[논문리뷰] Efficient Agents: Building Effective Agents While Reducing Cost

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저자: Yue Hou, He Zhu, Pai Liu, Xavier Hu, Ningning Wang

핵심 연구 목표

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 기반 에이전트 시스템의 확장성과 접근성을 위협하는 급증하는 비용 문제 를 해결하고자 합니다. 특히 현대 에이전트 시스템에서 효율성-효과성 트레이드오프 에 대한 최초의 체계적인 연구를 수행하여, 에이전트 태스크가 본질적으로 요구하는 복잡성, 추가 모듈의 수확 체감 법칙, 그리고 태스크 적응형 에이전트 프레임워크를 통한 효율성 증대 가능성을 탐구합니다.

핵심 방법론

연구는 GAIA 벤치마크 에 대한 실증적 분석 을 통해 수행되었으며, LLM 백본 선택 , 에이전트 프레임워크 설계 (계획, 도구 사용, 메모리 모듈 포함), 테스트-타임 스케일링 전략 의 영향을 평가했습니다. 다양한 설계 선택이 효율성-성능 트레이드오프에 미치는 영향을 정량화하기 위해 cost-of-pass [20] 지표를 활용했으며, 이러한 분석을 바탕으로 최적화된 에이전트 프레임워크인 EFFICIENT AGENTS 를 제안합니다.

주요 결과

EFFICIENT AGENTS 는 선도적인 오픈소스 에이전트 프레임워크인 OWL 의 성능 96.7% 를 유지하면서 운영 비용을 $0.398에서 $0.228 로 절감하여 cost-of-pass에서 28.4% 개선 을 달성했습니다. 특히, 단순 메모리(Simple Memory) 디자인이 가장 낮은 비용(cost-of-pass 0.74 )으로 최고의 성능( 56.36% 정확도 )을 보였고, Best-of-N 샘플링 은 토큰 소비량을 크게 늘리면서도 성능 향상은 미미했습니다. 웹 검색 시 검색 소스 확대 와 단순화된 브라우저 작업 은 효율성과 효과성을 동시에 향상시키는 것으로 나타났습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

LLM 기반 에이전트의 실제 배포 및 확장을 위해서는 비용 효율성 이 성능만큼이나 중요하며, 성능과 비용 사이의 트레이드오프 를 이해하는 것이 필수적입니다. 본 연구는 간소화된 메모리 관리 , 최적화된 도구 활용 , 그리고 효율적인 LLM 백본 선택 을 통해 복잡한 에이전트 시스템에서도 상당한 비용 절감과 함께 높은 성능을 유지할 수 있음을 입증합니다. 이는 자원 효율적인 AI 솔루션 설계의 중요성과 방향성을 제시하며, 테스트-타임 스케일링 전략 의 신중한 적용 필요성을 강조합니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.