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DAWN: Designing Distributed Agents in a Worldwide Network

Created by
  • Haebom

저자

Zahra Aminiranjbar, Jianan Tang, Qiudan Wang, Shubha Pant, Mahesh Viswanathan

개요

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 기반 에이전트들의 분산 협업을 위한 범용 프레임워크인 DAWN(Distributed Agents in a Worldwide Network)을 제시한다. DAWN은 다양한 작업을 수행하는 LLM 기반 에이전트들을 기존 소프트웨어 시스템과 통합하여 에이전트 기반 애플리케이션 구축을 가능하게 한다. 게이트웨이 에이전트를 통해 전 세계의 분산된 에이전트들이 등록 및 검색될 수 있으며, 추론 전략을 갖춘 주 에이전트가 에이전트 간 협업을 조율한다. DAWN은 결정적 작업을 위한 No-LLM 모드, 의사결정 지원을 위한 Copilot 모드, 자율 작동을 위한 LLM Agent 모드의 세 가지 작동 모드를 제공하며, 안전성, 보안성, 규정 준수 계층을 통해 글로벌 에이전트 협업의 안전과 보안을 보장한다.

시사점, 한계점

시사점:
LLM 기반 에이전트들의 분산 협업을 위한 효율적인 프레임워크 제공
다양한 작업 및 산업 분야에 적용 가능한 에이전트 기반 애플리케이션 개발 가능성 제시
안전하고 안정적인 글로벌 에이전트 네트워크 구축 가능성 제시
세 가지 작동 모드를 통해 유연성과 확장성 확보
한계점:
DAWN의 실제 구현 및 성능 평가에 대한 자세한 내용 부족
다양한 유형의 LLM 및 에이전트 간의 호환성 및 상호 운용성에 대한 검증 필요
안전성, 보안성, 규정 준수 계층의 구체적인 메커니즘 및 효과에 대한 추가적인 설명 필요
대규모 분산 환경에서의 확장성 및 안정성에 대한 추가적인 연구 필요
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