단일 예측 모델로 AI 에이전트의 모든 의사결정 통합
Key Point
에이전트 시스템에서 여러 의사결정 작업을 단일 예측 모델로 처리할 수 있음을 보여, 향후 에이전트 아키텍처의 설계 방향에 영향을 미칠 수 있습니다.
핵심 요약
- 에이전트가 수행하는 도구 선택, 후보 평가, 추론 검증 같은 이질적인 의사결정을 조건부 예측으로 통일하는 DPDM 아키텍처를 제시했다.
- 언어 모델이 현재·과거 정보를 의미 표현으로 인코딩하고, 일반 목적 조건부 예측기(LimiX-2)가 증거에서 작업 목표를 예측한다.
- 사전학습된 모델의 신경망 파라미터를 고정한 채 배포 환경의 실제 데이터만으로 문제별 예측을 수행하며, 도구·후보·추론 모두 동일한 입출력 인터페이스를 공유한다.