다중에이전트 시스템(MAS) 설계 및 최적화는 매우 복잡하고 노동 집약적인 '에이전트 엔지니어링

요약

본 논문은 복잡한 다중 에이전트 시스템(MAS) 설계를 자동화하고 최적화하는 새로운 프레임워크인 '텍스트 기반 파라미터 그래프 최적화 (Textual Parameter Graph Optimization, TPGO)'를 제안합니다. 기존의 방법들이 단순한 평면적인 프롬프트 튜닝에 머물러 MAS의 복잡한 상호작용 구조를 다루지 못하고 정적이라는 한계를 가졌습니다. TPGO는 MAS를 에이전트, 도구, 워크플로우가 모듈화된 노드로 구성된 '텍스트 기반 파라미터 그래프 (TPG)'로 모델링합니다. 특히, 실행 과정에서 얻은 자연어 피드백을

핵심 포인트

• TPGO는 MAS를 TPG로 모델링하여 에이전트와 도구를 모듈화하고 최적화할 수 있게 합니다.
• 실행 흔적(execution traces)에서 구조화된 자연어 피드백인 '텍스트 기울기 (textual gradients)'를 추출해 실패 지점을 정확히 파악합니다.
• 핵심 전략인 GRAO는 과거의 최적화 경험을 학습하여 스스로 개선하는 메타 학습 방식을 구현했습니다.