초록 (Abstract)

최근 에이전트형 AI (Agentic AI) 시스템은 복잡한 작업을 수행하기 위해 수많은 도구 (Tools)와 모델 (Models)을 활용합니다. 그러나 시스템의 규모가 커짐에 따라, 특정 작업에 가장 적합한 도구나 모델을 선택하는 과정이 점점 더 어려워지고 있습니다. 본 논문에서는 작업의 의도를 정확하게 파악하고 최적의 실행 경로를 결정하기 위해 설계된 새로운 프레임워크인 Neural Router를 제안합니다. Neural Router는 의미론적 콘텐츠 매칭 (Semantic Content Matching) 기술을 사용하여 사용자의 요청과 가용한 도구/모델 간의 관계를 고차원 벡터 공간에서 분석합니다. 실험 결과, Neural Router는 기존의 휴리스틱 기반 라우팅 (Heuristic-based routing) 방식보다 높은 정확도와 효율성을 보여주었으며, 특히 복잡한 다단계 추론 (Multi-step reasoning) 작업에서 뛰어난 성능을 입증했습니다.

[IMG:1]

1. 서론 (Introduction)

에이전트형 AI (Agentic AI)의 발전은 단순한 챗봇을 넘어 자율적으로 계획을 세우고 도구를 사용하는 수준으로 진화하고 있습니다. 이러한 시스템의 핵심은 '무엇을 할 수 있는가'를 넘어 '어떻게 최적의 자원을 선택할 것인가'에 달려 있습니다. 현재의 시스템은 주로 고정된 규칙이나 단순한 키워드 매칭에 의존하고 있어, 언어의 미묘한 뉘앙스나 복잡한 문맥을 반영하는 데 한계가 있습니다.

[IMG:2]

본 연구에서 제안하는 Neural Router는 자연어의 의미론적 구조를 이해하여, 입력된 쿼리와 도구의 기능적 설명을 매칭하는 신경망 기반의 라우팅 메커니즘을 도입합니다. 이를 통해 시스템은 동적으로 변화하는 도구 세트 환경에서도 유연하게 대응할 수 있습니다.

2. 관련 연구 (Related Work)

(중략)

3. Neural Router 프레임워크 (The Neural Router Framework)

Neural Router는 크게 세 가지 단계로 구성됩니다: 1) 의미론적 인코딩 (Semantic Encoding), 2) 벡터 공간 매칭 (Vector Space Matching), 3) 동적 라우팅 결정 (Dynamic Routing Decision).

[IMG:3]

4. 실험 및 결과 (Experiments and Results)

(중략)

5. 결론 (Conclusion)

(중략)