연구진이 해관 코드 분류를 위한 에이전트 LLM 프레임워크를 제안했어요. 제품 설명의 불확실성 때문에 정확한 HTS 코드 분류가 어렵다는 문제점을 해결하고자 했어요. 프레임워크는 다중 에이전트 정보 검색, 공식 관세 문서 기반 의미 검색, 증거 기반 추론, 합의 기반 검증 등의 기능을 통합해요. 실험 결과, 3,300건의 데이터셋에서 기존 LLM보다 성능이 향상되었지만, 여전히 정확한 10자리 코드 분류는 어렵다는 점을 확인했어요.