Toward a Theory of Agents as Tool-Use Decision-Makers
Created by
Haebom
저자
Hongru Wang, Cheng Qian, Manling Li, Jiahao Qiu, Boyang Xue, Mengdi Wang, Heng Ji, Kam-Fai Wong
개요
본 논문은 점점 더 자율적인 에이전트로 진화하는 대규모 언어 모델(LLM)의 인식론적 기반에 대한 근본적인 질문들(에이전트를 정의하는 것은 무엇인가?, 어떻게 결정을 내려야 하는가?, 어떤 목표가 행동을 안내해야 하는가?)에 대해 논의한다. 진정한 자율성을 위해서는 에이전트가 자신이 아는 것, 알아야 할 것, 그리고 그 지식을 효율적으로 습득하는 방법을 지배하는 일관된 인식론적 프레임워크에 기반해야 한다고 주장한다. 내부 추론과 외부 행동을 동등한 인식론적 도구로 취급하는 통합 이론을 제안하여 에이전트가 내성찰과 상호 작용을 체계적으로 조정할 수 있도록 한다. 이 프레임워크를 기반으로 에이전트의 도구 사용 의사결정 경계를 지식 경계와 일치시켜 불필요한 도구 사용을 최소화하고 인식론적 효율성을 극대화하는 것을 옹호한다. 이러한 관점은 에이전트의 설계를 단순한 행동 실행자에서 지식 기반 지능 시스템으로 전환하여 적응적이고 효율적이며 목표 지향적인 행동을 할 수 있는 기초 에이전트를 구축하는 원칙적인 경로를 제공한다.
시사점, 한계점
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시사점:
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LLM 기반 에이전트의 자율성 확보를 위한 인식론적 프레임워크 제시
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내부 추론과 외부 행동을 통합적으로 관리하는 새로운 접근법 제시
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지식 경계와 도구 사용 경계의 일치를 통한 에이전트의 효율성 극대화 방안 제시
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단순 행동 실행을 넘어 지식 기반 지능 시스템으로의 LLM 에이전트 설계 패러다임 전환 제시
