다중 에이전트 시스템: 고전적 패러다임에서 대규모 기초 모델 기반의 미래로

Multi-Agent Systems: From Classical Paradigms to Large Foundation Model-Enabled Futures

인공지능의 급속한 발전과 함께 다중 에이전트 시스템(MAS)은 고전적인 패러다임에서 대규모 기초 모델(LFM)을 기반으로 하는 아키텍처로 진화하고 있습니다. 본 논문은 고전적인 MAS(CMAS)와 LFM 기반의 MAS(LMAS)에 대한 체계적인 검토와 비교 분석을 제공합니다. 먼저, 폐루프 조정 프레임워크 내에서 CMAS를 인식, 통신, 의사 결정 및 제어라는 네 가지 기본 측면에서 검토합니다. 이 프레임워크를 넘어, LMAS는 LFM을 통합하여 협업을 저수준 상태 교환에서 의미 수준의 추론으로 끌어올려, 보다 유연한 조정과 다양한 시나리오에서의 향상된 적응성을 가능하게 합니다. 그런 다음, 아키텍처, 작동 메커니즘, 적응성 및 응용 분야 측면에서 CMAS와 LMAS를 비교 분석합니다. 마지막으로, MAS의 미래 전망을 제시하며, 해결해야 할 과제와 잠재적인 연구 기회를 요약합니다.

With the rapid advancement of artificial intelligence, multi-agent systems (MASs) are evolving from classical paradigms toward architectures built upon large foundation models (LFMs). This survey provides a systematic review and comparative analysis of classical MASs (CMASs) and LFM-based MASs (LMASs). First, within a closed-loop coordination framework, CMASs are reviewed across four fundamental dimensions: perception, communication, decision-making, and control. Beyond this framework, LMASs integrate LFMs to lift collaboration from low-level state exchanges to semantic-level reasoning, enabling more flexible coordination and improved adaptability across diverse scenarios. Then, a comparative analysis is conducted to contrast CMASs and LMASs across architecture, operating mechanism, adaptability, and application. Finally, future perspectives on MASs are presented, summarizing open challenges and potential research opportunities.