200시간 작업 궤적 공개한 LoopX, 장기 AI 에이전트 제어

AI 에이전트가 여러 세션에 걸쳐 목표와 근거를 유지하도록 돕는 오픈소스 프로젝트 LoopX가 200시간 넘는 장기 작업 궤적을 공개했다. 모델을 새로 만드는 대신 작업 상태를 별도 계층에서 관리하는 방식이다.

황루이텅(Huang Ruiteng) 바이트댄스 AML 개발자는 깃허브에서 LoopX를 “장기 실행 AI 에이전트 작업을 위한 로컬 제어면”이라고 소개했다. 코덱스(Codex), 클로드 코드(Claude Code), 커서(Cursor) 등 서로 다른 에이전트 런타임이 같은 목표 상태를 이어받을 수 있도록 설계됐다.

파일 읽기와 코드 수정, 명령 실행은 기존 런타임이 맡는다. LoopX는 △목표 △게이트 △할 일 △범위 △증거 △쿼터 △인수인계를 관리한다. 며칠에 걸친 작업에서 목표가 달라지거나 기존 근거가 낡고 사람의 판단이 필요해지는 상황을 채팅 기록만으로 관리하기 어렵다는 문제의식에서 출발했다.

LoopX 저장소는 이 구조를 “에이전트 네이티브 칸반”이라고 설명한다. 다만 보드 화면이 아니라 LoopX에 저장된 상태 자체를 기준 데이터로 삼는다. 각 작업의 담당자와 권한, 변경된 증거, 다음 행동 가능 여부를 상태로 남겨 중단된 작업을 다시 이어갈 수 있게 한다.

공개 자료에서 가장 눈에 띄는 부분은 200시간 넘게 이어진 작업 궤적이다. 오픈바이킹(OpenViking) 이슈 수정과 Auto ML 실험에는 각각 200시간 이상의 경과 시간이 기록됐다. 이는 모델이 200시간 연속 계산했다는 의미가 아니라 제한된 실행과 대기, 판단, 근거 갱신이 누적된 벽시계 기준 프로젝트 시간이다.

오픈바이킹은 바이트댄스(ByteDance) 화산엔진(Volcengine) 측이 공개한 AI 에이전트용 오픈소스 컨텍스트 데이터베이스다. 기억과 자료, 스킬을 ‘viking://’ 형식의 가상 파일시스템에 저장하고 L0 요약, L1 개요, L2 원문 단계로 필요한 정보를 불러오는 구조다.

두 프로젝트의 역할은 구분된다. 오픈바이킹이 에이전트의 과거 기억과 자료를 되찾는 장기 기억에 가깝다면, LoopX는 작업 진행 상황과 다음 행동을 관리하는 제어 계층에 가깝다. LoopX는 오픈바이킹을 선택형 저장소로 활용하면서도 실제 패치 판단에서는 현재 체크아웃된 코드와 테스트를 우선하도록 했다.

3일 확인 기준 LoopX 저장소는 깃허브에서 스타 535개와 포크 47개를 기록했다. 오픈바이킹 저장소는 스타 2만7800개와 포크 2200개를 기록했다.

LoopX와 크립토·블록체인의 직접적인 연결은 확인되지 않았다. 다만 암호화폐 업계에서는 AI 에이전트 전용 지갑과 결제 인프라 구축이 진행되고 있다. LoopX는 이 같은 서비스에 적용되는 모델이 아니라 여러 단계로 이어지는 에이전트 작업을 관리하는 기반 기술에 해당한다.

검증 출처: LoopX 깃허브 저장소, 황루이텅 깃허브 프로필, 오픈바이킹 깃허브 저장소, 오픈바이킹 문서