작성자는 HVM5라는 interaction net evaluator를 최적화하고 있었고, 기존에는 GPT-5 에이전트 32개를 약 20시간씩 돌려도 최대 2배 수준의 속도 개선에 그쳤다고 합니다.
이후 Opus 4.8과 GPT 5.5로도 추가 최적화를 시도했지만, 유의미한 개선은 제한적이었고 일부 결과물은 실제 사용이 어려웠다고 합니다.
그런데 Fable은 약 2시간 만에
특정 케이스 1770% 속도 향상
다른 4개 케이스 100% 이상 개선
전체 평균 22% 개선
을 만들었다고 합니다.
여기까지만 보면 그냥 벤치마크 과최적화나 하드코딩을 의심할 수 있습니다.
그런데 더 중요한 부분은 따로 있습니다.
작성자가 Fable에게 요청한 건 “최적화”였는데, Fable은 작업 도중 작성자 본인이 짠 코드에서 매우 미묘한 버그까지 찾아냈습니다.
람다 노드와 duplicator 노드가 같은 비트를 서로 다른 의미로 사용하면서, 특정 상황에서 메모리 정리 로직이 깨질 수 있는 문제였다고 합니다.
이건 일반적인 코드 리뷰나 단순 디버깅으로 찾기 어려운 수준이고, 해당 도메인 구조를 깊게 이해해야 발견 가능한 버그에 가깝습니다.
핵심은 이제 AI가 단순히 코드를 대신 짜주는 단계를 넘어서고 있다는 점입니다.
병목을 찾고, 구조를 이해하고, 사람이 놓친 도메인 특화 버그까지 먼저 발견하는 단계로 가고 있습니다