Large Reasoning Models in Agent Scenarios: Exploring the Necessity of Reasoning Capabilities
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저자
Xueyang Zhou, Guiyao Tie, Guowen Zhang, Weidong Wang, Zhigang Zuo, Di Wu, Duanfeng Chu, Pan Zhou, Lichao Sun, Neil Zhenqiang Gong
개요
본 논문은 대규모 추론 모델(LRM)의 등장이 기존의 실행 중심적 대규모 언어 모델(LLM) 기반 에이전트 프레임워크를 어떻게 변화시키는지 연구합니다. LaRMA 프레임워크를 제시하여 도구 사용, 계획 설계, 문제 해결 등 9가지 작업을 통해 세 가지 주요 LLM과 다섯 가지 주요 LRM을 비교 평가합니다. 그 결과 LRM은 계획 설계와 같은 추론 집약적 작업에서 LLM을 능가하며, 반복적인 반성을 통해 더 나은 결과를 얻는다는 것을 보여줍니다. 반면 LLM은 도구 사용과 같은 실행 중심적인 작업에서 효율성을 우선시하여 뛰어납니다. LLM을 실행자로, LRM을 반성자로 결합한 하이브리드 구성이 에이전트 성능을 최적화하며, LRM의 향상된 추론은 높은 계산 비용, 긴 처리 시간 및 과도한 사고, 사실 무시 경향 등의 행동상 문제를 야기한다는 점도 밝힙니다. 본 연구는 LRM의 심층 사고와 과도한 사고 간의 균형에 대한 추가 연구를 촉진하고 미래 에이전트 설계 발전을 위한 중요한 기반을 마련합니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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LRM은 계획 설계와 같은 추론 집약적 작업에서 LLM보다 우수한 성능을 보임.
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LLM은 도구 사용과 같은 실행 중심적 작업에서 효율적임.
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LLM과 LRM을 결합한 하이브리드 접근 방식이 에이전트 성능을 최적화함.
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LRM의 향상된 추론 능력은 향상된 성능과 함께 높은 계산 비용 및 행동적 문제(과도한 사고, 사실 무시 등)를 야기함.
