적응형 에이전트의 행동 궤적 추적하기

요약

에이전트의 스킬, 메모리, 행동 설정 파일의 변화를 통해 에이전트의 특성 변화를 측정하는 새로운 방법론을 제시합니다. 임베딩 공간 내 특성 벡터를 학습하여 에이전트의 행동 궤적을 정량적으로 평가하고 추적할 수 있습니다.

핵심 포인트

• 텍스트 임베딩 기반의 에이전트 특성 측정 프레임워크 제안
• 스킬 파일의 차이(diffs)를 이용한 선형 모델 학습
• 민감 데이터 탐색 성향 측정 시 91.2%의 분류 정확도 달성
• 에이전트 간 프로토콜을 통한 신뢰할 수 있는 업데이트 평가 가능