스탠포드대 연구진이 AI 에이전트의 실패 원인을 자동 분석해 부족한 역량만 강화하는 '트레이스' 오픈소스 프레임워크를 공개했어요. 트레이스 시스템을 적용한 270억 파라미터 모델은 기존 상용 모델 성능을 4분의 1 데이터로 달성했어요. 연구진은 트레이스를 통해 에이전트의 학습 효율성을 높이고, 더 적은 데이터로도 높은 성능을 낼 수 있음을 입증했어요.