[1122]모두에게 전하는 모두연 AI뉴스!

* 아마존의 에이전트의 협업을 위한 프레임워크, Multi-agent-orchestrator 아마존이 다수의 AI 에이전트를 관리하고 복잡한 대화를 처리하기 위한 유연한 프레임워크, Multi-agent- orchestrator를 소개하였습니다. Multi-agent- orchestrator는  상호작용 전반에 걸쳐 컨텍스트를 유지하며, 컨텍스트와 내용을 기반으로 가장 적합한 에이전트에게 쿼리를 동적으로 라우팅하는 지능형 의도 분류 기능을 제공합니다. 이를 통해 Multi-agent-orchestrator는 빠른 배포를 위한 사전 구축된 컴포넌트를 제공할 수 있고, 커스텀 에이전트와 대화 메시지 저장 솔루션을 쉽게 통합할 수 있습니다. 이러한 강점으로 Multi-agent-orchestrator를 통해 사용자는 단순한 챗봇부터 정교한 AI 시스템까지 광범위한 애플리케이션을 구축할 수 있으며, 다양한 요구사항을 수용하고 효율적으로 확장할 수 있습니다. Python과 TypeScript에서 구현된 Multi-agent-orchestrator는 AWS Lambda부터 로컬 환경이나 모든 클라우드 플랫폼까지 어디서나 실행 가능합니다. https://github.com/awslabs/multi-agent-orchestrator * 월드 모델을 사용하여 복잡한 웹 환경에서 작업을 수행하는 WEBDREAMER Orby AI가 복잡한 웹 환경에서 대규모 언어 모델(LLM)을 월드 모델로 혁신적으로 사용하여, 모델 기반 계획으로 언어 에이전트를 강화하는 새로운 패러다임, WEBDREAMER을 소개하였습니다. WEBDREAMER는 LLM이 본질적으로 웹사이트 구조와 기능에 대한 포괄적인 지식을 인코딩한다는 핵심 통찰을 기반으로 합니다. 구체적으로, WEBDREAMER는 LLM을 사용하여 각 후보 행동에 대한 결과를 시뮬레이션하고, 자연어 설명을 사용하여, 각 단계에서 최적의 행동을 결정하기 위해 가상의 결과를 평가합니다. 온라인 상호작용이 있는 두 대표적인 웹 에이전트 벤치마크인 VisualWebArena와 Mind2Web-live에서, WEBDREAMER는 상당한 개선을 달성하였으며, 웹 환경에서 LLM을 월드 모델로 사용할 수 있다는 가능성을 입증함으로써, 자동화된 웹 상호작용에서 패러다임 전환의 토대를 마련하였습니다. https://arxiv.org/pdf/2411.06559 [아이펠 12기] 2024 마지막 개강 AI 입문부터 활용까지! 코어과정 & 눈문으로 완성하는 리서치과정: https://bit.ly/40T8YFx