좋은 아침이에요! 오늘은 GEPA(Genetic-Pareto, 반성적 프롬프트 진화)예요.
뭔가요? 프롬프트를 사람이 고치는 대신, AI가 실행 기록(추론 과정, 툴 호출, 에러 메시지)을 직접 읽고 “왜 틀렸는지”를 글로 반성한 뒤 프롬프트를 고쳐 나가는 자동 최적화 기법이에요. 점수 하나만 보고 학습하는 강화학습(RL)과 달리 실패 이유를 문장으로 이해하니까, 몇십 번만 돌려도 꽤 좋아진다는 게 핵심이에요. 이름의 Pareto는 “전체 1등 프롬프트 하나”만 남기지 않고, 문제별로 잘하는 후보들을 함께 살려 두었다가 장점을 섞는 방식을 뜻해요.
시점 정리 (새 기술은 아니에요)
– 뿌리: 프롬프트를 코드처럼 자동 최적화하자는 DSPy가 2023년 10월에 나왔어요.
– GEPA 자체: 2025년 7월 25일 논문으로 공개됐고, 이후 DSPy에 dspy.GEPA로 들어갔어요. 논문은 RL(GRPO)보다 평균 6% 높고 실행 횟수는 최대 35배 적다고 보고했어요.
– 이번 화제: Infini-AI-Lab이 2026년 10월 25일(미국 기준) Hermit v0.1.0을 내놨고, 10월 27일 X 발표, 10월 29일 MarkTechPost 보도로 퍼졌어요. 모델과 Claude Code 같은 에이전트는 그대로 두고, 그 바깥의 지침·스킬·메모리만 학습시키는 프레임워크인데, 그 학습 방법 첫 번째로 GEPA가 실려 있어요. 즉 “프롬프트만 고치던 GEPA가 에이전트의 스킬 파일까지 고치는 도구로 확장된 것”이 이번 소식이에요.
Claude만 쓰는 개발자라면 이렇게 써 보세요
– 사람 몫: “잘했다”의 기준(채점 함수)과 예시 20~50개를 만드는 일. 이게 없으면 GEPA는 아무것도 못 해요.
– GEPA 몫: 반복적으로 같은 형식의 일을 하는 프롬프트(분류, 요약, 추출, 코드 리뷰 체크리스트)를 밤새 여러 버전으로 돌려 보고 다듬는 일.
– Claude 몫: 매번 다른 일, 기준을 세우기 어려운 창의적인 작업은 그냥 Claude와 대화로 푸는 게 나아요.
– 팁: 자동으로 고쳐진 프롬프트는 꼭 사람이 읽고 채택하세요. 채점 기준의 허점을 파고든 “점수만 좋은” 프롬프트가 나올 수 있어요.
연관 용어
– DSPy: 프롬프트를 손으로 쓰지 않고 프로그램처럼 조립·최적화하는 프레임워크(2023).
– MIPROv2: GEPA 이전에 많이 쓰던 DSPy 프롬프트 최적화기. GEPA가 이걸 10% 넘게 앞섰다고 해요.
– 평가 세트(Eval set): 최적화의 기준이 되는 정답 예시 모음. 자동 최적화의 품질은 결국 여기서 결정돼요.