본 논문은 제어 공학 문제 해결을 위해 다중 에이전트 대규모 언어 모델(LLM) 시스템인 LLM-Agent-Controller를 제시합니다. 이 시스템은 중앙 제어 에이전트와 제어기 설계, 모델 표현, 제어 분석, 시간 영역 응답 및 시뮬레이션과 같은 작업을 담당하는 여러 개의 특수 보조 에이전트를 통합합니다. 감독자는 상위 수준의 의사 결정과 워크플로 조정을 감독하여 시스템의 신뢰성과 효율성을 향상시킵니다. LLM-Agent-Controller는 검색 증강 생성(RAG), 사고 연쇄 추론, 자기 비판 및 수정, 효율적인 메모리 처리 및 사용자 친화적인 자연어 통신을 포함한 고급 기능을 통합합니다. 사용자가 제어 이론에 대한 사전 지식 없이도 일반 언어로 문제를 입력하고 실시간으로 완전한 해결책을 받을 수 있도록 설계되었습니다. 시스템을 평가하기 위해 개별 에이전트와 시스템 전체를 평가하는 새로운 성능 지표를 제안합니다. 5가지 범주의 제어 이론 문제를 테스트하고 3가지 고급 LLM에서 성능을 벤치마킹합니다. 또한 모든 주요 서비스를 다루는 포괄적인 정성적 대화 분석을 수행합니다. 결과는 LLM-Agent-Controller가 일반적인 작업의 83%를 성공적으로 해결했으며, 개별 에이전트는 평균 87%의 성공률을 달성했음을 보여줍니다. 더욱 고급 LLM을 사용하면 성능이 향상되었습니다. 이 연구는 다중 에이전트 LLM 아키텍처가 복잡하고 도메인 특정 문제를 해결할 수 있는 잠재력을 보여줍니다. 특수 에이전트, 감독 제어 및 고급 추론을 통합함으로써 LLM-Agent-Controller는 다양한 기술 분야로 확장할 수 있는 확장 가능하고 강력하며 접근 가능한 솔루션 프레임워크를 제공합니다.
