연구진이 LLM 성능 향상을 위해 다중 에이전트 프레임워크 MMoA를 제안했어요. MMoA는 LSTM 기반 게이팅을 활용해 에이전트 선택 과정을 개선하고, 이전 결정과 현재 입력 모두를 고려한 맥락 인식 집계 가능해요.
AlpacaEval 2.0, MT-Bench, Arena-Hard 벤치마크에서 MMoA는 기존 MoA와 유사한 정확도를 달성하면서도 동적으로 에이전트 수를 조절해 연산 비용을 절감했어요.
AlpacaEval 2.0에서 MMoA는 58.0% 승률을 기록하며, 기존 MoA의 59.8%에 근접하면서도 최대 4.6%의 런타임 효율성 향상을 보여줬어요.