Why Your Agent Disagrees With Itself (And What To Do About It) - Diane Lin, Datadog

핵심 요약

• AI 에이전트의 일관성 없는 출력은 종종 모델 자체의 실패가 아닌, 모호한 정책이나 불충분한 정보로 인해 발생하는 의사 결정 경계(그레이 존)의 문제임을 지적합니다.
• 이러한 불일치를 해결하기 위해 전통적인 능동 학습(active learning) 방법론을 제안하며, 특히 모델 간의 불일치를 정보의 신호로 활용하는 것이 중요하다고 설명합니다.
• 모델 재학습(fine-tuning)의 대안으로, 에이전트에 의미론적 메모리(semantic memory)와 일화적 메모리(episodic memory)를 증강하는 방법을 소개합니다. 이는 도메인 지식과 과거 유사 사례를 활용하여 에이전트의 일관성을 높입니다.