멀티 에이전트 시스템, 결과물보다 '중간 추론 단계' 검증에 집중해야

요약

Reddit의 PromptEngineering 커뮤니티에서는 최근 멀티 에이전트 LLM 시스템 최적화 방향에 대한 새로운 시각이 제기되었습니다. 기존 방식은 모델 간 토론이나 비평을 통해 최종 결과물만을 개선하는 데 집중하고 있습니다. 반면, 제안된 새로운 접근법은 최종 결과 대신 모델의 중간 추론 상태를 비교 분석하는 것에 주목합니다. 구체적으로 검증된 사실과 가정, 타임라인 해석, 고려된 반례, 모델 간 의견이 갈라지는 지점 등을 확인하는 과정이 핵심입니다. 이는 단순히 모델의 최종 답변을 통합하는 것을 넘어, 사고 과정의 오류를 파악하고 더 정교하게 제어하기 위한 전략으로 풀이됩니다.

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