LLM 에이전트의 자율성을 높이는 과정에서, 다중 턴 대화 중 목표 지향성을 유지하는 것이 어려움으로 떠올랐어요. 연구진은 '어텐션 래치(Attention Latch)' 현상을 발견했는데, 이는 과거 맥락이 현재 업데이트를 압도하여 에이전트가 오래된 제약에 갇히게 되는 현상이에요. 자기 합성 추론 프로토콜(SSRP)이라는 새로운 프레임워크를 제안하여, 고수준 계획과 단계별 실행을 분리하고, 다양한 모델에서 상당한 성능 향상을 보였어요.