본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 기반 다중 에이전트 시스템(MAS)을 구축하고 관리하기 위한 경량 Python 프레임워크인 Nexus를 소개한다. Nexus는 유연한 다중 감독자 계층 구조, 단순화된 워크플로 디자인, 쉬운 설치 및 오픈 소스 유연성을 제공하여 LLM의 잠재력을 최대한 활용하고 특정 작업 또는 관련 작업 집합에 대한 효율적인 정보 관리 및 작업 수행 기능을 갖추도록 설계되었다. 실험 결과, Nexus 기반 아키텍처는 코딩(HumanEval, VerilogEval-Human), 복잡한 추론 및 수학 문제 해결(MATH 데이터셋), 다중 목표 최적화(VTR 벤치마크) 등 다양한 분야에서 최첨단 성능을 보여주었다.
