Efficient Agents: Building Effective Agents While Reducing Cost
Created by
Haebom
저자
Ningning Wang, Xavier Hu, Pai Liu, He Zhu, Yue Hou, Heyuan Huang, Shengyu Zhang, Jian Yang, Jiaheng Liu, Ge Zhang, Changwang Zhang, Jun Wang, Yuchen Eleanor Jiang, Wangchunshu Zhou
개요
본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 기반 에이전트 시스템의 효율성과 효과성 간의 절충 관계에 대한 최초의 체계적인 연구를 제시합니다. LLM 에이전트의 놀라운 기능에도 불구하고, 증가하는 비용으로 인해 확장성과 접근성이 위협받고 있다는 점을 지적하며, 성능 저하 없이 비용 효율적인 설계의 필요성을 강조합니다. LLM 백본 선택, 에이전트 프레임워크 설계, 테스트 시간 스케일링 전략의 영향을 GAIA 벤치마크를 통해 실증적으로 분석하고, cost-of-pass 지표를 사용하여 효율성-성능 절충 관계를 정량화합니다. 연구 결과를 바탕으로, 기존의 최첨단 오픈소스 에이전트 프레임워크인 OWL의 성능을 96.7% 수준으로 유지하면서 운영 비용을 28.4% 절감하는 새로운 효율적인 에이전트 프레임워크인 Efficient Agents를 제안합니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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LLM 에이전트 시스템의 비용 효율성 향상을 위한 설계 원칙과 전략을 제시합니다.
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Efficient Agents 프레임워크를 통해 비용 절감과 성능 유지를 동시에 달성할 수 있음을 보여줍니다.
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에이전트의 복잡성과 작업 요구 사항 간의 최적 균형을 찾는 방법을 제시합니다.
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LLM 백본 선택, 에이전트 프레임워크 디자인, 테스트 시간 스케일링 전략이 에이전트 시스템의 효율성에 미치는 영향을 정량적으로 분석합니다.
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한계점:
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GAIA 벤치마크에 대한 분석 결과이므로, 다른 벤치마크나 실제 환경에서의 일반화 가능성에 대한 추가 연구가 필요합니다.
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Efficient Agents 프레임워크의 성능은 특정 설정과 벤치마크에 의존적일 수 있습니다.
