요약

Chain-of-Agents는 다중 에이전트 증류(Multi-Agent Distillation)와 에이전트 강화학습(Agentic RL)을 결합한 새로운 방법론을 제안합니다. 이를 통해 에이전트의 성능을 최적화하고 지식을 효율적으로 전달하는 메커니즘을 다룹니다.

핵심 포인트

• 다중 에이전트 증류 기법을 통한 성능 최적화
• 에이전트 강화학습(Agentic RL) 적용
• 에이전트 간 지식 전달 및 협업 구조 연구