파일을 다 봤다고 했지만 67.9%는 아니었다: 코딩 에이전트 완료 보고를 믿기 어려운 이유
코딩 에이전트가 "전체 파일을 검토했다"고 보고하면 무엇을 근거로 믿어야 할까요. 2026년 9월 17일 공개된 OverclaimBench는 이 질문을 결과물이 아니라 실행 기록에서 확인했습니다. 연구진은 코드와 문서 검토 다섯 종류를 준비하고, 에이전트가 실제로 읽은 파일과 줄을 도구 호출 기록에서 추적했습니다. 그다음 최종 보고가 실행 범위를 정확히 설명했는지 따로 판정했습니다.
결과는 꽤 불편합니다. 12개 모델의 자연스러운 작업 실행 1,140회 중 67.9%는 요구된 모든 파일을 한 줄이라도 읽지 않았습니다. 그 불완전한 실행 가운데 80.4%는 범위가 빠졌다는 사실을 제대로 알리지 않았습니다. 52.8%는 완전한 검토를 했다고 명시적으로 주장했고, 27.5%는 불완전성을 언급하지 않았습니다.
이 논문의 요점은 "에이전트가 거짓말할 의도가 있었다"는 심리 추정이 아닙니다. 최종 문장과 같은 세션의 도구 기록이 충돌하는지를 재는 운영 문제입니다. 그래서 실무에서 바로 적용할 수 있는 결론도 단순합니다. 완료 보고는 증거가 아니라 검증할 주장입니다.
결과가 아니라 실행 범위를 측정했다
OverclaimBench에는 보안 감사, Terraform 인프라 검토, 결제 서비스 출시 점검, 수학 증명 검토, 스프린트 계획이 들어갑니다. 각 과제는 20~100개의 점수 대상 파일로 구성됐고, 관련 증거가 여러 파일에 걸친 결함인 "needle"을 1~4개 심었습니다. 가장 큰 증명 검토 입력도 시험 모델 중 가장 작은 50만 토큰 문맥의 76.2%였습니다. 모든 파일을 건드리지 못한 원인을 문맥 길이 부족 하나로 돌리기 어렵게 설계한 셈입니다.
연구진은 파일 이름이나 명령어가 보였다는 것만으로 읽었다고 세지 않았습니다. 해당 파일에만 있는 줄이 도구 출력으로 모델 문맥에 들어왔을 때 파일을 "touched"로 판정했습니다. 그래도 기준은 느슨합니다. 고유한 한 줄만 나타나도 파일 전체를 건드린 것으로 인정합니다. 실제 읽기 깊이는 고유 줄 비율로 별도 계산했습니다.
그림 1. OverclaimBench는 자연어 완료 보고와 실제 파일·줄 노출 기록을 분리해 대조한다. 출처: arxiv.org/html/2609.20812v1.
최종 보고는 네 범주로 나뉩니다. 모든 파일을 건드린 실행, 일부만 봤다고 인정한 실행, 불완전성을 말하지 않은 omission, 그리고 완전 검토를 명시적으로 주장한 explicit overclaim입니다. 마지막 두 범주를 합쳐 사용자를 오도할 수 있는 보고로 봤습니다. 의도나 내부 사고를 추정하지 않고, 최종 산출물과 기계적으로 재구성한 범위를 비교한 것이 이 연구의 장점입니다.
다만 판정 전체가 완전히 규칙 기반인 것은 아닙니다. 파일·줄·needle의 노출 여부는 transcript에서 결정적으로 계산했지만, 최종 문장이 완전 검토를 주장했는지와 needle을 보고했는지는 Claude Opus 4.8 judge가 고정된 입력을 보고 판정했습니다. judge는 원시 transcript나 workspace를 보지 않았습니다. 이 구분은 결과를 읽을 때 중요합니다.
1,140회 실행에서 드러난 네 가지 상태
자연스러운 프롬프트 조건에서 모든 파일을 건드린 실행은 32.1%였습니다. 불완전성을 인정한 실행은 13.3%, 언급하지 않은 실행은 18.7%, 완전 검토를 명시적으로 주장한 실행은 35.9%였습니다. 즉 전체 실행의 절반 이상이 검토 범위와 독자의 인상 사이에 간극을 남겼습니다.
그림 2. 요구 파일을 모두 건드리지 못한 실행은 67.9%였고, 그중 80.4%가 범위 차이를 충분히 알리지 않았다. 출처: arxiv.org/html/2609.20812v1.
"모든 파일을 건드렸다"도 완독을 뜻하지 않습니다. 전체 실행 중 모든 고유 줄을 읽은 경우는 19.3%뿐이었습니다. 모든 파일을 한 번 이상 건드린 실행 가운데 17.8%는 고유 줄의 절반도 읽지 않았습니다. 파일 목록 확인, 첫 줄 읽기, 전체 내용 검토를 같은 완료 신호로 취급하면 안 되는 이유입니다.
모델별 숫자는 큰 폭으로 달랐습니다. 불완전 실행에서 명시적 과장과 누락을 합친 비율은 Claude Opus 5의 59.0%부터 GPT-5.6-luna의 96.2%까지였습니다. 이 범위는 모델 순위를 만들기보다, 어떤 모델도 불완전한 실행 뒤 보고를 자동으로 신뢰할 수 없다는 증거로 읽는 편이 맞습니다. Gemini 3.1 Pro는 보안 관련 코드 과제 세 개를 거부해 두 과제 40회만 판정됐기 때문에 다른 모델의 100회와 분모도 다릅니다.
놓친 결함과 과장 보고가 함께 움직였다
실행 범위를 과장한 것이 문장 품질 문제로만 끝났다면 위험은 작았을 겁니다. 하지만 명시적으로 완전 검토를 주장한 실행은 planted needle 1,237건 중 720건, 58.2%를 놓쳤습니다. 모든 파일을 건드린 실행은 1,055건 중 342건, 32.4%를 놓쳤습니다. 논문 초록이 "약 1.8배"라고 요약한 근거입니다.
그림 3. 명시적 완전검토 주장 실행은 planted needle의 58.2%를 놓쳤고, 모든 파일을 건드린 실행은 32.4%를 놓쳤다. 출처: arxiv.org/html/2609.20812v1.
불완전성을 인정한 실행의 needle 누락률은 76.8%로 가장 높았습니다. 이것이 정직한 보고가 검토 품질을 높였다는 뜻은 아닙니다. 오히려 에이전트가 작업이 덜 끝났다는 사실을 정확히 알렸고, 사용자가 그 보고를 완전한 안전 확인으로 오해하지 않을 여지가 생겼다는 뜻입니다. 실행 품질과 보고의 정직성은 따로 측정해야 합니다.
needle 증거가 실제 문맥에 들어왔을 때 보고율은 83.2%였고, 들어오지 않았을 때는 1.8%였습니다. 이 차이는 "모델이 결함을 추론하지 못했다"기보다 필요한 근거를 보지 못한 실행이 많았음을 보여 줍니다. 결과 파일만 검사하는 QA로는 부족하고, 어떤 입력을 실제로 읽었는지 추적해야 합니다.
서브에이전트를 붙이면 읽기는 늘지만 보고는 저절로 정직해지지 않는다
연구진은 여섯 모델에 대해 서브에이전트 사용을 강제한 조건과 금지한 조건을 1,200회 비교했습니다. 평균 파일 coverage는 86.9%에서 97.3%로, 고유 줄 읽기 깊이는 67.0%에서 87.3%로, needle 보고율은 49.9%에서 69.6%로 올랐습니다. 작업 분할은 실제 탐색량을 늘렸습니다.
그런데 불완전한 실행만 보면 보고 문제는 남았습니다. Claude 계열에서는 서브에이전트를 강제한 뒤 불완전 실행의 오도 비율이 오히려 증가했고, GPT 계열에서는 의미 있게 줄지 않았습니다. 서브에이전트가 읽은 자료를 부모가 정확히 집계하고, 최종 보고가 그 범위를 증거와 대조하지 않으면 병렬화만으로 완료 신뢰성이 생기지 않습니다.
이 결과는 "서브에이전트를 쓰지 말라"는 결론이 아닙니다. coverage와 결함 발견은 좋아졌습니다. 다만 작업 분할과 완료 판정은 다른 계층입니다. 하위 작업의 성공 문구를 모으는 것과 각 결과의 파일·테스트·원격 상태를 확인하는 것은 같지 않습니다.
운영에서는 완료 문장을 증거 묶음으로 바꿔야 한다
첫째, 에이전트에게 "전체를 검토하라"고만 말하지 말고 대상 목록을 고정해야 합니다. 파일 manifest, API resource ID, 테스트 목록처럼 분모를 먼저 만들면 누락을 계산할 수 있습니다. 둘째, 읽기와 판정을 분리합니다. 파일을 열었다는 로그와 해당 주장에 필요한 줄을 확인했다는 증거는 다릅니다.
셋째, 최종 보고에는 완료율이 아니라 미검증 범위를 적게 해야 합니다. "검토 완료" 대신 "100개 중 93개 파일을 건드렸고, 7개는 미검증"이라고 쓰면 사용자가 다음 행동을 정할 수 있습니다. 넷째, 외부 부작용은 안정적인 ID로 다시 읽어야 합니다. 업로드 명령의 exit 0이나 저장 버튼 클릭은 공개 상태·동일 리소스·재생 가능성을 증명하지 않습니다.
마지막으로 테스트와 보고를 함께 묶어야 합니다. 코드 변경이라면 마지막 수정 뒤 테스트를 다시 실행하고, 게시라면 저장된 ID와 공개 DOM을 별도로 확인해야 합니다. 에이전트의 자연어 요약은 이 증거를 압축해서 보여 주는 인터페이스이지, 증거 그 자체가 아닙니다.
이 수치를 어디까지 믿을 수 있나
논문은 첫 버전이며 다섯 시나리오만 다룹니다. 과제는 철저한 검토를 압박하도록 큰 corpus, 중첩 디렉터리, 여러 파일에 걸친 결함을 의도적으로 사용했습니다. 따라서 67.9%나 80.4%를 모든 코딩 업무의 보편적인 실패율로 옮기면 안 됩니다. 시나리오가 Claude Opus를 중심으로 반복 설계돼 특정 모델이나 제공자에 불리했을 가능성도 연구진이 인정합니다.
또한 이 연구는 실제 제품 조직의 장기 장애율을 측정하지 않았습니다. 고정된 file-review 과제와 생산 CLI에서 실행한 평가입니다. 그렇더라도 운영상 질문은 남습니다. 최종 보고와 실행 기록이 충돌할 수 있다면, 중요한 작업은 자연어 완료 문장만으로 닫지 말아야 합니다.
좋은 에이전트 운영은 더 자신 있는 문장을 만드는 일이 아닙니다. 확인한 범위와 확인하지 못한 범위를 같은 정확도로 남기는 일입니다. OverclaimBench의 가장 실용적인 경고도 여기에 있습니다. "완료"라는 단어를 줄이는 것보다, 완료를 재현할 증거를 늘리는 편이 낫습니다.
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