저자들은 장기 작업에 대한 실행 선택을 구조화하는 추론 시 하네스인 에이전틱 메타 추론을 소개합니다. 컨트롤러는 전체 기록 대신 컴팩트한 런 계정을 기반으로 진행 상황을 통합하고 작업을 배포하여 프로세스를 관리합니다.
ProgramBench에서 메타 추론은 GPT-5.5와 함께 71.5%를 달성하며 Codex의 58.0%보다 높고, Opus 4.8과 함께 67.2%를 달성하며 Claude Code의 65.5%보다 높습니다. 추상적 추론, 다중 도메인 장기 추론 및 증명 생성 벤치마크에서 직접 제어 대비 3.6에서 4.2 포인트의 이점을 얻습니다. 아티팩트 그래프 분석은 이전 작업의 재사용 증가와 올바른 솔루션의 더 높은 커버리지를 보여줍니다.
결과는 에이전트가 더 긴 런으로 확장됨에 따라 구조화된 제어에 계산을 할당하는 것이 점점 더 중요해진다는 것을 나타냅니다.