구글 안티그래비티 팀은 최신 경량 모델인 '제미나이 3.7 플래시'를 활용한 멀티 에이전트 오케스트레이션 프레임워크 '팀워크(Teamwork)'의 성과와 업데이트 사항을 발표했다. 이는 단순한 보조 코딩 도구의 수준을 넘어서 AI가 오랜 시간이 필요한 학술 연구와 복잡한 하드웨어 설계 문제를 독립적으로 해결하는 '동등한 연구 협력자'로 발전했음을 보여주는 사례다.
지난 27일(현지시간) 공개된 자료에 따르면, 팀워크는 단일 AI 모델의 추론 한계를 체계적 협력으로 극복하도록 설계된 프레임워크다.
기존의 느슨하게 연결된 멀티 에이전트 체계는 초반에 한 에이전트가 범한 실수가 전체 결과에 왜곡이나 오류로 전파되는 문제를 자주 겪었다. 팀워크는 이러한 한계를 극복하기 위해 에이전트들 사이에 경쟁 및 상호 검증 메커니즘을 도입했다. 에이전트들은 수 시간에서 며칠에 걸친 장시간의 작업 과정에서 서로의 안건을 지속적으로 제시하고, 결함을 지적하며, 가장 우수한 요소들을 통합해 완성도 높은 답을 만들어낸다.
핵심은 경량 모델인 '플래시' 급의 모델이 박사급 수준의 학술 연구 과제를 풀어냈다는 점이다. 이론 컴퓨터 과학과 순수 수학 연구 분야에서 FOCS, JMLR 같은 국제 학술대회에서 제기된 미해결 난제 7개를 해결하는 데 성공했다.
이 중 5개는 실제 학술 논문 형태로 정리되어 학술 아카이브에 공개되었으며, 크누스(Knuth)의 사이클 추측을 포함한 과제들은 형식 검증 도구인 린(Lean)을 통한 엄밀한 입증까지 완료됐다. 고가의 대규모 모델에 의존하지 않고 오케스트레이션 프레임워크의 효율성만으로 최상위 난이도의 수학·컴퓨터 과학 연구를 성공시켰다는 평가를 받고 있다.
또한 구글의 이론 컴퓨터 과학 평가 지표인 'TCS벤치(TCSBench)'에서 71%의 성과를 기록하며 기존 최고 기록인 67.7%를 갱신했다.
시스템 및 엔지니어링 분야에서도 실제 산업 현장에 적용 가능한 역량을 입증했다. 팀워크는 처음부터 새로 작성하여 오버래핑과 순서 위배 실행이 가능한 RISC-V CPU 시뮬레이터를 개발해 xv6 운영체제 부팅에 성공했으며, 실제 BOOM 하드웨어와의 클록 사이클 차이를 0.71% 수준으로 정밀하게 맞춰냈다.
이는 AI가 단순히 소프트웨어 개발을 넘어 반도체와 하드웨어 설계 과정에서 나타나는 고난도의 결함(무음 실행 격차)을 스스로 감지하고 해결할 수 있음을 입증한 사례다.
특히 이번 하드웨어 시뮬레이션 연구는 정적인 소프트웨어 변환을 벗어나 복잡하고 비결정적인 시간 영역으로 확장되었다는 점에서 의미가 있다. 가장 중요한 과제는 구조적 오류가 외부에 드러나기 이전에 마이크로아키텍처 상태가 수백 사이클에 걸쳐 조용히 변질되는 '무음 실행 격차(silent execution gap)' 현상이었다.
팀워크는 검증의 신뢰성을 확보하기 위해 격리된 환경에서 스파이크(Spike) 참조 시뮬레이터의 소스 코드를 실행하고, 이와 지속적인 동기화 공동 시뮬레이션을 운영하는 방식으로 무음 실행 격차 문제를 효과적으로 해결했다.
더불어 아이겐(Eigen), 팔레이해시(ParlayHash) 같은 널리 사용되는 오픈소스 C++ 라이브러리의 성능을 개선하는 코드를 독립적으로 작성하였고, 오픈소스 유지보수 팀의 실제 코드 검토를 거쳐 메인 저장소에 반영되는 성과를 달성했다. 이는 단순한 벤치마크 수준을 벗어나 현업에서 동작하는 오픈소스 생태계에 직접 기여한 것이다.
구글은 이번 결과를 통해 AI가 보조 도구의 범위를 넘어 인간과 대등하거나 그 이상의 탐구 능력을 갖춘 '연구 동료'로 진화했음을 명확히 보여주는 분기점이라고 강조했다.