An Agent That Fixes Its Own Mistakes - Saloni Gandhi & Ziwei Guo, LinkedIn
LinkedIn의 AI 엔지니어들이 개발한 재귀적 자기 개선(RSI) 프로젝트를 소개합니다. 이 시스템은 AI 에이전트가 자체 결과물을 평가하고, 실패 패턴을 식별하며, 근본 원인을 분석하여 개선 제안을 생성하는 루프를 구축합니다. 특히, 평가 품질과 자동화된 개선 프로세스에 중점을 두어 에이전트 성능 향상을 가속화합니다.
핵심 요약
- 재귀적 자기 개선(RSI)은 AI 시스템이 프로덕션 이슈로부터 학습하고 스스로를 개선하도록 하는 과정입니다. LinkedIn에서는 사용자 이해 에이전트를 최적화하는 데 RSI를 활용하고 있습니다.
- RSI 루프는 에이전트 실행, 평가 엔진(AI Judge)을 통한 피드백 수집, 에이전트 반성(근본 원인 분석), 편집 제안 생성, 편집 유효성 검증, 프롬프트 업데이트, 그리고 홀드아웃 세트에 대한 최종 평가의 7단계로 구성됩니다.
- LinkedIn의 사용자 이해 에이전트는 회원 ID를 입력받아 검색 기록, 프로필 데이터, 위치, 선호도 등을 종합하여 개인의 선호 직무, 신뢰도, 인용 데이터, 그리고 추론 근거를 생성합니다.
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