연구진은 능동형 에이전트가 사용자 활동을 텍스트로 변환해 매번 LLM을 호출하는 방식의 비효율성을 지적했어요. 대신 운영체제에서 관리하는 구조화된 이벤트 스트림을 그래프로 처리하고, 작은 TGL 모델을 활용해 이벤트 트리거 확률과 엔티티 라우팅 점수를 계산해요. TGL 모델은 기존 LLM 기반 방식보다 F1 점수를 평균 16.7% 향상시키고, 더 빠르고 안정적인 성능을 제공하며, 온디바이스 배포도 가능해요.