연구진은 LLM 기반 멀티 에이전트 시스템(MAS)의 성능을 개선하기 위해 그래디언트 기반 연결(GBC) 방식을 제안했어요. GBC는 각 에이전트의 출력에 대한 영향력을 토큰 수준에서 정량화하여 오류 원인을 정확히 파악하고 프롬프트를 최적화하는 데 활용돼요.
GBC는 멀티 에이전트 시스템을 계산 그래프로 모델링하고, 그래디언트 기반 연결 가중치를 도입하여 오류 발생 지점을 정확하게 식별해요. MultiWOZ와 τ-bench 실험 결과, 기존 방식보다 성능이 우수했어요.
연구진은 GBC 효율적인 구현체인 AgentChord를 개발했으며, GitHub에서 관련 코드를 확인할 수 있어요.