Fine-tuning forgets. RAG leaks context. Hypernetworks build the model your agent needs on demand.

본 기사는 enterprise AI agent가 production에서 장시간 자율 실행에 실패하는 핵심 원인으로 model이 기업 지식을 안정적으로 다루지 못하는 문제를 짚습니다. fine-tuning은 catastrophic forgetting을 낳고, RAG는 context가 길어질수록 정확도가 흔들리며, hypernetwork는 작업별로 필요한 model을 즉시 구성하는 대안으로 제시됩니다.

agent orchestration 경쟁이 routing과 observability에 집중되는 동안, 실제 병목은 model이 장시간 작업 중 지식을 유지하고 적용하는 능력에 있습니다. hypernetwork 접근은 task-specific model 운영의 비용과 거버넌스 부담을 줄일 가능성이 있지만, enterprise 환경에서는 품질 검증, 보안, 재현성 확보가 채택의 핵심 변수가 될 전망입니다.