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ETRI, 작업 성공률 높이는 AI 에이전트 모델 '씬쿼리 플래너' 개발
환경 관측과 필요한 정보만 능동적으로 조회하는 기억 관리 기술로 AI 에이전트 작업 수행 능력 향상.
요약
한국전자통신연구원(ETRI)이 AI 에이전트의 작업 성공률을 최대 24%p 개선할 수 있는 '씬쿼리 플래너(SceneQueryPlanner)' 기술을 개발했다. 이 기술은 로봇이 환경을 관측해 3차원 장면 그래프 형태로 기억을 저장하고, 현재 작업에 필요한 정보만을 능동적으로 조회해 행동을 계획하는 방식이다. 기존 리액트(ReAct) 방식이 정보 과부하나 부족 시 추측에 의존하던 한계를 극복하고, 무엇을 더 확인할지 스스로 판단하도록 설계됐다. 실제 성능 평가 결과 메타의 LLaMA 3.1과 알리바바의 Qwen 2.5 환경에서 성공률이 각각 69.6%와 68.0%로 대폭 향상되었으며, GPT-4o 기반에서도 우수한 성능을 입증했다. 향후 연구팀은 실시간 장면 그래프 구축 및 장시간 복잡 작업 수행을 위한 기술 고도화에 집중할 계획이다.
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원문 제목 "딱 필요한 기억만 조회"…ETRI, AI 에이전트 새 모델 개발
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