본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 다중 에이전트 프레임워크를 제시하여 이력서 심사 과정을 자동화하고 효율화하는 것을 목표로 한다. 이 프레임워크는 이력서 추출, 평가, 요약, 점수 형식화 에이전트 네 가지로 구성되며, 평가 에이전트에는 검색 증강 생성(RAG)을 통합하여 업계 전문 지식, 자격증, 대학 순위, 회사별 채용 기준 등 외부 지식 소스를 활용함으로써 후보자 평가의 문맥적 관련성을 높인다. 익명화된 온라인 이력서 데이터셋을 사용하여 HR 전문가의 평가와 AI 생성 점수를 비교 분석하여 시스템의 효과성을 평가한다. 결과적으로, 다중 에이전트 RAG-LLM 시스템이 이력서 심사 자동화에 대한 잠재력을 보여주는 것을 확인한다.
