본 논문은 정확하고 상황에 맞는 의사결정이 필요한 효과적인 해충 관리의 복잡성을 해결하기 위해 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 다중 에이전트 시스템(MAS)인 PestMA를 제안합니다. PestMA는 편집 패러다임을 기반으로, 해충 관리 권장 사항을 종합하는 편집자, 관련 외부 데이터를 수집하는 검색자, 정확성을 보장하는 검증자의 세 가지 특수 에이전트로 구성됩니다. 실제 해충 시나리오에 대한 평가 결과, PestMA는 해충 관리 결정에 대해 초기 정확도 86.8%를 달성했으며, 검증 후에는 92.6%로 증가했습니다. 이는 협업 에이전트 기반 워크플로우가 결정을 개선하고 검증하는 데 중요한 역할을 하며, LLM 기반 MAS가 해충 관리 프로세스를 자동화하고 향상시킬 수 있는 잠재력을 강조합니다.
