10월 13일, APUS AI(기린합성 네트워크 기술 주식회사, 麒麟合盛网络技术股份有限公司)는 Personal Agent 제품인 Reflex Agent를 오픈소스로 공개한다고 발표했다. 이 제품은 자체 개발한 오픈소스 의사결정 모델 Reflex를 기반으로 Harness를 구축하고, Continuum 기억 엔진과 결합하여 모델이 Harness의 핵심 제어 로직을 구동함으로써 더욱 효율적인 의사결정과 장기 작업 수행을 실현한다.
APUS AI 실험실의 실측에 따르면, Reflex Agent는 관련 테스트 시나리오에서 Claude Code, Codex 등 주요 Agent 대비 최대 3배의 응답 속도를 달성했다.
코드와 프롬프트로 Harness를 구성하는 데 주로 의존하는 기존 방식과 달리, Reflex Agent는 의사결정 모델 Reflex가 모델 라우팅, 스킬 선택, 결과 검토, 실행 감독 등 의사결정 업무를 담당하며, "의사결정—실행—피드백—재의사결정"의 순환을 통해 작업을 지속적으로 앞으로 나아가게 한다. APUS AI는 이러한 작동 메커니즘을 Loop Working(순환 작업)이라 부르며, Agent가 단순히 질문에 답하는 데 그치지 않고 사용자의 목표를 중심으로 지속적으로 행동해야 함을 강조한다.
기억 능력 측면에서, Reflex Agent는 Continuum 기억 엔진과 결합하여 무한 기억으로 작업 정보를 지속적으로 축적하고, 무손실 기억으로 원본 내용과 그 연관성을 보존하며, 무손실 입력으로 관련된 과거 정보가 최대한 원본 내용 그대로 의사결정에 참여하도록 한다. 이를 통해 Agent는 장기 작업에서 필요에 따라 과거 정보를 검색하고 활용할 수 있어 압축 요약에 대한 의존을 줄이며, 진정한 무한 컨텍스트 실현을 뒷받침한다. 여기서 말하는 "무한 컨텍스트"는 단일 모델 호출의 입력 길이 제한을 돌파한다는 의미가 아니라, Agent의 기억과 작업 주기가 더 이상 단일 윈도우에 완전히 제한받지 않도록 한다는 것이다.
이번 오픈소스 공개는 APUS AI가 Loop Working을 탐색하고 Personal Agent를 구축하는 중요한 한 걸음이다. Reflex Agent는 MIT 라이선스로 오픈소스화되었으며, 데스크톱, Web 및 SDK를 제공하여 개발자가 체험, 재현 및 확장할 수 있다.
Reflex Agent 프로젝트 주소: https://github.com/APUS-AI-Lab/APUS-Reflex-Agent
Reflex 의사결정 모델: https://huggingface.co/apus-ailab/APUS-Reflex
본 글은 APUS AI가 제공하였으며, 量子位(QbitAI)가 전재 허가를 받았고, 견해는 원저자에게 귀속된다.