구글이 멀티 에이전트 오케스트레이션 프레임워크 팀워크(Teamwork)로 미해결 연구 문제 7건을 풀었다고 8월 27일 공개했다. 팀워크는 구글 안티그래비티에 들어간 기능으로, 유료 플랜에서 명령어 하나로 쓸 수 있다. 멀티 에이전트는 AI 여러 개가 역할을 나눠 한 문제를 함께 푸는 구조를 말한다.
팀워크는 정해진 파이프라인을 따르지 않는다. 반복 코딩과 분산 코딩, 긴 증명, 자기 검증, 문서 검토 다섯 가지 패턴을 두고 프롬프트를 분석해 알아서 고른다. 투입하는 에이전트 수도 실행 중에 바뀐다.
긴 증명 패턴에서는 후보 전략을 여러 개 동시에 만든 뒤 각각에 반증자를 붙여 먼저 깨뜨린다. 살아남은 것을 합성 트리로 묶고, 깨진 경로도 반박 의견과 함께 남긴다.
구글이 제시한 결과에는 ℓp 부분공간 근사 코어셋과 희소 볼록 최적화, 최대 내적 임베딩, 아다마르 양자화가 들어간다. 아다마르 양자화에서는 선행 상수를 약 5.93배 줄였다. 40쪽과 70쪽이 넘는 커누스 사이클 추측 증명도 여기에 포함되며, 증명 보조 도구 린(Lean)으로 형식 검증을 마쳤다. 이 가운데 5편은 아카이브에 올라와 있다.
구글은 이 결과를 제미나이 3.1 프로로 얻었다. 그중 세 문제는 값이 싼 제미나이 3.7 플래시로 다시 풀어 냈고, 구글은 플래시급 모델이 박사 수준 수학 연구 결과를 낸 첫 사례라고 설명했다.
벤치마크에서는 제미나이 3.7 플래시와 3.1 프로를 함께 쓴 구성이 TCSBench 71%를 기록했다. 기존 논문에서 3.6 플래시와 3.1 프로 조합이 낸 67.7%보다 높다.
3.7 플래시로 비순차 실행 RISC-V CPU 시뮬레이터를 만들어 운영체제 xv6를 부팅했고, 기준 설계인 BOOM과 비교했을 때 평균 사이클 오차는 0.71%였다. 오픈소스에도 반영돼 아이겐 라이브러리에는 행렬 벡터 곱 고속 경로가, 병렬 해시 테이블 개선판에는 64스레드 기준 두 배 처리량과 메모리 25% 절감이 들어갔다.
구글은 일부 결과가 기본값보다 높은 병렬성을 쓴 것이며, 제품에 넣은 버전은 비용과 성능의 균형을 맞췄다고 밝혔다. 투입한 에이전트 수와 실제 비용은 공개하지 않았다.
자세한 내용은 구글 안티그래비티에서 확인할 수 있다.
이미지 출처: 구글
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