최근 LLM 에이전트는 복잡한 작업을 수행할 수 있는 역량을 갖추고 있으며, 역할 분담을 통해 신뢰성을 높이는 다중 에이전트 프레임워크가 활용되고 있어요. 연구팀은 에이전트의 역할 변화에 따라 발생하는 관찰자-행위자 불균형(AOA) 현상을 발견하고, 새로운 벤치마크를 통해 이를 정량화했어요. ReTAS라는 모델을 통해 관점과 관계없이 일관된 추론을 가능하게 하고, 오류 해결률을 향상시키는 방법을 제시했어요.