연구진은 Agent Architecture Search (AAS)를 통해 시뮬레이터 롤아웃을 활용한 구체화된 에이전트 아키텍처 설계를 자동화하는 연구를 진행했어요.
AgentCanvas 런타임과 KDLoop 검색 절차를 도입하여 시각-언어 내비게이션, 구체화된 질문 답변, 언어 기반 조작 등 4가지 임무를 수행하는 3가지 AAS 변형을 평가했어요.
결과적으로 아키텍처 수준의 검색은 구체화된 작업에서 성공률 향상을 가져왔지만, 데이터 유출 가능성이 있는 후보는 배제되었고, 텍스트 도메인 AAS에서는 나타나지 않던 제약 사항들이 발견되었어요.
이번 연구는 자동화된 아키텍처 검색의 잠재력과 현재 한계를 보여주며, 롤아웃 노이즈, 로컬 편집 트랩, 에피소드 수준의 신용 할당 문제를 지적했어요.