연구자들은 아직 연구 질문을 워크플로우 사양으로 수동 변환해야 하는데, 이는 전문 지식과 인프라 전문성을 모두 필요로 합니다.
새로운 에이전트 아키텍처는 LLM을 활용하여 자연어를 구조화된 의도로 해석하고, 검증된 생성기를 통해 재현 가능한 워크플로우 DAG를 생성하며, 지식 레이어를 통해 어휘 매핑, 매개변수 제약 조건, 최적화 전략을 인코딩하는 '스킬'을 사용합니다.
실험 결과, 스킬은 전체 일치 의도 정확도를 44%에서 83%로 향상시키고, 데이터 전송량을 92% 줄이며, LLM 오버헤드를 15초 미만, 쿼리당 비용을 0.001달러 미만으로 유지했습니다.