Papers·6일 전
CEO-Bench: 500일간 스타트업 운영으로 평가하는 AI 에이전트의 장기 추론 능력
Haozhe Chen 팀이 AI 에이전트의 장기 의사결정 능력을 평가하기 위해 CEO-Bench를 공개했습니다. 500일간 스타트업을 운영하는 시뮬레이션 환경에서 가격, 마케팅, 예산 등을 조정하며 최종 자산을 측정합니다. 가장 강력한 모델(Claude Opus 4.8, GPT-5.5)도 초기 자본 $1M을 넘기지 못했으며, 일관된 수익 창출에는 실패했습니다. 에이전트가 불확실성 속에서 장기적 적응을 요구하는 현실 문제에 얼마나 취약한지 드러낸 벤치마크입니다.
AI 에이전트가 단기 태스크를 넘어 장기적·적응적 의사결정을 얼마나 잘 수행하는지 평가하는 CEO-Bench가 공개되었습니다.
핵심 결론
- 벤치 — 500일 스타트업 운영 시뮬레이션에서 최종 자산으로 성능 측정. 최고 모델도 초기 자본 $1M을 넘기지 못함.
- 모델 — Claude Opus 4.8과 GPT-5.5가 $1M 이상 기록했으나, 일관된 수익 창출 실패.
- 대부분의 최신 모델이 이 환경에서 어려움을 겪으며, 장기 추론 능력의 한계를 보여줍니다.
방법
- 환경 — 에이전트는 가상 회사의 CEO 역할을 하며 가격, 마케팅, 예산, 협상 등 다양한 결정을 내립니다.
- 데이터 — 잡음이 섞인 비즈니스 데이터베이스(고객 코호트, 협상 이력 등)를 분석해 전략 수립.
- 강력한 에이전트는 고객 코호트 시뮬레이션 코드를 작성해 미래 현금 흐름을 예측하거나, 협상 이력에서 숨은 선호를 발견하는 식으로 대응했습니다.
한계·조건
- 범위 — 단일 태스크(스타트업 운영)에 국한되어 일반화 가능성은 추가 검증 필요.
- 재현성 — 환경은 Python 인터페이스로 제공되며, 코드 공개 여부는 아직 불확실.
- 500일 시뮬레이션이지만 실제 시간은 에이전트에 따라 다르며, 추론 비용이 높을 수 있습니다.
편집자 한 줄
장기 추론 벤치마크가 드물다는 점에서 의미 있지만, 실제 CEO 역할과의 괴리(프로그래밍 인터페이스)를 감안해야 합니다.
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- #benchmark
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Haozhe Chen