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설비 연결, 품질 검사, 생산 분석과 제조 업무에 관련된 외부 논문입니다.
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T01. LLM 에이전트 오케스트레이션과 하네스
- T01-14후보2025년 이후
Multi-Agent Collaboration via Evolving Orchestration
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해결 문제
- 협업 구조를 사람이 미리 고정하면 과제가 바뀔 때 비효율이 생긴다.
- 에이전트를 많이 부를수록 비용이 그만큼 늘어난다.
핵심 구조
- 중앙 지휘자를 두고 매 순간 다음에 누구를 부를지 고른다.
- 과제 진행 상태를 보고 순서와 우선순위를 바꾼다.
- 지휘자를 강화학습으로 훈련해 성능과 비용을 함께 맞춘다.
주요 결과
- 고정 구조 대비 성능은 올리고 호출 비용은 줄였다.
- 학습이 진행되면 더 짧고 되돌아오는 형태의 추론 구조가 스스로 나타났다.
한계
- 지휘자 학습에 보상 신호와 실행 기록이 많이 필요하다.
- 중앙 집중 구조라 지휘자가 병목이자 단일 실패 지점이다.
- 실험 분야가 제한적이다.
우리 기능과의 연결
- AI 보고서와 제조 AI 분석에서 어떤 분석 에이전트를 언제 부를지 자동으로 정하는 방식의 후보다.
연구에서 제품 적용까지
운영 중인 기능, 시범 적용과 개발 중인 기술을 구분해 정리했습니다.
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