DynaDebate: 동적 경로 생성을 통한 다중 에이전트 토론의 동질성 탈피

DynaDebate: Breaking Homogeneity in Multi-Agent Debate with Dynamic Path Generation

최근 몇 년간 협력적 의사결정과 복잡한 문제 해결에 탁월한 대규모 언어 모델 기반 다중 에이전트 시스템(MAS)이 급속도로 발전했습니다. 최근 연구자들은 다수의 에이전트 간 정보 교환과 토론을 통해 MAS의 추론 및 협업 능력을 향상시키는 다중 에이전트 토론(MAD) 프레임워크를 심도 있게 연구하고 있습니다. 그러나 기존 접근 방식은 종종 유도되지 않은 초기화에 의존하기 때문에, 에이전트들이 동일한 오류로 이어지는 똑같은 추론 경로를 채택하게 만듭니다. 그 결과 에이전트 간의 효과적인 토론이 저해되고, 최종 결과가 단순 다수결 투표로 전락하는 경우가 빈번합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 다음 세 가지 핵심 메커니즘을 통해 다중 에이전트 토론의 효과를 강화하는 DynaDebate(Dynamic Multi-Agent Debate)를 소개합니다. (1) 전담 경로 생성 에이전트를 사용하여 적응형 중복성을 갖춘 다양하고 논리적인 해결 경로를 생성하는 '동적 경로 생성 및 할당', (2) 표면적인 결과 투표에서 벗어나 철저한 단계별 논리 비판으로 초점을 옮겨 과정의 정확성을 보장하는 '과정 중심 토론', (3) 불일치 발생 시 활성화되어 외부 도구를 사용하여 교착 상태를 객관적으로 해결하는 '트리거 기반 검증 에이전트'가 그것입니다. 광범위한 실험을 통해 DynaDebate가 다양한 벤치마크에서 기존의 최첨단 MAD 방법들을 능가하는 우수한 성능을 달성함을 입증했습니다.

Recent years have witnessed the rapid development of Large Language Model-based Multi-Agent Systems (MAS), which excel at collaborative decision-making and complex problem-solving. Recently, researchers have further investigated Multi-Agent Debate (MAD) frameworks, which enhance the reasoning and collaboration capabilities of MAS through information exchange and debate among multiple agents. However, existing approaches often rely on unguided initialization, causing agents to adopt identical reasoning paths that lead to the same errors. As a result, effective debate among agents is hindered, and the final outcome frequently degenerates into simple majority voting. To solve the above problem, in this paper, we introduce Dynamic Multi-Agent Debate (DynaDebate), which enhances the effectiveness of multi-agent debate through three key mechanisms: (1) Dynamic Path Generation and Allocation, which employs a dedicated Path Generation Agent to generate diverse and logical solution paths with adaptive redundancy; (2) Process-Centric Debate, which shifts the focus from surface-level outcome voting to rigorous step-by-step logic critique to ensure process correctness; (3) A Trigger-Based Verification Agent, which is activated upon disagreement and uses external tools to objectively resolve deadlocks. Extensive experiments demonstrate that DynaDebate achieves superior performance across various benchmarks, surpassing existing state-of-the-art MAD methods.