연구진이 숲 관리 분야의 나무 높이 편향 분류 작업을 자동화하기 위해 TreeAgent라는 멀티 에이전트 시스템(MAS)을 개발했어요. 이 시스템은 전문가가 정의한 의사 결정 트리와 비전-언어 모델(VLM)을 결합하여 VLM의 불확실성을 줄이고 일관성을 높여요.
TreeAgent는 Decoupled Declarative Decision(D3) 프레임워크를 통해 다양한 전문가의 의사 결정 구조에 적용 가능하며, 기존의 지도 학습 모델보다 뛰어난 성능을 보여줘요.
이 프레임워크는 전문가 레이블링 노력을 줄이면서도 해석 가능성을 유지하며, 전문가의 레이블링 절차를 재현할 수 있는 가능성을 보여줘요.