본 논문은 아카이브 자료의 표준화된 기술 과정 구현의 어려움을 해결하기 위해 에이전트 AI와 대규모 언어 모델(LLM)의 잠재력을 탐구한다. 다양한 문서 유형과 데이터 형식을 포함하는 실제 아카이브 자료 데이터셋을 사용하여, 여러 LLM의 지능을 통합하는 연합 최적화 접근 방식을 통해 고품질 메타데이터 기술을 자동 생성하는 에이전트 AI 기반 시스템을 제안한다. 일관된 메타데이터 생성을 위한 LLM 사용과 관련된 과제를 극복하는 방법 또한 제시하며, 실험 결과를 통해 제안된 기법의 실현 가능성과 연합 최적화 접근 방식의 우수성을 보여준다.
