AgentOpt v0.1 Technical Report: Client-Side Optimization for LLM-Based Agent

Fri, 17 Apr 2026 07:47:16 GMT

### 저자

Wenyue Hua, Sripad Karne, Qian Xie, Armaan Agrawal, Nikos Pagonas, Kostis Kaffes, Tianyi Peng

### 💡 개요

본 논문은 LLM 기반 에이전트의 서버 측 최적화에 집중된 기존 연구와 달리, 개발자가 제한된 클라이언트 측 자원을 효율적으로 활용하도록 돕는 AgentOpt 프레임워크를 제안합니다. AgentOpt는 모델 선택, 로컬 도구, API 예산 등을 애플리케이션 제약 조건 내에서 최적으로 할당하는 문제를 다루며, 특히 다단계 에이전트 파이프라인에서 모델 선택의 중요성을 강조합니다.

### 🔑 시사점 및 한계

- **핵심 시사점 1:** LLM 에이전트 개발에서 클라이언트 측 자원 최적화의 중요성이 부각되며, 이는 서버 측 최적화만큼 중요함을 시사합니다.

- **핵심 시사점 2:** AgentOpt는 다양한 검색 알고리즘을 통해 탐색 공간이 기하급수적으로 증가하는 모델 선택 문제를 효율적으로 해결하여, 평가 예산을 크게 절감하면서도 높은 성능을 달성할 수 있음을 보여줍니다.

- **한계점 또는 향후 과제:** 제안된 AgentOpt는 현재 Python 패키지로 제공되며, 다양한 에이전트 파이프라인과 제약 조건에 대한 추가적인 벤치마킹 및 일반화 가능성 검증이 필요합니다.

[PDF 보기](https://arxiv.org/pdf/2604.06296)