미국 AI 스타트업 풀사이드가 장시간에 걸친 복잡한 작업을 수행하는 에이전트 코딩 모델 ‘라구나(Laguna)’ 시리즈를 공개했다.
풀사이드는 28일(현지시간) ‘라구나’ 시리즈의 첫 모델인 ‘라구나 M.1’과 ‘라구나 XS.2’를 출시했다.
두 모델은 챗봇을 넘어 코드를 작성하고 실행하며 스스로 작업을 수행하는 ‘에이전트형 AI’에 최적화된 것이 특징이다. 기존 AI가 정해진 도구를 호출하는 방식에 머물렀다면, 라구나 모델은 스스로 코드를 생성해 작업을 조합하고 병렬 처리하며 새로운 시스템까지 구성할 수 있도록 설계됐다.
기술적으로 라구나 시리즈는 데이터와 학습 방식에서도 차별화를 꾀했다. 웹 데이터뿐 아니라 약 13% 비중의 합성 데이터를 활용해 학습 효율을 높였으며, 데이터 품질과 다양성을 동시에 고려한 큐레이션 방식을 적용했다. 또 자체 개발한 ‘뮤온(Muon)’ 옵티마이저를 통해 학습 속도를 기존 대비 약 15% 개선했다.
강화학습(RL)도 핵심 요소다. 풀사이드는 실제 소프트웨어 개발 환경을 모사한 샌드박스에서 AI가 문제를 해결하도록 학습시키는 비동기 RL 시스템을 구축했다. 이를 통해 모델은 장시간에 걸친 복잡한 작업에서도 안정적으로 성능을 유지할 수 있다.
이중 라구나 M.1은 2250억 매개변수 규모의 전문가 혼합(MoE) 모델로, 복잡한 소프트웨어 엔지니어링 문제를 해결하도록 설계된 플래그십 모델이다.
30조개 토큰을 기반으로 처음부터 자체 학습됐으며, 실제 소프트웨어 문제 해결 능력을 평가하는 벤치마크에서 높은 성능을 기록했다.
라구나 M.1 벤치마크 (사진=풀사이드)
풀사이드가 힘을 준 것은 330억 매개변수의 경량 모델 라구나 XS.2다. 훨씬 작은 규모에도 불구하고 대형 모델에 근접한 성능을 보여 효율성 측면에서 경쟁력을 입증했다.
아파치 2.0 라이선스로 공개된 오픈 웨이트 모델이다. 이를 통해 개발자는 인터넷 연결 없이도 로컬 환경에서 모델을 실행하고, 자유롭게 수정·배포할 수 있다.
허깅페이스
에서 모델 가중치를 다운로드 받을 수 있다.
라구나 XS.2 벤치마크 (사진=풀사이드)
풀사이드는 “소프트웨어 개발 능력이 AI의 핵심 역량”이라며, 장기적인 작업을 수행하는 코딩 능력이 AI 발전의 핵심 경로가 될 것이라고 강조했다. 라구나 모델은 파일 읽기, 테스트 실행, 코드 수정 등 복잡한 개발 작업을 여러 단계에 걸쳐 수행할 수 있도록 학습됐다.
이번 출시와 함께 에이전트 실행 환경도 공개됐다. ‘풀(pool)’이라는 에이전트 실행 프레임워크와 ‘쉬머(shimmer)’ 개발 환경을 통해, 개발자는 웹이나 모바일에서도 AI와 함께 코드를 작성하고 실행할 수 있다.
풀은 에이전트가 작업을 하다가 멈춰도 그 시점의 메모리와 파일 상태를 그대로 보존하여 이어서 작업할 수 있게 해주는 구조이며, 쉬머는 즉시 실행 가능한 가상 환경을 제공해 언제 어디서나 개발이 가능한 새로운 형태의 작업 방식을 제시한다.
풀사이드는 “라구나는 단순히 코드를 추천하는 챗봇이 아니라, 복잡한 문제를 던지면 스스로 계획을 세우고 코드를 실행하며 오류를 수정해 결과물을 만들어내는 ‘동료 엔지니어’”라고 강조했다.
한편, 풀사이드는 그동안 철저한 보안 환경이 요구되는 정부와 공공 부문을 중심으로 AI를 공급해 왔지만, 이번 공개를 계기로 민간 개발자와 기업까지 범위를 확대한다는 전략이다.
특히 XS.2의 오픈소스 공개는 글로벌 AI 생태계에서 영향력을 확대하려는 시도로 해석된다.
박찬 기자 cpark@aitimes.com
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