AGEL-Comp: 인터랙티브 에이전트의 구성성 일반화에 대한 신경-기호학적 프레임워크
대규모 언어 모델(LLM)-기반 에이전트는 인터랙티브 환경에서 구성성 일반화에 대한 시스템적인 실패를 보이는데, 이를 해결하기 위해 AGEL-Comp라는 신경-기호학적 에이전트 아키텍처를 제안합니다. AGEL-Comp는 동적 원인-프로그램 그래프(CPG)와 인다ктив 로직 프로그래밍(ILP) 엔진, 그리고 하이브리드 사고 코어를 통합하여 에이전트가 구성성 일반화를 수행할 수 있도록 합니다.
AGEL-Comp의 구성 성분
- 동적 원인-프로그램 그래프(CPG): AGEL-Comp의 세계 모델로, 절차적 및 원인-결과적 지식을 표현하는 지향 그래프입니다.
- 인다ктив 로직 프로그래밍(ILP) 엔진: 경험적 피드백을 통해 새로운 호른 절을 합성하는 엔진으로, 기호 지식을 상징적으로 표현합니다.
- 하이브리드 사고 코어: LLM이 후보 목표를 제안하고, 신경 정리 증명기(NTP)가 논리적 일관성을 검증하는 코어입니다.
AGEL-Comp의 구성 성분은 증언-추론 학습 사이클을 구현하여 에이전트가 계획을 증명하고, 기호 세계 모델을 확장할 수 있도록 합니다. 또한, 신경 적응 단계는 에이전트의 사고 코어를 새로운 지식과 일치시킵니다.
평가 프로토콜
AGEL-Comp를 평가하기 위해, Retro Quest 시뮬레이션 환경에서 구성성 일반화 시나리오를 구현하여, AGEL 에이전트의 성능을 평가합니다. 결과적으로, AGEL 모델이 순수 LLM 기반 모델보다 성능이 우수한 것으로 나타났습니다.
AGEL-Comp 프레임워크는 에이전트가 명시적, 해석적, 구성성 구조화된 세계 이해를 구축할 수 있는 원칙적인 경로를 제공합니다.
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