SentientAGI 연구에서 RAG를 단순 문서 검색용이 아니라 툴 선택에 활용하는 게 인상적임. 보통 LLM이 40개 넘는 툴 중에서 어떤 걸 써야 할지 헷갈리는데, 모든 툴을 다 보여주지 말고 RAG로 관련 툴만 추려서 ReAct 에이전트에 넘기는 방식임. 이러니까 툴 실패율 29% 줄고, 툴 호출 횟수도 28% 감소하면서 답변 품질은 유지됨. 또 툴 호출을 병렬로 처리해서 평균 지연 시간 40%나 줄였다고 함. 95% 쿼리는 두 번 이하 반복으로 끝나서, 많은 에이전트들이 복잡한 추론에 너무 시간 쓰는 거 아닌가 하는 의문도 생김. 실제론 툴 잘 골라서 실행하고 결과 내는 게 핵심인 경우가 많다는 거임. 결론은 LLM뿐 아니라 검색, 라우팅, 툴 선택, 실행 구조가 성능에 큰 영향 준다는 점. 모델 주변 시스템 잘 짜는 게 성능 개선에 더 효과적일 수 있음.
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