subagent 대 agent skill: 재사용 가능한 지식의 재현을 통한 장기적 행위任务의 수행
인공지능-agent가 대규모 언어 모델(LLM)에서 재사용 가능한 지식 라이브러리를 효과적으로 활용하여 장거리 작업을 해결하는 방법은 무엇입니까? 최근 연구는 agent skills: 재사용 가능한 기능을 나타내는 패키지로, 즉 특정 작업을 수행하는 데 도움이 되는 지침, 스크립트 및 기타 자원들이 포함된 다중 파일 묶음에 집중하고 있습니다. agent skills는 일반적으로 skill i
인공지능 에이전트의 지식 활용
인공지능 에이전트가 대규모 언어 모델(LLM)에서 재사용 가능한 지식 라이브러리를 효과적으로 활용하여 장거리 작업을 해결하는 방법은 무엇일까요? 최근 연구는 에이전트 스킬을 나타내는 패키지에 집중하고 있습니다. 에이전트 스킬은 특정 작업을 수행하는 데 도움이 되는 지침, 스크립트 및 기타 자원들이 포함된 다중 파일 묶음입니다. 일반적으로 에이전트 스킬은 에이전트의 컨텍스트로 로드하고 에이전트가 그 지침을 따르는 것을 믿어 의심치 않습니다. 그러나 작업 시간이 길어지면, 이 접근 방식은 점점 더 부서지게 됩니다. 이는 이성질서가 컨텍스트 윈도우에 더 많은 정보가 쌓일수록 나빠지기 때문입니다. 따라서 새로운 접근 방식이 필요합니다. 우리는 에이전트 스킬 패키지를 서브에이전트로 호출하는 다른 접근 방식을 조사했습니다. 에이전트 스킬 지침을 메인 컨텍스트로 로드하는 대신, 서브에이전트 실행은 개별 서브태스크를 해결하는 데 사용되는 새로운 컨텍스트 윈도우를 생성합니다.서브에이전트 실행의 장점
우리는 에이전트 스킬 패키지가 명확한 입력-출력 계약을 노출하고 지침이 그 계약을 충족하기 위한 절차적 지식을 암호화할 때 에이전트-스킬 실행보다 서브에이전트 실행이 우수하다는 것을 보여줍니다. 이 접근 방식의 장점은 재사용 가능한 지식의 내용뿐만 아니라 그 내용이 어떻게 구성되고 호출되는지에 달려 있습니다. 서브에이전트 실행은 에이전트와 서브에이전트 간의 조정을 위해 추가 토큰이 필요하므로 추가 통신 오버헤드가 발생할 수 있습니다. 그러나 이 접근 방식은 장거리 작업을 해결하는 데 더 효과적인 방법을 제공할 수 있습니다. 따라서 재사용 가능한 지식의 활용은 인공지능 에이전트의 성능을 향상시키는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.함께 읽으면 좋은 기사
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