정적 평가를 넘어서: 대규모 에이전트 강화 학습을 위한 시뮬레이션 환경 구축
Large Language Models(LLM)가 자율 요소로 발전하면서, 전통적인 정적 평가가 다단계 의사 결정을 포착하지 못하는 문제가 발생한다. 우리는 AgenticAI-Supervisor라는 API와 UI를 통한 RL 게임 환경을 소개한다. 이 환경은 환경 생성과 확장 가능한 실행을 분리시켜준다. 환경 결과가 검증가능한 실행으로 이동하면서, 플랫폼은 고유의 신뢰도 높은 추적을 생성하고 다차원 보상 도출을 적용한다. 특히, 내부 상태 검증과 테스트를 통해 보상 해킹을 완화한다. 이 연구는 고객 지원 요원 역할의 사례 연구를 통해 모델 최적화에 대한 일관된 닫힌 루프 feedback를 제공한다. 향후 연구는 컴퓨터 사용, 도구 사용, 자동 'stumping', edge-case 생성과 같은 고급 기능에 집중할 예정이다.
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