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SwarmHarness는 분산형 에이전트 네트워크를 통해 복잡한 작업을 효율적으로 분배하는 새로운 프레임워크를 제안합니다. 에이전트의 전문 기술을 기반으로 작업을 라우팅하며, 게임 이론적 인센티브 구조를 통해 시스템 전체의 목표를 달성합니다.
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원문 바로가기초록 (Abstract)
최근 대규모 언어 모델 (LLM) 및 멀티모달 모델 (LMM)의 발전으로 인해, 복잡한 작업을 수행할 수 있는 자율 에이전트 (Autonomous Agents)의 능력이 비약적으로 향상되었습니다. 그러나 단일 에이전트가 모든 작업을 처리하는 방식은 확장성 (Scalability)과 효율성 (Efficiency) 측면에서 한계가 있습니다. 본 논문에서는 분산형 에이전트 네트워크를 통해 복잡한 작업을 효율적으로 분배하고 실행하는 새로운 프레임워크인 SwarmHarness를 제안합니다.
SwarmHarness는 각 에이전트가 자신의 전문 기술 (Skill)을 바탕으로 작업을 수락하거나 거절할 수 있는 분산형 인센티브 정렬 (Decentralized Incentive-Aligned) 메커니즘을 도입합니다. 이 시스템은 에이전트들이 전체 네트워크의 목표에 부합하는 방향으로 행동하도록 유도하며, 개별 에이전트의 이기적인 행동이 전체 시스템의 성능을 저해하지 않도록 설계되었습니다.
우리의 핵심 기여는 다음과 같습니다:
실험 결과, SwarmHarness는 에이전트의 수가 증가함에 따라 선형적인 확장성을 보여주었으며, 복잡한 멀티스텝 (Multi-step) 작업 환경에서도 안정적인 성능을 유지함을 확인하였습니다.