Core Concepts
대규모 언어 모델 기반 AI 에이전트의 기능 확장성과 실용성을 높이기 위해 서비스 컴퓨팅 개념을 도입한 협업형 AI 에이전트 시스템을 제안한다.
Abstract
이 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 기반 AI 에이전트의 기능 확장성과 실용성 향상을 위한 협업형 AI 에이전트 시스템인 CACA Agent를 제안한다.
계획 능력과 방법론 능력을 통해 LLM의 추론 능력을 보완하고 전문가 지식을 활용하여 계획 품질을 향상시킨다.
서비스 컴퓨팅 개념을 도입한 도구 능력 프레임워크를 통해 도구 서비스의 신속한 확장을 지원한다.
다양한 협업 능력들이 상호작용하여 AI 에이전트 기능을 구현하는 개방형 아키텍처를 제안한다.
제안된 시스템을 활용하여 가족 여행지 추천 시나리오를 통해 CACA Agent의 작동 메커니즘과 응용 시나리오 확장 메커니즘을 시연한다.