본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)과 특수 도구를 통합하여 복잡한 작업을 수행하는 지능형 자동화 시스템을 위한 모듈식 다중 에이전트 자동화 프레임워크인 OmniNova를 제시합니다. OmniNova는 조정자, 계획자, 감독자, 전문가 에이전트로 구성된 계층적 다중 에이전트 아키텍처, 작업 복잡도에 기반한 에이전트 배포를 최적화하는 동적 작업 라우팅 메커니즘, 그리고 다양한 인지적 요구사항에 적합한 모델을 할당하는 다층 LLM 통합 시스템이라는 세 가지 핵심 혁신을 제시합니다. 연구, 데이터 분석, 웹 상호 작용 도메인에서 50개의 복잡한 작업에 대한 평가 결과, OmniNova는 기존 프레임워크보다 작업 완료율(87% 대 62%), 효율성(토큰 사용량 41% 감소), 결과 품질(인간 평가 점수 4.2/5 대 3.1/5) 측면에서 우수한 성능을 보였습니다. 본 논문은 다중 에이전트 시스템 설계를 위한 이론적 프레임워크와 최첨단 LLM 기반 자동화 시스템을 발전시키는 오픈 소스 구현체를 제공합니다.
