본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 위한 새로운 멀티 에이전트 프레임워크인 Agent-Event-Coder(AEC)를 제시합니다. AEC는 복잡한 추론과 도메인별 이해가 필요한 제로샷 이벤트 추출(ZSEE) 문제를 소프트웨어 엔지니어링과 유사한 구조화된 반복적 코드 생성 프로세스로 접근합니다. AEC는 검색, 계획, 코딩 및 검증과 같은 전문화된 하위 작업으로 ZSEE를 분해하고, 각 작업은 전용 LLM 에이전트가 처리합니다. 이벤트 스키마는 실행 가능한 클래스 정의로 표현되어 검증 에이전트를 통해 결정론적 유효성 검사 및 정확한 피드백을 가능하게 합니다. 이 프로그래밍 방식 접근 방식은 반복적인 개선을 통해 체계적인 모호성 제거 및 스키마 적용을 가능하게 합니다. AEC는 협업 에이전트 워크플로우를 활용하여 LLM이 제로샷 설정에서 정확하고 완전하며 스키마 일관성이 있는 추출을 생성할 수 있도록 합니다. 다섯 개의 다양한 도메인과 여섯 개의 LLM에 대한 실험 결과, AEC가 기존 제로샷 기준선을 일관되게 능가하며, 이벤트 추출을 코드 생성처럼 취급하는 방식의 효과를 보여줍니다.
