액티브 배전망(ADN)의 운영이 복잡해짐에 따라, 다양한 도메인별 모델(DSM)을 통합하고 조정하는 데 드는 부담을 줄이기 위해, 본 논문은 일반 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 여러 DSM을 조정하는 ADN-Agent 아키텍처를 제안한다. ADN-Agent는 적응형 의도 인식, 작업 분해, DSM 호출을 가능하게 한다. 또한 이 아키텍처는 이질적인 DSM을 위한 통일되고 유연한 인터페이스를 제공하는 새로운 통신 메커니즘을 설계하고, 언어 집약적인 하위 작업을 위해 소규모 언어 모델(SLM)의 미세 조정을 위한 자동화된 훈련 파이프라인을 제안한다.
