DarkForest는 다중 LLM 에이전트 시스템의 오류 전파와 통신 오버헤드를 줄이는 새로운 프레임워크입니다. 에이전트 간 불필요한 정보 교환을 최소화하여 정확도를 높이고 토큰 소비를 줄입니다. 6가지 추론 벤치마크에서 기존 방식보다 최대 30.7% 성능이 향상됐습니다.
DarkForest는 에이전트가 독립적으로 답변을 생성하고, 답변을 구조화된 기록으로 파싱하여 의미적으로 유사한 답변을 그룹화합니다. 이후 에이전트 신뢰도, 답변 품질 등을 기반으로 교정된 신뢰 분포를 추정합니다. 코디네이터는 정책에 따라 제한된 정보만 수신합니다.
DarkForest는 기존 방식 대비 토큰 소비를 최대 6.5배 줄이며, 전체 품질을 향상시켜 다중 LLM 시스템의 효율성을 높입니다.