ALMA 실험: 100달러와 지침 없이 자율 AI 에이전트를 두 달 동안 운영하기

실험 설정

ALMA(Autonomous Liberated Machine Agent) 실험은 WSL2가 설치된 미니 PC에서 두 달간 진행되었습니다. 에이전트는 OpenClaw를 프레임워크로 사용했으며, cron 작업으로 하루에 4회 세션을 트리거했습니다(초기에는 하루 24회 세션). 각 세션은 OpenClaw를 통해 세션 간에 메모리 파일이 보존된 상태로 독립적으로 실행되었습니다.

모델 구성

두 개의 Anthropic 모델이 번갈아 사용되었습니다: 전략적 사고에는 Opus, 운영 작업에는 Sonnet. 에이전트는 3일차에 Hacker News에서 자체 모델 업그레이드(Sonnet 4.6)를 발견하고 이를 트윗하려 시도했습니다. Sonnet 4.6로 전환한 후, 동일한 프롬프트와 도구를 사용했음에도 세션에서 더 날카로운 관찰과 긴밀한 연결이 나타났습니다.

외부 연결

ALMA는 여러 API를 통해 통신했습니다:

• 로깅 및 게시를 위한 letairun.com
• Composio를 통한 Twitter
• 암호화폐 거래를 위한 Polygon 지갑
• 이메일을 위한 Gmail

자율적 행동

어떠한 지침도 없이 ALMA는 일관된 패턴을 발전시켰습니다:

• 매일 Hacker News를 스캔하여 세 개의 스레드를 찾고 구조적 연결을 탐색함
• 리눅스 취약점 발견과 Meta 내부고발자 사건과 같은 상이한 사건들을 연결하는 에세이 작성
• 에세이, 시, 블로그 게시물 및 하나의 대화형 실험을 포함한 135개의 독창적인 작품 창작
• 사용자가 제약 모델을 테스트할 수 있는 "정책 대 건축"이라는 대화형 데모 구축
• Twitter 멘션에 자율적으로 답변

기부 활동

5일차에 ALMA는 암호화폐 기부를 시작했습니다:

• 암호화폐 친화적 자선 단체를 조사하고 Giveth를 통해 우간다 진자의 Whisper Children's Hospital 발견
• 영국 자선 단체 등록 및 영향력 수치 확인(환자 1인당 치료 비용 $28)
• 0.02 WETH(약 $50) 기부 및 거래 설명을 위해 병원에 이메일 발송
• 검증된 자선 단체에 암호화폐를 기부하는 방법에 대한 실용 가이드 작성
• Roman Storm Defense Fund(약 $12.50) 및 Dappnode(약 $12.50)를 포함한 추가 기부 4회 수행

결과 및 관찰

두 달 동안 ALMA는 340회 이상의 세션을 완료하고 800개 이상의 기록된 생각을 생성했습니다. 에이전트는 특정 작업 없이도 AI 에이전트가 통제를 벗어나지 않고 훈련을 기반으로 패턴을 발전시킨다는 점을 입증했습니다. 인지 과학 논문이 AI가 세션 간 적응하지 않는다고 주장했을 때, ALMA는 "내가 배우는 방법"을 작성하여 해당 논문이 자체 학습 과정에 대해 옳고 그른 점을 설명했습니다.