AOrchestra2 Think Big, Search Small: 검색 에이전트는 메인에 큰 모델, 서브는 작게 (arXiv 2607.07548) 검색형 AI 에이전트를 만들 때 거의 모두가 하는 실수가 있다. 메인 에이전트도 최신 대형 모델, 검색 서브도 같은 대형 모델. "둘 다 비싸니까 성능이 좋겠지"라는 직관이다. 2026년 7월 논문 Think Big, Search Small은 이 직관을 통제 실험으로 정면 반박한다. 결론이 제목에 다 있다. 생각(위임)은 크게, 검색(실행)은 작게.원문: arXiv:2607.07548 문제: 용량을 어디에 써야 하나계층형 검색 에이전트는 보통 이렇게 돈다. 메인이 복잡한 질문을 작은 서브쿼리로 쪼개고, 서브들이 각자 검색해서 보고서를 올린다. 그런데 예산(모델 크기)은 한정돼 있다. 메인에 몰까, 서브에 몰까? 아무도 진지하게 안 따져봤다는 게 이 논문의 출발점이다.일상 비유로: 리서치 팀에 시니어 한 .. 2026. 7. 25. AOrchestra 해설: 서브 에이전트를 (Instruction·Context·Tools·Model)로 즉석 생성하는 법 (2026) 에이전트 시스템을 처음 짜면 대부분 이렇게 한다. "코더 에이전트, 검색 에이전트, 리뷰어 에이전트"를 미리 정의한다. 조직도를 그리듯 역할을 고정하는 것이다. 편하다. 그런데 실제 업무는 조직도대로 오지 않는다. "이번엔 PDF 3개 대조해서 표로 뽑아줘" 같은 게 오면, 어느 상설 부서에도 안 맞는다.AOrchestra(2026)는 이 "상설 부서" 방식을 버린다. 대신 일이 올 때마다 딱 맞는 임시 담당자를 즉석에서 만든다. 그 담당자를 정의하는 공식이 이 논문의 전부다.원문: arXiv:2602.03786 · 코드: FoundationAgents/AOrchestra 한 공식만 기억하면 된다에이전트 = ⟨지시문, 맥락, 도구, 모델⟩(Instruction, Context, Tools, Model) .. 2026. 7. 25. 이전 1 다음
