본 논문은 대규모 언어 모델 기반의 슈퍼 에이전트 시스템 설계를 제시합니다. 사용자의 의도를 정확히 파악하고 적절한 도구를 활용하여 요약, 코딩, 연구 등 다양한 작업을 수행하는 슈퍼 에이전트의 실현 가능성을 높이기 위해, 효율성과 비용을 최적화하는 데 초점을 맞춥니다. 특히, 휴대폰이나 로봇과 같은 에지 장치에서 AI 어시스턴트로 작동하는 실제 응용 프로그램을 고려하여, 작업 복잡도에 따라 로컬 모델과 클라우드 모델을 동적으로 선택하는 하이브리드 모드를 제안합니다. 멀티모달 모델과 에지 하드웨어의 발전을 바탕으로, 대부분의 연산을 로컬에서 처리하고 필요에 따라서만 클라우드와 협업하는 온디바이스 슈퍼 에이전트 설계를 제시하며, 이를 통해 슈퍼 에이전트가 일상생활에 원활하게 통합될 수 있는 미래를 전망합니다.
