멀티 에이전트 컴퓨터 사용

연구진은 작업을 DAG로 분해해 병렬 서브에이전트에 분배하고, 새 정보가 들어오면 계획을 갱신하는 다중 에이전트 컴퓨터 사용 프레임워크를 제안했다.

이 시스템은 데스크톱 및 웹 내비게이션 벤치마크에서 강력한 단일 에이전트 기준선을 3.4%~25.5% 개선하며 능가했다.

또한 장기 내비게이션 과제를 더 빠르게 완료해, 복잡한 워크플로에서는 협업과 병렬성이 성능을 높일 수 있음을 보여줬다.

이번 결과는 컴퓨터 사용 AI가 하나의 에이전트보다 여러 에이전트가 함께 계획하고 실행할 때 더 실용적일 수 있음을 시사한다.