대규모 언어 모델 에이전트의 효율적인 축소: 구조화된 에이전트 증류의 등장

본 기사는 대규모 언어 모델 기반 에이전트의 효율적인 축소를 위한 새로운 방법인 '구조화된 에이전트 증류'에 대한 연구 결과를 소개합니다. 기존 방법의 한계를 극복하고 높은 압축률과 성능을 동시에 달성한 이 연구는 LLM 기반 에이전트의 실제 세계 적용에 중요한 전기를 마련할 것으로 기대됩니다.

최근 괄목할 만한 발전을 이룬 대규모 언어 모델(LLM)은 추론과 행동을 교차적으로 수행하는 의사결정 에이전트로서 강력한 능력을 보여주고 있습니다. ReAct 스타일 프레임워크에서 볼 수 있듯이, LLM은 복잡한 문제 해결에도 뛰어난 성능을 발휘합니다. 하지만 높은 추론 비용과 큰 모델 크기는 실제 배포에 걸림돌이 되어 왔습니다.

류준(Jun Liu) 등 13명의 연구자는 이러한 문제를 해결하기 위해 구조화된 에이전트 증류(Structured Agent Distillation) 이라는 혁신적인 프레임워크를 제안했습니다. 이 방법은 대규모 LLM 기반 에이전트를 더 작은 학생 모델로 압축하면서 추론 충실도와 행동 일관성을 동시에 유지합니다.

기존의 토큰 단위 증류와 달리, 구조화된 에이전트 증류는 궤적(trajectory)을 {[REASON]}과 {[ACT]} 구간으로 나눕니다. 각 구간에 특정 손실 함수를 적용하여 교사 모델의 행동과 정렬시키는 것이 핵심입니다. 이러한 구조 인식 감독을 통해 작은 에이전트도 교사 모델의 의사결정 과정을 더 잘 복제할 수 있습니다.

ALFWorld, HotPotQA-ReAct, WebShop 등 다양한 실험 환경에서 이 방법은 토큰 단위 및 모방 학습 기준 모델보다 일관되게 우수한 성능을 보였습니다. 성능 저하를 최소화하면서 압축률을 크게 높였습니다. 확장성 및 ablation 실험 결과는 효율적이고 배포 가능한 에이전트를 위한 구간 수준 정렬의 중요성을 더욱 부각합니다.

이 연구는 단순히 모델 크기를 줄이는 것 이상으로, LLM 기반 에이전트의 실제 적용 가능성을 크게 높였다는 점에서 큰 의의를 갖습니다. 높은 비용과 자원 제약으로 인해 LLM의 활용에 어려움을 겪던 분야에 새로운 가능성을 제시한 것입니다. 앞으로 구조화된 에이전트 증류는 다양한 응용 분야에서 LLM 에이전트의 효율적인 배포와 활용을 위한 중요한 기술로 자리매김할 것으로 기대됩니다.