연구진은 LLM 기반 다중 에이전트 시스템이 계획 실행은 제대로 되는데도 실패하는 현상을 발견했어요. 이는 에이전트가 자신의 지식 수준을 잘못 판단하여 계획의 실현 가능성을 오판하는 '인식적 미교정' 때문이에요. 새로운 정보가 계획의 실현 가능성 평가에 영향을 미쳐 과거의 오판 신호가 가려지고 반복될 수 있다는 점이 특징이에요.
연구진은 EPC-AW라는 새로운 워크플로우를 제안하여 정보 변화에 따른 계획의 안정성을 평가하고, 계획 선택 시 에이전트 간 평가의 일관성을 고려해요. 또한 과거의 불일치를 활용하여 인식 상태를 지속적으로 개선하는 방식을 사용해요.
EPC-AW를 적용한 실험 결과, 시스템 성공률이 평균 9.75% 향상되는 효과를 확인했어요.