AWorld: Orchestrating the Training Recipe for Agentic AI

 

개발자라면 누구나 한 번쯤은 상상해 봤을 겁니다.
"AI가 스스로 학습하고 진화하여 복잡한 문제를 해결할 수 있다면 얼마나 좋을까?"

 

AWorld는 바로 그 상상을 연구 수준에서 현실로 끌어내린 프로젝트입니다. 기존의 강화 학습들이 대부분 비효율적인 경험 생성에 초점을 맞춘 것과는 달리, AWorld는 대규모 에이전트-환경 상호작용을 지향합니다.

 

이 논문이 흥미로운 이유는 단순히 "경험 수집의 속도를 높였다" 수준을 넘어서, 분산 처리 시스템 안에서 사용자의 효율적인 상호작용에 반응할 수 있도록 설계되었다는 점입니다. 예를 들어, AWorld는 클러스터를 통해 작업을 분산시켜 경험 수집을 14.6배 가속화했습니다. 이제 진짜로 'AI의 진화'가 나타난 거죠.

 

✅ 어떻게 작동하나요? – AWorld의 핵심 아이디어

 

AWorld가 도입한 가장 눈에 띄는 개념은 바로 "대규모 에이전트-환경 상호작용"입니다. 이 시스템은 클러스터를 활용하여 작업을 분산 처리함으로써 경험 수집의 속도를 크게 향상시킵니다.

 

이러한 분산 처리 시스템은 실제로 클러스터 기반 아키텍처로 구현되며, 이를 통해 대규모 데이터 처리를 가능하게 하는 게 AWorld의 강점입니다.

 

이 모델은 총 3단계의 프로세스를 거쳐 만들어졌습니다:

• 경험 수집 가속화 – 클러스터를 통해 경험 수집을 14.6배 가속화하여 대규모 데이터를 효율적으로 수집합니다.
• 모델 훈련 – 수집된 데이터를 바탕으로 Qwen3-32B 기반 에이전트를 훈련시켜 성능을 향상시킵니다.
• 성능 평가 – GAIA 벤치마크에서 모델의 성능을 평가하여 개선된 결과를 확인합니다.

 

✅ 주요 기술적 특징과 혁신점

 

AWorld의 핵심 기술적 특징은 크게 세 가지 측면에서 살펴볼 수 있습니다.

 

1. 대규모 에이전트-환경 상호작용
이는 클러스터 기반의 분산 처리 시스템을 통해 경험 수집을 가속화하는 방식입니다. 기존의 단일 노드, 순차 실행 방식과 달리, 분산 처리 접근 방식을 통해 대규모 데이터 수집을 가능하게 했습니다. 특히 클러스터 아키텍처를 통해 처리 속도 측면에서 큰 향상을 보였습니다.

 

2. 효율적인 모델 훈련
효율적인 모델 훈련의 핵심은 수집된 대규모 데이터를 활용하여 Qwen3-32B 기반 에이전트를 훈련하는 것입니다. 이를 위해 대규모 데이터 처리 방법을 도입했으며, 이는 성능 향상으로 이어졌습니다. GAIA 벤치마크에서의 성능 개선을 통해 그 효과를 입증했습니다.

 

3. 성능 평가 및 개선
마지막으로 주목할 만한 점은 성능 평가 및 개선입니다. GAIA 벤치마크에서의 성능 평가를 통해 모델의 개선된 결과를 확인할 수 있었습니다. 이는 특히 복잡한 문제 해결에서 장점을 제공합니다.

 

✅ 실험 결과와 성능 분석

 

AWorld의 성능은 다음과 같은 실험을 통해 검증되었습니다.

 

1. GAIA 벤치마크에서의 성능
GAIA 벤치마크에서 진행된 평가에서 Qwen3-32B 기반 에이전트는 21.59%에서 32.23%로 성능이 향상되었습니다. 이는 기존 모델과 비교했을 때 상당한 개선을 보여줍니다. 특히 가장 어려운 수준에서 16.33%의 점수를 기록한 것이 인상적입니다.

 

2. 대규모 데이터 처리에서의 결과
클러스터 기반의 분산 처리 시스템을 통해 경험 수집을 14.6배 가속화했습니다. 이는 기존의 단일 노드 방식과 비교하여 처리 속도에서 큰 차별화를 보여주었으며, 특히 대규모 데이터 수집에서 강점을 보였습니다.

 

3. 실제 응용 시나리오에서의 평가
실제 환경에서 진행된 테스트에서는 Qwen3-32B 기반 에이전트의 성능을 확인할 수 있었습니다. 실용적 관점에서의 장점과 함께, 현실적인 제한사항이나 고려사항도 명확히 드러났습니다.

 

이러한 실험 결과들은 AWorld가 대규모 에이전트-환경 상호작용을 효과적으로 해결할 수 있음을 보여줍니다. 특히 성능 향상은 향후 다양한 응용 분야에 중요한 시사점을 제공합니다.

 

✅ 성능은 어떨까요?

 

AWorld는 GAIA 벤치마크에서 32.23%라는 점수를 기록했습니다. 이는 기존 모델 수준의 성능입니다.

실제로 대규모 데이터 처리, 특히 경험 수집 가속화에서도 꽤 자연스러운 반응을 보입니다.
물론 아직 "복잡한 문제 해결" 영역에서 약간의 미흡함이 존재하긴 하지만, 현재 수준만으로도 다양한 서비스에 활용 가능성이 큽니다.

 

✅ 어디에 쓸 수 있을까요?

 

AWorld는 단지 새로운 모델이 아니라, "대규모 데이터 처리"라는 흥미로운 방향성을 제시합니다.
앞으로는 더 많은 강화 학습, 예를 들면 자율 주행, 로봇 제어까지 인식하게 될 가능성이 큽니다.

• 자율 주행: 대규모 데이터를 활용한 자율 주행 시스템의 성능 향상
• 로봇 제어: 복잡한 환경에서의 로봇 제어 최적화
• 게임 AI: 게임 내 복잡한 문제 해결 능력 향상

이러한 미래가 AWorld로 인해 조금 더 가까워졌습니다.

 

✅ 개발자가 지금 할 수 있는 일은?

 

AWorld에 입문하려면, 기본적인 분산 처리 시스템과 강화 학습에 대한 이해가 필요합니다.
다행히도 GitHub에 예제 코드가 잘 정리되어 있어, 이를 통해 학습할 수 있습니다.

실무에 적용하고 싶다면?
필요한 데이터를 확보하고, 다양한 테스트 영역을 테스트하면서 모델을 최적화하는 것이 핵심입니다. 또한, 추가적인 데이터 수집 작업도 병행되어야 합니다.

 

✅ 마치며

 

AWorld는 단순한 기술적 진보를 넘어, 대규모 데이터 처리의 혁신을 향한 중요한 이정표입니다. 이 기술이 제시하는 가능성은 AI 산업의 미래를 재정의할 잠재력을 가지고 있습니다.

 

우리는 지금 AI 기술 발전의 중요한 변곡점에 서 있으며, AWorld는 그 여정의 핵심 동력이 될 것입니다. 당신이 이 혁신적인 기술을 활용하여 미래를 선도하는 개발자가 되어보는 건 어떨까요?

 

⨠ 논문 원문 보러가기

 

✅ 같이 보면 좋은 참고 자료들

 

Breaking bad theories of class $\mathcal S$
- 논문 설명: 우리는 4차원 $\mathcal{N}=2$ 이론의 $\mathcal{S}$ 클래스의 $\mathfrak{su}(N)$ 유형에 대한 약하게 결합된 설명/채널 분해를 연구합니다. 이는 3차원 $\mathcal{N}=4$ 거울 쌍대의 원형 압축 관점에서 접근합니다.
- 저자: Riccardo Comi, Sebastiano Garavaglia, Simone Giacomelli, Sara Pasquetti, Palash Singh
- 발행일: 2025-08-28
- PDF: 링크