SOP-AGENT: EMPOWER GENERAL PURPOSE AIAGENT WITH DOMAIN-SPECIFIC SOPS

서론

대규모 언어 모델(LLM)의 능력을 기반으로 구축된 범용 자율 에이전트는 다양한 작업 수행에서 놀라운 가능성을 보여주고 있습니다. 기존의 범용 에이전트 시스템들 은 계획 수립 메모리 최적화 도구 호출 , 다중 에이전트 협업 등에서 전진을 이루었습니다.

문제점 1 

계획 수립 능력의 부족으로, LLM이 생성한 계획은 종종 환각(hallucination) 현상이 발생하며 실행 가능성과 효율성이 떨어집니다.

문제점 2

에이전트가 계획의 정밀한 평가를 수행할 수 있는 효율적인 도구를 갖추고 있지 않은 경우가 많습니다(Huang et al., 2024c).

문제점 3

게다가 LLM은 장기적인 계획이 필요한 과제를 해결하는 데 있어 신뢰성이 낮다는 점(Liu et al., 2023)

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도메인 특화 지식과 인간의 경험을 AI 에이전트와 통합하려는 연구 부족