Apodex 1.1: Scaling Agentic Intelligence for Complex Work

복잡한 장기 과업 수행을 위해 환경 확장과 에이전트 협업 최적화를 결합한 고성능 에이전트 시스템 개발

기존 언어 모델은 추론 능력은 뛰어나지만, 파일/코드 상호작용 및 상태 유지와 같은 복잡한 실무 과업 수행에는 한계가 있습니다. 이를 해결하기 위해 Apodex 1.1은 환경 확장(Environment Scaling)과 에이전트 조정 확장(Agentic Coordination Scaling)이라는 두 가지 차원의 접근법을 제안합니다. 실행 가능한 환경의 다양성을 높이고, 장기 과업 분해 및 병렬 작업 위임 능력을 학습시키는 것이 핵심입니다. AgentOS와 공유 실행 하네스를 통해 작업 상태와 이력을 관리하며, 환경 궤적과 협업 흔적을 학습 데이터로 활용합니다. 그 결과, 거대 모델보다 작은 파라미터로도 금융, 과학, 코딩 등 전문 분야에서 최상위 성능을 달었습니다.

모델 크기를 키우는 대신, 환경과 협업 구조를 최적화함으로써 실무급 에이전트 성능을 확보하는 새로운 방법론을 제시합니다.