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AD-AGENT: A Multi-agent Framework for End-to-end Anomaly Detection

Created by
  • Haebom

저자

Tiankai Yang, Junjun Liu, Wingchun Siu, Jiahang Wang, Zhuangzhuang Qian, Chanjuan Song, Cheng Cheng, Xiyang Hu, Yue Zhao

개요

AD-AGENT는 자연어 명령어를 완전히 실행 가능한 이상 탐지(AD) 파이프라인으로 변환하는 LLM 기반 다중 에이전트 프레임워크입니다. 다양한 데이터 모달리티와 전문적인 AD 라이브러리의 증가로 인해 전문 지식이 부족한 사용자들이 어려움을 겪는 문제를 해결하기 위해 고안되었습니다. 의도 파싱, 데이터 준비, 라이브러리 및 모델 선택, 문서 마이닝, 반복적인 코드 생성 및 디버깅을 위한 전문 에이전트를 조정하여 PyOD, PyGOD, TSLib와 같은 인기 있는 AD 라이브러리를 통합된 워크플로우로 통합합니다. 실험 결과, AD-AGENT는 신뢰할 수 있는 스크립트를 생성하고 라이브러리 간에 경쟁력 있는 모델을 추천하는 것으로 나타났습니다. 시스템은 오픈소스로 공개되어 추가 연구 및 AD의 실제 응용 프로그램을 지원합니다.

시사점, 한계점

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시사점:
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자연어 기반의 이상 탐지 파이프라인 구축을 가능하게 하여 전문 지식이 없는 사용자도 쉽게 이상 탐지 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다.
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다양한 AD 라이브러리(PyOD, PyGOD, TSLib 등)를 통합하여 사용자가 최적의 라이브러리와 모델을 선택할 수 있도록 지원합니다.
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신뢰할 수 있는 AD 스크립트 생성 및 경쟁력 있는 모델 추천을 통해 효율적인 이상 탐지 작업을 지원합니다.
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오픈소스로 공개되어 지속적인 연구 및 발전을 가능하게 합니다.
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한계점:
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LLM의 성능에 의존적이므로, LLM의 한계가 AD-AGENT의 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.
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지원하는 라이브러리가 제한적일 수 있으며, 새로운 라이브러리 추가 및 관리에 대한 지속적인 노력이 필요합니다.
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복잡한 이상 탐지 문제에 대한 처리 성능 및 정확도에 대한 추가적인 검증이 필요합니다.
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특정 도메인 또는 데이터 유형에 대한 최적화가 부족할 수 있습니다.
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