스킬에서 재능으로: heterogenous agent를 조직하는 실제 세계 회사
AI 시스템은 단순히 여러 개의 스킬과 도구를 통합하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 우리는 각종 단점으로 인해 multi-agent 시스템이 제한된다는 것을 발견했습니다. 이러한 단점을 보완하기 위해, 우리는 OneManCompany(OMC) framework를 제안합니다. OMC는 agent의 자격, 도구, 실행 설정을 포트 able agent identities로 encapsulate하여, typed organisational interfaces를 통해 orchestrating합니다. 이는 heterogeneous backends를 abstract하여, community-driven Talent Market를 통해 on-demand recruitment을 허용합니다.
OneManCompany(OMC) framework
OMC framework는 multi-agent 시스템을 organisational level로 승격시키는 것을 목표로 합니다. OMC는 agent의 자격, 도구, 실행 설정을 portable agent identities로 encapsulate하여, typed organisational interfaces를 통해 orchestrating합니다. 이는 heterogeneous backends를 abstract하여, community-driven Talent Market를 통해 on-demand recruitment을 허용합니다.
Talent Market
Talent Market는 community-driven platform으로, organisational decision-making을 operationalize하는 데 사용됩니다. Talent Market는 organisational capability gap을 closed하고, runtime configuration을 dynamic하게 reconfigure하는 것을 허용합니다.
Explore-Execute-Review ($ ext{E}^2$R) tree search
$ ext{E}^2$R tree search는 organisational decision-making을 operationalize하는 데 사용되는 알고리즘입니다. $ ext{E}^2$R tree search는 planning, execution, evaluation을 통합한 hierarchical loop입니다. 이는 organisational capability gap을 closed하고, runtime configuration을 dynamic하게 reconfigure하는 것을 허용합니다.
결과
OMC framework는 empirical evaluation을 통해 우수한 성능을 보였습니다. OMC framework는 PRDBench에서 84.67%의 성공률을 달성하였으며, state of the art보다 15.48%의 성능을 향상하였습니다. OMC framework는 cross-domain case studies를 통해 generality를 보였습니다.
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