이 프레임워크는 AI 커뮤니티에서 점점 더 커지는 문제, 즉 에이전트 도구의 급속한 확산으로 인해 개발자가 특정 요구 사항에 가장 적합한 솔루션을 결정하기 어려워진다는 점을 해결합니다. 이러한 복잡성은 분석 마비로 이어져 혁신을 저해하고 새로운 AI 기반 애플리케이션 개발 속도를 늦출 수 있습니다.

연구원들은 에이전트 프레임워크를 분류하기 위한 두 가지 주요 차원, 즉 에이전트 적응과 도구 적응을 확인했습니다. 에이전트 적응은 에이전트 시스템의 기반이 되는 기초 모델을 수정하는 것을 포함합니다. 이는 미세 조정 또는 강화 학습과 같은 방법을 통해 에이전트의 내부 매개변수 또는 정책을 업데이트하여 달성할 수 있습니다. 반면에 도구 적응은 에이전트가 환경과 상호 작용하는 데 사용하는 도구를 수정하는 데 중점을 둡니다. 여기에는 새로운 도구 생성, 기존 도구 수정 또는 에이전트가 사용 가능한 도구를 효과적으로 활용하기 위한 전략 개발이 포함될 수 있습니다.

연구원들에 따르면 이러한 재구성은 엔터프라이즈 팀이 단순히 모델을 선택하는 것에서 아키텍처 결정을 내리는 것으로 초점을 전환합니다. 이러한 결정에는 교육 예산을 어떻게 할당할지, 얼마나 많은 모듈성을 유지할지, 비용, 유연성 및 위험 간에 어떤 절충점을 수용할지 결정하는 것이 포함됩니다.

에이전트 AI의 부상은 보다 자율적이고 지능적인 시스템으로 향하는 광범위한 추세를 반영합니다. 에이전트 AI 시스템은 환경을 인식하고, 목표에 대해 추론하고, 목표를 달성하기 위한 조치를 취하도록 설계되었습니다. 이러한 시스템은 의료, 금융 및 운송을 포함한 다양한 산업에 혁명을 일으킬 잠재력이 있습니다. 그러나 에이전트 AI 시스템을 개발하고 배포하는 복잡성은 상당한 과제를 제시합니다.

새로운 프레임워크는 에이전트 AI 환경을 이해하고 탐색하는 데 구조화된 접근 방식을 제공하여 이러한 과제를 해결하고자 합니다. 연구원들은 적응 전략에 따라 프레임워크를 분류함으로써 개발자가 더 많은 정보를 바탕으로 결정을 내리고 혁신적인 AI 애플리케이션 개발을 가속화할 수 있기를 바랍니다. 이 연구는 또한 모델 교육 비용과 모듈식 시스템 사용의 유연성 간의 절충점과 같이 다양한 접근 방식 간의 절충점을 고려하는 것이 중요하다는 점을 강조합니다. 연구원들은 프레임워크를 계속 개선하고 에이전트 AI 시스템을 분류하기 위한 새로운 차원을 탐색할 계획입니다. 또한 업계 파트너와 협력하여 실제 애플리케이션에서 프레임워크를 검증하기를 희망합니다.