연구진이 복잡한 워크플로우 탐색에 어려움을 겪는 기존 방법의 한계를 극복하기 위해 새로운 멀티모달 멀티 에이전트 프레임워크를 제안했어요. 오프라인 발견 단계에서 실행 로그를 기반으로 지식 베이스를 구축하고, 추론 단계에서 Adaptive RAG와 협업 검증 프로토콜을 활용해 워크플로우를 실행해요. 실제 환경에서 검증 결과, 제한된 학습 데이터 환경에서도 높은 신뢰성과 의미 인지 능력을 유지하는 것을 확인했어요.