r/ClaudeCode•4일 전•323•150

에이전트 루프는 이제 구식이다

The Agentic Loop is OUTDATED

핵심 요약

기존 에이전트 루프의 비효율성을 지적하며, Jev 모델과 그래프 기반 실행을 활용해 성능을 개선한 오픈소스 프레임워크 'Jive'를 소개함.

에이전트 루프 개선 — 기존의 비효율적인 LLM 호출 방식을 그래프 기반 실행으로 대체함.
Jive 프레임워크 — Jev 모델과 bash 노드를 활용해 추론과 실행을 분리한 새로운 루프 구조임.
성능 벤치마크 — 기존 Claude Code 대비 지연 시간과 토큰 효율성 면에서 압도적인 우위를 보임.
오픈소스 공유 — 벤치마크 상세 내용과 코드 실행 방법을 README를 통해 공개함.

요즘 LLM Call -> Tool Call로 이어지는 현재의 Agentic Loop 설계는 이제 구닥다리라고 생각함. Jev 같은 System One 모델들이 나오면서 우리한테 진짜 절실했던 핵심 요소가 생겼거든.

우리는 겉으로만 흉내 내는 워크플로우나 멀티 에이전트 아키텍처 말고, 진짜로 빠르고 느린 사고를 동시에 할 수 있는 에이전트가 필요함. 우리에겐 Agent 2.0이 필요하다.

에이전트는 어려운 추론이나 계획을 짤 때는 LLM의 능력을 100% 끌어다 쓰고, 그 계획을 실행할 때는 저렴한 "빠른 사고(fast thinking)"를 써야 함.

지금 대부분의 에이전트는 이미 결정된 단계를 실행하는 데도 LLM Call을 남발하고 있음. "오케이, 이거 클릭할게"라는 말 한마디 하려고 굳이 Astra Call을 또 날려야 할까? 우린 더 잘할 수 있음.

내 접근 방식

나는 완전히 새로운 Agentic Loop를 기반으로 한 오픈소스 하네스인 Jive를 만들었음. Jive는 Tool Call을 "Graph Call"로 대체하는데, 여기서 각 그래프는 bash 노드와 jev 노드로 구성된 DAG(방향성 비순환 그래프)임. 노드끼리 의존성을 가질 수도 있고, 서로의 출력값을 참조할 수도 있음.

쉽게 말해, 추론하는 동안 스스로 실행 흐름을 짜고, 그 이후에는 불필요한 LLM Call 없이 Jev Call만으로 흐름을 쭉 밀고 나가는 방식임.

Jive가 잘하는 것들: 레포지토리 조사, 대량 분류, 다단계 프로파일링, 반복적인 수정, 평가 워크플로우 등등. Jev Call이 필요 없는 일반적인 엔지니어링 작업에서도 꽤 효과적임 (Pi가 보통 codex나 claude code를 바른다는 걸 생각하면 놀랄 일도 아니지).

벤치마크