AI 멀티 에이전트

복잡한 문제 해결을 위한 대규모 언어 모델 활용

대규모 언어 모델(LLM)이 어떻게 다중 에이전트 시스템으로 협업하여 자율적으로 코딩하고 다각적인 프로세스를 통해 논리적으로 추론하는 것과 같은 복잡한 작업을 처리할 수 있는지 조사합니다. 효율성을 극대화하기 위해 에이전트의 조정, 역할 할당 및 동적 작업 분배를 탐색합니다. 점점 더 복잡해지는 시나리오에서 이러한 시스템의 확장성과 적응성을 연구합니다. 학생들은 에이전트 협업을 위한 혁신적인 프레임워크를 설계하고 테스트하여 현재 AI 역량의 경계를 넓히는 원활하고 견고한 성능을 보장하는 것을 목표로 합니다.

최첨단 테스트 시나리오 개발 및 평가

현실적인 사용 사례에서 LLM 기반 에이전트의 역량을 평가하기 위해 엄격하고 미래 지향적인 평가 프레임워크를 설계합니다. 적응 추론, 윤리적 의사 결정, 실시간 문제 해결과 같은 분야에서 에이전트에게 도전하는 테스트 시나리오를 만드는 데 집중합니다. 시나리오가 미래 AI 애플리케이션에 대한 의미를 탐구하는 동시에 실용적인 유용성에 기반을 두고 있는지 확인합니다. 학생들은 또한 평가의 기술적 차원과 사용자 중심 차원을 모두 다루면서 성공에 대한 지표를 탐구합니다.

요구 사항

다음 AI 혁신의 물결을 형성하고자 하는 학생들을 위해 이 프로젝트는 다음 분야 중 하나 이상에 대한 심층적인 기초가 필요합니다. i) 머신 러닝 및 AI, ii) 프로그래밍 또는 iii) 통계. 참가자는 기술적 전문성과 창의성을 결합하여 새로운 AI 방법을 개발하고, 혁신적인 AI 기술의 미래에 기여하는 사람으로 자리매김합니다.