다중 에이전트 시스템에서 LLM의 역할에 관한 연구: 서베이

최근 몇 년간 대형 언어 모델(LLM)의 급속한 발전으로 언어 이해, 텍스트 생성, 계획 수립, 추론 및 지식 통합 등에서 우수한 성능이 입증되었습니다. 이에 기반한 지능형 에이전트들이 등장하였습니다. LLM의 기능을 활용함으로써 이러한 에이전트들은 주어진 목표에 따라 효과적으로 의사결정을 내릴 수 있으며 일정 수준의 학습 및 적응 능력을 갖추고 있습니다. 그러나 단일 에이전트 시스템은 비교적 단순한 문제 해결에 적합하며, 협조가 필요한 복잡한 작업 수행에는 한계가 있습니다. 예를 들어 전력망 관리나 교통 통제 시스템과 같은 분야에서 단일 에이전트에만 의존하는 것은 효과적인 의사결정에 부족할 때가 많습니다. 이와 같은 맥락에서 다중 에이전트 시스템을 채택하는 것이 더 효과적임을 알 수 있습니다. 다수의 에이전트가 각각 특정 업무를 수행하며 상호 작용과 협력을 통해 복잡한 문제를 효율적으로 관리할 수 있습니다. 본 서베이는 다중 에이전트 협력에서 LLM의 역할을 분석하고, 현재 연구의 도전과제와 핵심 이슈를 논의 및 분석하며, 향후 발전 가능성을 탐구할 것입니다.