연구진은 LLM 에이전트에 기술을 추가할 때 발생하는 기술 회귀 현상을 분석했어요. 기술은 작업 성공률을 높이지만, 동시에 에이전트의 성능을 저하시키는 부작용도 발생합니다.
6,000회 이상의 실행과 두 가지 오피스 자동화 벤치마크, 세 가지 모델 하니스 스택을 통해 기술 회귀와 잔여 실패를 구분하여 측정했어요.
기술 회귀는 기술 추가 전에는 해결되었지만 기술 추가 후에는 실패하는 경우를 의미하며, 기술은 회귀를 덜 일으키는 방식으로 성능을 향상시키는 것으로 나타났어요.
연구 결과, 기술 회귀는 기술 설명의 확산, 접지 대체, 검증 대체 등의 원인으로 발생하며, 접지 및 검증을 강화하여 회복 가능한 것으로 확인됐어요.