[매일 논문 초록 읽기 : 56일차] 여러 에이전트들을 동시에 활용하여 할루시네이션을 낮추고 어려운 문제에 대한 해결력을 높인 MetaGPT

 대규모 언어모델 (LLM)에 기반한 에이전트들의 협력을 통한 자동 문제 해결 분야에서 눈에 띄는 발전이 있었다. 현존하는 LLM 기반의 다중 에이전트 시스템은 이미 간단한 대화 task들을 해결할 수 있다. 하지만, 더 복잡한 task들의 정답은 LLM들을 단순하게 연결할 때 발생되는 연쇄적인 할루시네이션으로 인해 논리적으로 모순이 발생하고, 이로 인해 복잡해진다. 

 

 우리는 인간의 효과적인 workflow를 LLM 기반의 다중 에이전트 협업에 통합시킨 혁신적인 meta-programming 프레임워크인 MetaGPT를 소개한다. MetaGPT는 더 간소한 워크플로우를 위해 프롬프트 시퀀스에 표준운영절차 (SOPs)를 인코딩하고, 에이전트들이 사람과 같은 도메인 전문가가 되도록 하여 에러를 줄이고 중간 결과를 검증한다. MetaGPT는 조립 라인 방식을 사용하여 여러 에이전트들에게 다양한 역할을 할당하고, 여러 에이전트가 함께 작업하여 어려운 task를 효율적으로 subtask들로 분해한다. 

 

 소프트웨어 엔지니어링 benchmark에서, MetaGPT는 기존의 대화 기반 다중 에이전트 시스템보다 더 일관적인 답변을 생성하였다. 우리의 프로젝트는 https://github.com/geekan/MetaGPT에서 확인할 수 있다.

 

제목 : MetaGPT: Meta Programming for A Multi-Agent Collaborative Framework

https://arxiv.org/abs/2308.00352