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Learning to Configure Agentic AI Systems

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μ €μž

Aditya Taparia, Som Sagar, Ransalu Senanayake

πŸ’‘ κ°œμš”

λ³Έ μ—°κ΅¬λŠ” LLM 기반 μ—μ΄μ „νŠΈ μ‹œμŠ€ν…œμ˜ λ³΅μž‘ν•œ μ„€μ • 문제λ₯Ό 쿼리별 동적 κ²°μ • 문제둜 μž¬μ •μ˜ν•©λ‹ˆλ‹€. 이λ₯Ό μœ„ν•΄ κ°•ν™”ν•™μŠ΅μ„ ν™œμš©ν•œ κ²½λŸ‰ 계측적 μ •μ±… ν•™μŠ΅κΈ°μΈ ARC(Agentic Resource & Configuration learner)λ₯Ό μ œμ•ˆν•˜λ©°, 이λ₯Ό 톡해 μ›Œν¬ν”Œλ‘œμš°, 도ꡬ, 토큰 μ˜ˆμ‚°, ν”„λ‘¬ν”„νŠΈ 등을 λ™μ μœΌλ‘œ μ΅œμ ν™”ν•©λ‹ˆλ‹€. μ œμ•ˆλœ 방법둠은 λ‹€μ–‘ν•œ λ²€μΉ˜λ§ˆν¬μ—μ„œ 기쑴의 κ³ μ •λœ μ„€μ •μ΄λ‚˜ μˆ˜λ™ νŠœλ‹ 방식보닀 λ›°μ–΄λ‚œ μ„±λŠ₯을 보이며, μž‘μ—… 정확도λ₯Ό μ΅œλŒ€ 25% ν–₯μƒμ‹œν‚€λ©΄μ„œλ„ μ—°μ‚° λΉ„μš©μ„ μ ˆκ°ν•˜λŠ” μ„±κ³Όλ₯Ό λ‹¬μ„±ν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

πŸ”‘ μ‹œμ‚¬μ  및 ν•œκ³„

β€’
"ν•˜λ‚˜μ˜ μ„€μ •μœΌλ‘œ λͺ¨λ‘ ν•΄κ²°"ν•˜λŠ” λ°©μ‹μ—μ„œ λ²—μ–΄λ‚˜ 쿼리별 λ§žμΆ€ν˜• μ„€μ • ν•™μŠ΅μ΄ μ—μ΄μ „νŠΈ μ‹œμŠ€ν…œμ˜ νš¨μœ¨μ„±κ³Ό μ„±λŠ₯을 크게 ν–₯μƒμ‹œν‚¬ 수 μžˆμŒμ„ μž…μ¦ν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.
β€’
λ™μ μœΌλ‘œ 섀정을 μ‘°μ •ν•¨μœΌλ‘œμ¨ μ—μ΄μ „νŠΈ μ‹œμŠ€ν…œμ˜ μœ μ—°μ„±μ„ 높이고, 특히 μ‰¬μš΄ μΏΌλ¦¬μ—λŠ” 적은 μžμ›μ„, μ–΄λ €μš΄ μΏΌλ¦¬μ—λŠ” 더 λ§Žμ€ μžμ›μ„ ν• λ‹Ήν•˜μ—¬ μ»΄ν“¨νŒ… λΉ„μš©μ„ μ΅œμ ν™”ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.
β€’
λ‹€μ–‘ν•œ λ²€μΉ˜λ§ˆν¬μ—μ„œ μΌκ΄€λ˜κ²Œ μš°μˆ˜ν•œ μ„±λŠ₯을 λ³΄μ˜€μœΌλ‚˜, ν•™μŠ΅λœ μ •μ±…μ˜ μΌλ°˜ν™” μ„±λŠ₯ 및 μ‹€μ œ λ³΅μž‘ν•œ μ‹œμŠ€ν…œμ— 적용 μ‹œμ˜ μ•ˆμ •μ„±μ— λŒ€ν•œ 좔가적인 연ꡬ가 ν•„μš”ν•©λ‹ˆλ‹€.
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