Agent-R: 언어 모델 에이전트의 성찰(Reflect) 능력 학습
언어 모델 에이전트는 종종 실수를 합니다. 지시 사항은 잘 따르지만, 작업이 어려워지면 실패하곤 합니다.
Agent-R은 이 문제를 해결합니다. 반복적인 자기 학습(iterative self-training)을 통해 에이전트에게 성찰하는 방법을 가르칩니다.
프로세스는 다음 세 단계로 진행됩니다:
- 에이전트가 작업을 수행합니다.
- 에이전트가 자신의 작업물을 검토하여 오류를 찾아냅니다.
- 에이전트가 이러한 수정 사항을 활용하여 다음 시도를 개선합니다.
이 방법은 더 나은 추론 능력을 구축합니다. 에이전트는 지속적인 인간의 도움 없이도 자신의 실패로부터 학습합니다.
자기 수정(Self-correction) 기능은 복잡한 워크플로우에서 에이전트의 신뢰성을 높여줍니다. 이는 스스로 실수를 바로잡는 자율 시스템에 한 걸음 더 다가서게 합니다.
선택 사항 학습 커뮤니티: https://t.me/GyaanSetuAi