본 논문은 차트 생성을 위한 다중 에이전트 프레임워크인 METAL을 제안합니다. METAL은 시각적 디자인 기술과 코드 작성 능력을 필요로 하는 복잡한 차트 생성 작업을, 전문화된 에이전트 간의 반복적인 협업으로 분해합니다. 비전-언어 모델(VLM) 기반의 METAL은 기존 최고 성능 대비 5.2% 향상된 성능을 보이며, 계산 비용 증가에 따라 성능이 단조 증가하는 테스트 시간 스케일링 현상을 보입니다. 또한, 비평 과정에서 모달리티를 분리하는 것이 다중 모달 맥락에서 VLM의 자기 수정 능력을 향상시킨다는 것을 발견했습니다. 금융 분석, 연구 발표, 교육 및 의료 분야에서 자동 보고서 생성을 강화할 가능성을 제시합니다.
