arXiv 논문(2605.15184)이 LongMemEval 116개 질문으로 실험했는데, Claude Code·Codex·Gemini CLI 등 주요 에이전트 하네스 전반에서 grep이 벡터 검색보다 일관되게 높은

LLM 에이전트 검색에서 벡터 RAG보다 grep이 더 정확하다는 실증 연구가 나왔어요.

arXiv 논문(2605.15184)이 LongMemEval 116개 질문으로 실험했는데, Claude Code·Codex·Gemini CLI 등 주요 에이전트 하네스 전반에서 grep이 벡터 검색보다 일관되게 높은 정확도를 보였거든요. 단순 키워드 매칭이 고차원 임베딩을 이긴 거예요.

흥미로운 건 검색 방식보다 어떤 하네스를 쓰는지, 툴 결과를 인라인으로 주는지 파일로 주는지가 성능에 더 큰 영향을 미쳤다는 점이에요.

"비싼 벡터 DB 없이 grep만으로도 충분할 수 있다"는 함의라서, 에이전트 검색 파이프라인 설계 방향을 다시 생각해볼 만한 연구예요.