RAG로 툴 선택 효율화하고 병렬 실행으로 속도 개선

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해외유저(KRΛTOS🧢)

06-03

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.

One thing that stood out to me in @SentientAGI latest research on RAG-based tool selection and parallel ReAct agents wasn’t the benchmark numbers.

It was the idea of using RAG for tool selection.

Most people think of RAG as a way to retrieve documents for an LLM. But once an agent has access to dozens of tools, a different problem appears: how does the model know which tool to use in the first place?

A typical setup looks like this:

User Query
↓
LLM
↓
40+ Available Tools
↓
Execution
↓
Answer

The larger the toolset gets, the harder the selection problem becomes.

Wrong tool calls, incorrect parameters, extra reasoning steps, and longer execution times start showing up more frequently.

Instead of exposing every tool to the model, Sentient adds a retrieval step before reasoning begins.

User Query
↓
Tool Retrieval (RAG)
↓
Top-K Relevant Tools
↓
ReAct Agent
↓
Execution
↓
Answer

The agent only sees the tools that are likely to be useful for the task at hand.

According to their experiments, this reduced tool failures by 29% and lowered the number of tool calls per query by 28% while maintaining answer quality.

They also explored parallel execution.

A lot of agents still perform tool calls one after another:

Get BTC Price
↓
Get ETH Price
↓
Get SOL Price

But these requests are independent and don’t need to wait on each other.

By identifying tool calls that can run simultaneously, their parallel ReAct architecture cut average latency by 40%.

What is more interesting was another result:

95% of queries finished in two iterations or less.

That raises an interesting question.

Are many agent systems spending too much time reasoning when the task simply requires finding the right tools, executing them, and returning a result?

For a large percentage of real-world queries, the flow may be closer to:

Retrieve
↓
Execute
↓
Respond

rather than long chains of reasoning and repeated loops.

The broader takeaway from Sentient’s research is that agent performance isn’t only about the LLM.

Retrieval, routing, tool selection, and execution architecture can have just as much impact on the final outcome.

Sometimes the biggest improvements come from building a smarter system around the model.

@SentientAGI

원문 링크 : https://twitter.com/Krypto_Kratos/status/2062113819581690049

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