JADE: 동적 에이전트 RAG에서의 전략-운용 간극 해소

JADE: Bridging the Strategic-Operational Gap in Dynamic Agentic RAG

검색 증강 생성(RAG)의 진화는 정적 검색 파이프라인에서 중앙 플래너가 멀티 턴 추론을 조율하는 동적 에이전트 워크플로우로 이동했다. 그러나 기존 패러다임은 중대한 이분법에 직면해 있다. 즉, 경직된 고정 그래프 아키텍처 내에서 모듈을 공동으로 최적화하거나, 동적 계획 권한을 부여하면서도 실행기를 고정된 블랙박스 도구로 취급하는 것이다. 우리는 이러한 '분리된 최적화'가 '전략-운용 불일치'를 초래함을 확인했다. 이는 정교한 계획 전략이 적응하지 못한 로컬 실행기로 인해 실현되지 못하게 하며, 시스템 복잡성이 증가함에도 불구하고 종종 성능 저하로 이어진다. 본 논문에서는 동적 멀티 턴 워크플로우 내에서 계획과 실행의 공동 최적화를 위한 통합 프레임워크인 JADE(Joint Agentic Dynamic Execution)를 제안한다. JADE는 시스템을 단일 공유 백본 하에 통합된 협력적 멀티 에이전트 팀으로 모델링함으로써, 결과 기반 보상에 의해 주도되는 엔드투엔드 학습을 가능하게 한다. 이러한 접근 방식은 '상호 적응(co-adaptation)'을 촉진한다. 플래너는 실행기의 능력 범위 내에서 작동하는 법을 배우고, 실행기는 상위 수준의 전략적 의도에 부합하도록 진화한다. 실험 결과에 따르면, JADE는 분리된 모듈들을 시너지 효과를 내는 시스템으로 변환하여 공동 최적화를 통해 괄목할 만한 성능 향상을 이끌어내며, 동적 워크플로우 조율을 통해 효율성과 효과성 사이의 유연한 균형을 가능하게 함을 입증했다.

The evolution of Retrieval-Augmented Generation (RAG) has shifted from static retrieval pipelines to dynamic, agentic workflows where a central planner orchestrates multi-turn reasoning. However, existing paradigms face a critical dichotomy: they either optimize modules jointly within rigid, fixed-graph architectures, or empower dynamic planning while treating executors as frozen, black-box tools. We identify that this \textit{decoupled optimization} creates a ``strategic-operational mismatch,'' where sophisticated planning strategies fail to materialize due to unadapted local executors, often leading to negative performance gains despite increased system complexity. In this paper, we propose \textbf{JADE} (\textbf{J}oint \textbf{A}gentic \textbf{D}ynamic \textbf{E}xecution), a unified framework for the joint optimization of planning and execution within dynamic, multi-turn workflows. By modeling the system as a cooperative multi-agent team unified under a single shared backbone, JADE enables end-to-end learning driven by outcome-based rewards. This approach facilitates \textit{co-adaptation}: the planner learns to operate within the capability boundaries of the executors, while the executors evolve to align with high-level strategic intent. Empirical results demonstrate that JADE transforms disjoint modules into a synergistic system, yielding remarkable performance improvements via joint optimization and enabling a flexible balance between efficiency and effectiveness through dynamic workflow orchestration.