Hugging Face
2025-08-21
개발자라면 누구나 한 번쯤은 상상해 봤을 겁니다.
"복잡한 문제를 해결하기 위해 여러 에이전트가 협력하여 작업을 수행할 수 있는 시스템이 있다면 얼마나 좋을까?"
Chain-of-Agents (CoA)는 바로 그 상상을 연구 수준에서 현실로 끌어내린 프로젝트입니다. 기존의 다중 에이전트 시스템들이 대부분 수동적인 프롬프트 및 워크플로우 엔지니어링에 초점을 맞춘 것과는 달리, CoA는 데이터 중심 학습을 통한 종단 간 문제 해결을 지향합니다.
이 논문이 흥미로운 이유는 단순히 "기존의 한계를 넘어서는 진보" 수준을 넘어서, 다중 에이전트 증류와 에이전트 강화 학습 안에서 사용자의 복잡한 문제 해결 능력에 반응할 수 있도록 설계되었다는 점입니다. 예를 들어, CoA는 다양한 도구 에이전트와 역할 수행 에이전트를 동적으로 활성화하여 다중 에이전트 협업을 시뮬레이션합니다. 이제 진짜로 '가상의 팀워크'가 나타난 거죠.
CoA가 도입한 가장 눈에 띄는 개념은 바로 "다중 에이전트 증류"입니다. 이 개념은 최첨단 다중 에이전트 시스템을 CoA 경로로 증류하여 에이전트 기반의 감독 학습을 수행하는 방식으로 작동합니다.
이러한 다중 에이전트 증류는 실제로 에이전트 강화 학습으로 구현되며, 이를 통해 모델의 문제 해결 능력을 향상하는 게 CoA의 강점입니다.
이 모델은 총 두 단계의 학습 과정을 거쳐 만들어졌습니다:
CoA의 핵심 기술적 특징은 크게 세 가지 측면에서 살펴볼 수 있습니다.
1. 다중 에이전트 증류
이는 최첨단 다중 에이전트 시스템을 CoA 경로로 증류하여 에이전트 기반의 감독 학습을 수행하는 방식입니다. 기존의 수동적인 프롬프트 엔지니어링과 달리, 데이터 중심 학습을 통해 더 높은 효율성과 성능을 달성했습니다.
2. 에이전트 강화 학습
에이전트 강화 학습의 핵심은 검증 가능한 에이전트 작업에서 모델의 문제 해결 능력을 향상시키는 것입니다. 이를 위해 다양한 에이전트 작업을 통해 학습을 진행했으며, 이는 문제 해결 능력의 향상으로 이어졌습니다. 실제 적용 사례를 통해 그 효과를 입증했습니다.
3. 종단 간 문제 해결
마지막으로 주목할 만한 점은 종단 간 문제 해결 능력입니다. 다양한 도구 에이전트와 역할 수행 에이전트를 동적으로 활성화하여 다중 에이전트 협업을 시뮬레이션합니다. 이는 특히 복잡한 문제 해결 상황에서 큰 장점을 제공합니다.
CoA의 성능은 다음과 같은 실험을 통해 검증되었습니다.
1. 웹 에이전트 설정에서의 성능
다양한 웹 에이전트 환경에서 진행된 평가에서 CoA는 기존 시스템 대비 향상된 성능을 달성했습니다. 특히, 복잡한 웹 작업에서의 성능이 인상적입니다.
2. 코드 에이전트 설정에서의 결과
코드 에이전트 환경에서는 CoA가 기존 접근 방식들에 비해 차별화된 성능 특성을 보여주었으며, 특히 코드 생성 및 수정 작업에서 강점을 보였습니다.
3. 실제 응용 시나리오에서의 평가
실제 응용 환경에서 진행된 테스트에서는 CoA의 실용적 관점에서의 장점과 함께, 현실적인 제한사항도 명확히 드러났습니다.
이러한 실험 결과들은 CoA가 복잡한 문제 해결 과제를 효과적으로 해결할 수 있음을 보여줍니다. 특히, 이 기술의 핵심 성과는 향후 다양한 응용 분야에 중요한 시사점을 제공합니다.
CoA는 웹 에이전트 벤치마크와 코드 에이전트 벤치마크라는 첨단 벤치마크에서 각각 최고 성능을 기록했습니다. 이는 기존 다중 에이전트 시스템 수준의 성능입니다.
실제로 복잡한 문제 해결 시나리오, 특히 다중 에이전트 협업 작업에서도 꽤 자연스러운 반응을 보입니다.
물론 아직 "일부 한계점"이 존재하긴 하지만, 현재 수준만으로도 다양한 서비스에 활용 가능성이 큽니다.
CoA는 단지 새로운 모델이 아니라, "에이전트 기반 문제 해결"이라는 흥미로운 방향성을 제시합니다.
앞으로는 더 많은 복잡한 문제 해결, 예를 들면 자동화된 연구, 코드 생성까지 인식하게 될 가능성이 큽니다.
이러한 미래가 CoA로 인해 조금 더 가까워졌습니다.
CoA에 입문하려면, 기본적인 다중 에이전트 시스템과 강화 학습에 대한 이해가 필요합니다.
다행히도 GitHub 리포지토리에 예제 코드가 잘 정리되어 있어, 이를 통해 학습을 시작할 수 있습니다.
실무에 적용하고 싶다면?
필요한 데이터와 리소스를 확보하고, 다양한 테스트 영역을 테스트하면서 모델을 적용하는 것이 핵심입니다. 또한, 커스터마이징 작업도 병행되어야 합니다.
CoA는 단순한 기술적 진보를 넘어, 에이전트 기반 문제 해결의 패러다임 전환을 향한 중요한 이정표입니다. 이 기술이 제시하는 가능성은 기술 생태계의 미래를 재정의할 잠재력을 가지고 있습니다.
우리는 지금 기술 발전의 중요한 변곡점에 서 있으며, CoA는 그 여정의 핵심 동력이 될 것입니다. 당신이 이 혁신적인 기술을 활용하여 미래를 선도하는 개발자가 되어보는 건 어떨까요?
ComputerRL: Scaling End-to-End Online Reinforcement Learning for Computer Use Agents
0
0 
댓글