CAX-Agent: 경량 에이전트 하네스, MAPDL 자동화에 대한 신뢰성 가이드
대규모 언어 모델(LLM) 기반 MAPDL 유한 요소 시뮬레이션에서 경량 에이전트 하네스(CAX-Agent)가 제시된 연구는, 도메인별 실행 제어, 도구 캡슐화, 오류 회복 등이 구조화되지 않은 경우 출력이 일관되지 않고 작업 실패가 빈번하다는 문제를 해결하기 위해 도입되었다. 이 연구에서는 CAX-Agent의 아키텍처를 제시하고, 오류 회복 정책의 핵심 성분을 경험적으로 평가한다.
CAX-Agent: 경량 에이전트 하네스
CAX-Agent는 MAPDL 자동화에 최적화된 경량 에이전트 하네스이다. 이 연구에서는 CAX-Agent의 아키텍처를 제시하고, 오류 회복 정책의 핵심 성분을 경험적으로 평가한다.
아키텍처
CAX-Agent는 실행을 세 가지 계층으로 구성한다: LLM 서비스, 에이전트 하네스, 솔버 백엔드. 오류 회복 정책은 결정론적 규칙 패치, 모델 기반 재생산, 컨텍스트 enrichment, 인간 개입 등 세 가지 계층을 통해 발생한다.
실험 결과
실험에서는 50개의 표준 구조적 벤치마크에 대해 세 가지 회복 전략(no_recovery, rule_only, model_only)을 평가하였다. 두 개의 독립적인 인간 평가자에 의해 작업 완료가 평가되었으며, 강한 상관관계가 존재하였다.
- model_only: 0.9267의 완료율, 3.59/4의 작업 점수, 9.16/10의 총 점수, 0.84의 zero-intervention율
- rule_only: 0.7733의 완료율, 3.17/4의 작업 점수, 7.03/10의 총 점수, 0.00의 zero-intervention율
- no_recovery: 0.6933의 완료율, 2.74/4의 작업 점수, 5.60/10의 총 점수, 0.00의 zero-intervention율
실험 결과, model_only가 가장 높은 완료율과 작업 점수를 보였다.
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