집Kuaishou KwaiKAT, 엔드투엔드 프로젝트를 위한 국내 최초의 에이전트 기반 코딩 모델 ‘KAT-Coder-Pro V2.5’ 공개
오늘, KwaiKAT 팀은 자사의 주력 에이전트 기반 코딩 모델인 ‘KAT-Coder-Pro V2.5’를 공식 출시했습니다. 이번 새 버전은 장기적인 엔지니어링 역량, 일반적인 에이전트 기반 역량, 대규모 에이전트 기반 강화 학습 시스템이라는 세 가지 핵심 영역에 걸쳐 체계적인 업그레이드를 도입했습니다. 이 업데이트의 목표는 단순한 코드 자동 완성 기능을 넘어, 완전한 소프트웨어 엔지니어링 작업과 복잡한 비즈니스 워크플로를 독자적으로 처리할 수 있는 AI 에이전트로 진화하는 것입니다.
장기적인 엔지니어링 역량 측면에서, 팀은 맞춤형 자동화 파이프라인인 ‘AutoBuilder’를 구축했습니다. 이를 통해 12개 프로그래밍 언어와 10만 개 이상의 검증된 실제 리포지토리 환경을 아우르며, 실행 가능한 리포지토리 환경 생성 성공률을 업계 평균 약 16.5%에서 57.2%로 높였습니다. 또한, 가치가 높은 실패 궤적을 훈련 데이터로 재활용함으로써 모델이 파일 간 위치 파악, 프로젝트 사양 준수, 자체 디버깅 테스트를 숙달할 수 있게 되었습니다.
일반적인 에이전트 기능을 위해 KwaiKAT은 동적으로 확장되는 도구 풀인 KwaiClawEnv 시스템을 개발했습니다. 이 시스템은 실제 비즈니스 작업에서 수많은 복잡한 워크플로를 도출하고, 이중 필터링을 통해 고품질의 훈련 경로를 유지합니다. 이 시스템은 데이터 분석, 시스템 간 통합, 일괄 문서 처리와 같은 시나리오를 포괄하며, 10단계 이상의 작업 실행을 지원합니다.
훈련 측면에서는 순수한 지도 학습 기반 미세 조정에서 벗어나 대규모 에이전트 강화 학습을 채택했습니다. 연구팀은 ‘Harness Scaling’ 기법을 활용해 여러 주류 에이전트 프레임워크에 걸쳐 훈련을 수행함으로써, 단일 상호작용 형식에 대한 과적합을 방지했습니다. 장기 과제에서의 기여도 할당 문제를 해결하기 위해 비대칭 PPO 아키텍처가 도입되었습니다. 효과성과 견고성의 균형을 맞추기 위해 계층적 보상 메커니즘(핵심 과제 결과 + 행동 규범 제약 조건 + 실패 탐색 인센티브)이 설계되었습니다. 또한 이 모델은 MOPD(다중 교사 온라인 전략 증류)를 활용하여 장기 엔지니어링, 일반 에이전트, 터미널 사용, 프론트엔드 미학, 일반 지식 등 5가지 전문가 모델의 역량을 통합합니다. 그 결과, 단일 모델로 코드 작성, 워크플로우 실행, 프론트엔드 페이지 생성 등 다양한 시나리오를 전환 없이 처리할 수 있게 되었습니다.
공식 평가 데이터에 따르면, 코드 엔지니어링 분야에서 SWE-Bench Pro 점수는 65.2점, 내부 KAT Code Bench 점수는 53.1점으로, 수동 분해 과정 없이도 완전한 이슈를 직접 처리할 수 있는 것으로 나타났습니다. Agentic 작업의 경우, PinchBench 점수는 94.2점, 내부 KAT Claw Bench 점수는 85.5점으로, 전 과정에 걸쳐 뛰어난 안정성을 입증했습니다.
KAT-Coder-Pro V2.5는 현재 StreamLake 플랫폼(streamlake.com)에서 완전히 이용 가능합니다. API 신청 및 기술 문서 열람이 가능하며, 개발팀은 기술 보고서와 개발자 교류 그룹도 공개했습니다.
URL: https://streamlake.com/product/kat-coder
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