본 논문은 AI 에이전트를 활용한 멀티 에이전트 시스템(MAS) 구축 과정을 자동화하는 프레임워크를 소개합니다. 이 프레임워크는 계획 수립, 에이전트 선택, 실행 그래프 생성 등 수동 작업을 자동화하여 MAS 구축 효율성을 높입니다.
프레임워크는 자연어 기반 작업 설명, 동적 호출 그래프, 작업-에이전트 매핑 오케스트레이터, 그리고 로컬 및 글로벌 에이전트 레지스트리에서 최적의 에이전트를 추천하는 에이전트 추천 시스템으로 구성됩니다.
실험 결과, 제안된 접근 방식은 기존 방식보다 높은 재현율을 보이며 더 강력하고 확장 가능합니다. 특히, 비평 에이전트의 추가는 에이전트 및 도구 추천 재평가 과정을 통해 재현율을 더욱 향상시킵니다.