체인 오브 에이전트(Chain of Agents, CoA)

오늘은 대규모 언어 모델(LLM)이 긴 문맥을 처리하는 새로운 방법인 체인 오브 에이전트(Chain of Agents, CoA)에 대해 소개해드리려고 해요. 이 방법은 여러 에이전트가 협업해서 긴 문서를 효율적으로 분석하고, 복잡한 질문에도 정확하게 답할 수 있게 해준답니다. 기존 방법의 한계를 뛰어넘는 혁신적인 아이디어인데요, 함께 살펴볼까요?

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📌 기존 방법의 문제점

1. 입력 길이 줄이기 (Input Reduction)
   • 예시: RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 관련 문맥만 추출해 답변을 생성합니다.
   • 단점: 중요한 정보를 놓칠 수 있고, "다단계 추론"이 필요한 질문에 취약해요.
     • 예를 들어, "A의 손자는 누구인가?"라는 질문에 A의 아들(B)과 B의 아들(C)을 연결해야 하는데, 이 정보가 다른 문단에 있으면 답변을 못 할 수 있죠.
2. 컨텍스트 창 확장 (Window Extension)
   • 예시: 클로드3(Claude 3)은 20만 토큰까지 처리 가능합니다.
   • 단점: 긴 문맥 속에서 핵심 정보를 놓치는 "중간에서 길을 잃음(Lost in the Middle)" 문제가 발생해요.
     • 100페이지 문서에서 50페이지에 답이 있어도, 모델이 그 부분을 제대로 읽지 못할 수 있죠.

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🚀 체인 오브 에이전트(CoA)의 핵심 아이디어

1. 작업자 에이전트(Worker Agents)의 협업

• 긴 문서를 작은 덩어리로 분할하여 각 에이전트에게 할당합니다.
• 순차적 처리: 첫 번째 에이전트가 초기 분석을 하고, 그 결과를 다음 에이전트에게 전달합니다.
  • 예: "A의 남편은 D다" → "A의 아들은 B다" → "B의 아들은 C다"를 순차적으로 연결.

2. 관리자 에이전트(Manager Agent)의 종합

• 모든 작업자 에이전트의 결과를 모아 최종 답변을 생성합니다.
• 예: "A의 손자는 C다"라고 최종 결론을 내려요.

✨ 장점

• 집중력 향상: 각 에이전트는 짧은 문맥만 처리해 핵심 정보를 놓치지 않아요.
• 전체 맥락 유지: 정보를 순차적으로 전달하므로 문서 전체의 흐름을 이해할 수 있죠.

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📊 실험 결과: CoA의 성능은?

1. 질문 응답(QA)
   • HotpotQA: 기존 RAG 대비 22% 정확도 향상.
   • MuSiQue: 복잡한 다단계 질문에서 12.8% 개선.
2. 요약(Summarization)
   • GovReport(정부 보고서): RAG보다 6% 더 정확한 요약 가능.
3. 코드 완성
   • RepoBench-P: 73.05% 정확도로 기존 방법을 크게 앞질렀어요.

긴 문서에서 더 빛나는 CoA

• 입력이 길수록 성능 차이가 벌어집니다.
  • 400k 토큰(약 500페이지) 문서에서는 CoA가 기존 방법보다 100% 더 나은 성능을 보였어요!

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💡 왜 CoA가 혁신적일까?

• 추론 능력: 에이전트들이 서로 협업해 복잡한 관계를 연결할 수 있어요.
• 범용성: 별도 학습 없이 QA, 요약, 코드 완성 등 다양한 작업에 적용 가능해요.
• 비용 효율성: 전체 문맥을 한 번에 처리하는 것보다 시간과 자원을 절약할 수 있죠.

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🚨 한계와 향후 과제

• 통신 효율성: 현재는 자연어로 에이전트들이 소통하는데, 더 최적화된 방법이 필요해요.
• 다양한 협업 방식: 투표나 토론 같은 다른 협업 구조도 연구 중이에요.
• 실행 속도: 여러 에이전트를 동시에 실행하는 병렬 처리 기술을 개발 중이랍니다.

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✍️ 마치며

체인 오브 에이전트는 마치 협업하는 인간 팀처럼 각자 맡은 부분을 깊이 이해하고, 정보를 종합해 답을 찾아내는 방식이에요. 긴 문서 분석이 필요한 분야(법률, 의료, 연구)에서 혁신을 일으킬 수 있을 것 같네요! 앞으로 어떤 발전이 있을지 기대됩니다 😊

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