연구진은 구체화된 에이전트 아키텍처 설계 자동화를 위해 AgentCanvas 런타임과 KDLoop 검색 절차를 개발했어요.
AgentCanvas는 시뮬레이터 기반 실행과 에피소드 로그를 지원하며, KDLoop는 제안, 비평, 실험, 증류 단계를 거쳐 아키텍처를 탐색해요.
실험 결과, 아키텍처 수준의 검색은 시각-언어 내비게이션, 몸체 질문 응답, 언어 기반 조작 등 다양한 임무에서 성공률 향상을 가져왔지만, 데이터 유출 가능성이 있는 후보는 배제됐어요.