Dittany: MAS 애플리케이션을 위한 기여도 기반 복구 프레임워크

요약

본 논문은 LLM 기반 Multi-Agent System(MAS) 애플리케이션의 실행 오류를 복구하기 위한 기여도 기반 런타임 프레임워크인 \tool를 제시합니다. 이 프레임워크는 작업 요구사항과 메서드 사양으로부터 의존성을 파악하고, 액션 레벨 및 그래프 레벨 두 가지 방식으로 시스템을 복구할 수 있습니다. 평가 결과, Native 실행 대비 높은 태스크 정확도 향상을 입증했습니다.

핵심 포인트

• MAS 애플리케이션의 오류를 기여도 기반으로 복구하는 프레임워크 \tool 제시.
• 작업 요구사항과 메서드 사양을 이용해 의존성을 그래프로 모델링함.
• 액션 레벨 및 그래프 레벨 두 가지 방식으로 시스템 안정성 확보 가능.
• 평가 결과, Native 대비 26.74%p 향상된 높은 태스크 정확도를 달성.