AI•2025년 9월 30일•한국어
"복잡한 문제를 풀 때 자주 반복되는 추론 단계를 '행동(behavior)'으로 정의/저장/재사용 하도록 하니 토큰을 덜 쓰면서 정확도도 높아지더라" 는 Meta에서 나온 논문.
LLM이 문제를 푼 뒤 스스로 자신의 추론과정을 반성하고 반복적으로 쓰일만한 일반화 가능한 단계를 뽑아서 "행동 이름 + 간단한 설명"으로 행동 핸드북에 저장. 추후 이를 활용토록 하면 LLM이 장황한 유도 과정 대신 빠르고 간결하게 동작한다고. 메모리에 정답을 기억하는게 아니라 어떻게 생각해야 할지 행동으로 저장하는게 핵심.
논문에서 다뤄지고 있지는 않지만 이 접근이 잘 동작한다면 회사에서 직원들이 문제해결을 위해 사용한 LLM 대화 목록을 보고 Tools, Workflows, Agents 까지 자동 추출하여 재사용하는게 가능할 것임.
함수/DB/API처럼 정해진 인풋에 대하여 정해진 아웃풋이 나오면 Tools이고, 정해진 일련의 과정을 진행하면 Workflows이며, 될 때 까지 루프하면 Agents니까.
