TokenRingAI 사용자가 에이전트 루프 식별·보호 기능을 테스트할 모델을 찾고 있어요. GLM Flash 모델이 저온·극단적 양자화 시 루프에 자주 빠지는 경향이 있다고 언급했어요. 루프 발생 확률을 측정하고 에이전트가 루프에서 벗어나도록 유도하는 테스트 환경 구축이 목표예요.
루프에 75% 확률로 빠지면서 도구 호출이 25% 정도 되는 모델이 이상적이라고 설명했어요. 루프 패턴을 파악하고 점수를 매겨 백트래킹 및 재프롬프팅 전략을 개발할 계획이에요.
사용자는 루프 테스트를 위한 최적의 모델을 추천해 달라고 요청했어요. 에이전트의 루프 식별 및 복구 기능 테스트에 적합한 모델을 찾고 있는 상황이에요.