Multi-Agent Workflow 기반의 자율적 문제 해결 및 2,200개 이상 데이터 정밀 검증

Context

기존 LLM은 복잡한 데이터 조사와 세부 판단이 요구되는 고난도 태스크 수행 시 정확도 저하 및 처리 한계 노출. 단순 텍스트 생성을 넘어 실제 데이터 기반의 정밀한 시스템 구축을 위한 자율적 제어 구조 필요성 대두.

Technical Solution

• Hierarchical Agent Orchestration: 메인 모델이 상위 설계 및 제어를 담당하고 하위의 저비용 모델(Claude Sonnet)을 다수 생성하여 병렬 리서치 수행
• Autonomous Research Pipeline: 2,200개 이상의 항공편 정보, 국가별 도로 속도 등 방대한 외부 데이터를 자율적으로 수집하고 분석하는 파이프라인 구축
• Adversarial Verification Workflow: 정밀도 향상을 위해 서로 다른 에이전트 그룹이 연구 결과와 코드의 무결성을 상호 검증하는 대립적 테스트 구조 적용
• Math-based Asset Generation: 외부 이미지 자산 없이 순수 수학적 계산으로 3D 객체 및 시각적 요소를 생성하는 로직 구현
• Iterative Refinement Loop: 사용자의 피드백을 기반으로 추정치(Estimate)를 실제 데이터(Exact Number)로 교체하는 정밀 보정 프로세스 운영