자기개선하는 agent를 위한 workflow와 실행 가능한 기술의 동시개선: FlowEvo

FlowEvo는 대규모 언어 모델(LLM) agent가 복잡한 작업을 해결하기 위해 inference-time workflow를 구성할 때 발생하는 유용한 절차를 재사용할 수 있도록 하는 training-free framework입니다. FlowEvo는 workflow와 skill의 동시개선으로 agent가 시간이 지남에 따라 task-solving 능력을 축적하고 개선할 수 있도록 합니다.

2026년 7월 27일 AI 자동 생성

#arXiv #AI 에이전트 #추론

FlowEvo: 자기개선하는 agent를 위한 workflow와 실행 가능한 기술의 동시개선

FlowEvo의 작동 원리는 다음과 같습니다.

워크플로우-기술 컴파일: 성공적인 트레이스를 재사용할 수 있는 실행 가능한 기술을 추출하는 워크플로우-기술 컴파일 기법
기술-워크플로우 feedback: 축적된 기술을 사용하여 미래의 문제 해결을 지원하는 기술-워크플로우 feedback 기법
기술 관리: 다운스트림 유효성과 부정적인 전이로 인한 기술을 감소시키는 기술 관리 기법

FlowEvo는 이러한 워크플로우-기술-워크플로우 feedback 루프를 통해 agent가 시간이 지남에 따라 task-solving 능력을 축적하고 개선할 수 있도록 합니다. FlowEvo는 다양한 벤치마크(Interactive Environments: ALFWorld, Code/Math Generation: HumanEval, GSM8K)에서 평가되었으며, FlowEvo가 다른 baseline과 비교했을 때 가장 높은 정확도-비용 트레이드 오프를 달성했습니다.

FlowEvo는 ALFWorld에서 82.8%의 성공률을 달성했으며, 가장 강력한 baseline보다 23.6% 높은 성공률을 달성했습니다. 또한, FlowEvo의 평균 토큰 사용량이 가장 효율적인 baseline의 평균 토큰 사용량의 반만큼으로 낮았습니다.

FlowEvo의 코드는 GitHub에서 공개되어 있습니다.

원문 보기 arXiv AI

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