는 JIT-Agent가 장착되었을 때 DeepSearchQA(+9.1)와 OdysseyBench(+4.3)에서 GPT-5.6을 능가한다.
GLM-5.2 모델은 성능 개선 측면에서 최대 +20.2 포인트의 향상을 보인다.
생성된 하이너스는 OpenCode 및 Claude Code와 같은 성숙한 에이전트 런타임과 경쟁력 있다.
이 방법은 DeepSeek V4, Mimo-V2.5, Qwen3.6을 포함한 다중 규모 모델 패밀리에 걸쳐 일관되게 성능을 향상시킨다.

JIT-Agent는 하이너스 인텔리전스를 에이전트 능력의 훈련 가능하고 이전 가능하며 복리 효과를 내는 차원으로 확립하며, 이는 모델 스케일링과 직교한다.

중요도 2/3 차별점을 갖춘 새 평가 환경 arXiv cs.CL DeepSeek AI agents Research paper

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