본 논문은 사무실 협업 효율 및 업무 품질 향상을 위한 다중 에이전트 애플리케이션 시스템을 소개한다. 인공지능, 기계학습, 자연어 처리 기술을 통합하여 작업 할당, 진행 상황 모니터링, 정보 공유 등의 기능을 구현한다. 시스템 내 에이전트는 팀 구성원의 요구에 맞춘 개인화된 협업 지원을 제공하며, 데이터 분석 도구를 통합하여 의사결정 품질을 향상시킨다. 또한, Plan과 Solver를 분리하는 지능형 에이전트 아키텍처를 제안하고, 다회차 질의 재작성 및 비즈니스 도구 검색 등의 기술을 통해 에이전트의 다의도 및 다회차 대화 능력을 향상시킨다. 사무실 협업 시나리오에서 도구 및 다회차 대화 설계를 자세히 설명하고, 실험 및 평가를 통해 시스템의 효과를 검증한다. 특히 질의 이해, 작업 계획, 도구 호출에서 뛰어난 성능을 실제 비즈니스 애플리케이션에서 입증하였으며, 향후 역동적인 환경과 대규모 다중 에이전트 시스템 내의 복잡한 상호 작용 문제 해결에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
