[논문리뷰] HeroBench: A Benchmark for Long-Horizon Planning and Structured Reasoning in Virtual Worlds

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저자: Petr Anokhin, Roman Khalikov, Stefan Rebrikov, Viktor Volkov, Artyom Sorokin, Vincent Bissonnette

핵심 연구 목표

본 논문의 핵심 연구 목표는 복잡한 가상 세계 내에서 대규모 언어 모델(LLM) 의 장기 계획 및 구조화된 추론 능력을 평가하는 것입니다. 기존 벤치마크가 추상적이거나 저차원적인 알고리즘 태스크에 집중하여 실제 환경의 복잡성을 제대로 반영하지 못하는 한계를 극복하고, 현실적인 시나리오에서 LLM의 실제 계획 역량을 측정하고자 합니다.

핵심 방법론

HeroBench 는 RPG(Role-Playing Game) 에서 영감을 받은 그리드 기반 가상 세계 를 기반으로 합니다. 에이전트는 자원 수집, 장비 제작, 적과의 전투와 같은 상호 의존적인 행동을 수행해야 합니다. 태스크는 다양한 난이도로 구성되며, 특히 전투 지향 태스크는 최적의 장비 구성을 계산하는 수치적 추론 을 요구합니다. LLM은 주어진 태스크를 해결하기 위해 Python 코드 를 생성하며, 평가는 최종 목표 달성 여부( Success )와 부분 완료도( Progress score )를 통해 이루어집니다.

주요 결과

25개의 최신 LLM 과 2개의 에이전트 아키텍처 에 대한 광범위한 평가 결과, 기존 추론 벤치마크에서는 드물게 관찰되는 상당한 성능 격차 가 드러났습니다. 특히, Grok-4 (think) 모델이 기본 태스크에서 80%의 성공률 을, 레벨링+노이즈 태스크에서 65%의 성공률 을 기록하며 가장 우수한 전반적인 성능을 보였습니다. 오류 분석 결과, LLM이 고수준 계획 수립 과 구조화된 행동 실행 에 있어 특정 약점을 보인다는 점이 밝혀졌습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

본 벤치마크는 LLM의 견고한 장기 계획 능력 이 여전히 도전 과제임을 명확히 보여줍니다. AI/ML 엔지니어는 HeroBench 를 활용하여 모델이 전략적 계획 과 수치적 추론 을 통합하고, 복잡한 환경에서 오류를 최소화하는 능력을 개선하는 데 집중할 수 있습니다. 이는 자율 에이전트 시스템 개발에 필수적인 실제 문제 해결 능력을 향상시키는 데 기여할 것입니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.