본 논문은 복잡한 혼합 왜곡을 효과적으로 처리하지 못하는 기존의 이미지 복원(IR) 모델들의 한계를 극복하기 위해 다중 에이전트 기반의 새로운 이미지 복원 시스템인 MAIR을 제안합니다. MAIR은 실제 세계의 왜곡을 장면, 이미징, 압축의 세 가지 유형으로 분류하고, 이를 역순으로 복원하는 3단계 프레임워크를 기반으로 합니다. 전체 계획을 담당하는 "스케줄러" 에이전트와 각 왜곡 유형에 특화된 여러 "전문가" 에이전트의 협업을 통해 검색 공간과 시행착오를 최소화하여 이미지 품질을 향상시키고 추론 비용을 절감합니다. 또한 새로운 도구의 쉬운 통합을 위한 레지스트리 메커니즘을 도입합니다. 합성 및 실제 데이터셋 실험 결과, 기존 에이전트 기반 IR 시스템보다 경쟁력 있는 성능과 향상된 효율성을 달성함을 보여줍니다.
