다형성 조합 프레임워크(PCF)는 대규모 언어 모델(LLM)과 수학적 프레임워크를 활용하여 복잡하고 역동적인 환경을 위한 해결책 공간과 적응형 AI 에이전트의 메타 프롬프트 기반 설계를 안내합니다. 정적 에이전트 아키텍처와 달리 PCF는 수학적으로 뒷받침되는 조합 공간을 통해 실시간 매개변수 재구성을 가능하게 하여 에이전트가 핵심 행동 특성을 동적으로 적응할 수 있도록 합니다. 조합 논리, 토포스 이론 및 거친 퍼지 집합 이론에 기반한 PCF는 에이전트 행동을 포착하기 위해 다차원 SPARK 매개변수 공간(기술, 성격, 접근 방식, 자원, 지식)을 정의합니다. 본 논문에서는 LLM이 복잡한 공간을 매개변수화하고 가능성 있는 매개변수 값/변동성을 추정하는 방법을 보여줍니다. PCF를 사용하여 모의 카페 도메인(5가지 복잡성 수준)을 매개변수화하고 변수/변동성을 추정하고 125만 건이 넘는 몬테카를로 시뮬레이션을 수행했습니다. 결과는 5가지 복잡성 수준에 걸쳐 에이전트의 적응성과 성능의 추세를 보여주었으며, 더 높은 복잡성 수준에서는 수익 감소가 나타나 확장 가능한 설계의 한계를 보여주었습니다. PCF는 논리적 일관성을 유지하면서 특정 시나리오에 맞게 최적화된 에이전트 구성을 생성할 수 있습니다. 이 프레임워크는 고객 서비스, 의료, 로봇 공학 및 협업 시스템과 같은 분야에서 확장 가능하고, 동적이며, 설명 가능하고 윤리적인 AI 애플리케이션을 지원하여 적응력 있고 협력적인 차세대 다형성 에이전트의 길을 열어줍니다.
