본 논문은 LLM 기반 에이전트의 환경 엔지니어링 라이프사이클을 체계적으로 연구하여 환경 모델링, 합성, 평가, 활용을 다룹니다.
8가지 속성과 8가지 도메인 관점에서 대표적인 환경을 분석하고, 상징적 합성 및 신경망 합성 등 자동 환경 합성 패러다임을 소개합니다.
에이전트-환경 공동 진화 관점에서 환경 활용을 논하고, 메모리 중심 경험 진화, 워크플로우 중심 오케스트레이션 진화 등 에이전트 진화 경로를 분석합니다.
향후 연구 방향으로 Environment-as-a-Service, 멀티 에이전트 환경, 신경-상징 환경 등을 제시하며 LLM 환경 엔지니어링의 발전 가능성을 모색합니다.