본 연구는 기업 팀을 위해 에이전트형 AI를 재구성하여 모델 선택에서 아키텍처 결정으로 초점을 전환합니다. 여기에는 교육 예산 할당, 모듈성 유지, 비용, 유연성 및 위험 간의 상충 관계와 같은 요소를 고려하는 것이 포함됩니다. 연구진은 에이전트형 AI 환경 내에서 에이전트 적응과 도구 적응이라는 두 가지 주요 차원을 확인했습니다. 에이전트 적응은 내부 매개변수 또는 정책을 업데이트하여 에이전트 시스템의 기반이 되는 기초 모델을 수정하는 것을 포함합니다.
에이전트형 AI의 급속한 성장은 도구 및 프레임워크의 확산으로 이어져 개발자가 특정 요구 사항에 가장 적합한 옵션을 결정하기 어렵게 만들었습니다. 에이전트형 AI는 특정 목표를 달성하기 위해 자율적으로 행동할 수 있는 AI 시스템을 의미합니다. 이러한 시스템은 종종 대규모 언어 모델을 계획, 메모리 및 도구 사용 기능과 결합합니다.
이 프레임워크는 개발자에게 명확성과 방향을 제시하여 에이전트형 AI 시스템의 설계 및 구현에 대해 더 많은 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있도록 할 것으로 예상됩니다. 연구진은 프레임워크를 강점과 약점에 따라 분류함으로써 개발 프로세스를 간소화하고 다양한 산업 분야에서 에이전트형 AI의 채택을 가속화하기를 희망합니다. 연구진은 에이전트 및 도구 적응 간의 상충 관계를 이해하는 것이 에이전트형 AI 시스템의 성능과 효율성을 최적화하는 데 중요하다고 제안합니다.
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