**대규모 언어 모델(Large Language Model) 기반 에이전트의 계획 및 실행 능력 향상을 위한 자동 반성(Auto-Reflection) 프레임워크**

본 연구는 현재의 대규모 언어 모델 기반 에이전트들이 복잡한 추론 작업에서 종종 오류를 범하는 문제를 해결하고자 합니다. 기존 방식은 인간 피드백이나 외부 지식에 의존하여 에이전트의 성능을 개선했지만, 이는 비용이 많이 들고 확장성이 떨어진다는 한계가 있습니다. 이에 본 논문에서는 에이전트 스스로 자신의 사고 과정을 분석하고 오류를 식별하며, 이를 바탕으로 계획과 실행 전략을 수정하는 **자동 반성(Auto-Reflection)** 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크는 에이전트가 작업 수행 후 자신의 결과를 평가하고, 실패 원인을 추론하여 다음 단계에 반영하도록 설계되었습니다.

핵심 방법론은 **자기 비판적 사고(Self-Criticism)** 및 **계획 재구성(Plan Reformation)**입니다. 먼저 에이전트는 주어진 작업을 수행한 후, 자체적으로 결과의 타당성을 평가합니다. 이 과정에서 **자기 일관성 검사(Self-Consistency Check)**를 통해 논리적인 오류나 사실 관계의 모순을 탐지합니다. 이후 발견된 오류를 바탕으로 에이전트는 자신의 초기 계획을 수정하고, 개선된 계획에 따라 작업을 재수행합니다. 이러한 과정을 반복함으로써 에이전트는 점진적으로 성능을 향상시키고, 보다 정확하고 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있습니다.

실험 결과, 제안하는 **자동 반성(Auto-Reflection)** 프레임워크를 적용한 에이전트가 기존 방식에 비해 다양한 벤치마크 작업에서 상당한 성능 향상을 보였습니다. 특히 복잡한 추론 능력이 요구되는 작업에서 그 효과가 두드러졌으며, 인간 피드백 없이도 경쟁력 있는 결과를 달성했습니다. 본 연구는 대규모 언어 모델 기반 에이전트의 **자기 개선(Self-Improvement)** 능력을 강화하고, 보다 자율적인 문제 해결 시스템을 구축하는 데 기여할 것으로 기대됩니다.