연구진은 에이전트 워크플로우의 예산 및 시간 제약 하에서 성공 확률을 높이는 방법을 연구했어요. 이를 위해 '몬테카를로 포트폴리오 계획(MCPP)'이라는 새로운 계획 기법을 제안했습니다.
MCPP는 시뮬레이션 기반으로 제약 조건 하에서 워크플로우 완료 확률을 추정하고, 결과를 바탕으로 재계획하는 방식이에요.
CodeFlow와 ProofFlow 실험 결과, MCPP가 기존 방식보다 예산·시간 제약 하에서 워크플로우 성공 확률을 꾸준히 높이는 것으로 나타났어요.