arXiv 2610.23194
OfficeTown: 진화하는 에이전트 지능을 위한 생성형 조직
OfficeTown: Generative Organizations for Evolving Agent Intelligence
AI추천 16
저자: Hongchen Wei, Daohong Ying, Zhi Hong, Aidan Wu, Bei Liu, Ruichun Ma, Yifan Yang, Qi Dai +5
개요
저자들은 조직의 목적과 활동에 대한 자연어 설명으로부터 가상의 전문 조직을 생성하는 프레임워크 OfficeTown을 소개합니다. 조직 구성원은 업무를 조율하고, 범위가 정해진 과제를 보조 에이전트에게 위임하며, 결과물을 검토하고, 산출물과 결정 사항, 미해결 과제는 이후 업무에 계속 영향을 줍니다. 연구진은 이러한 업무 요청, 맥락, 검토 피드백을 OfficeTown Bench와 학습 데이터로 정리했습니다.
소개
AI 에이전트는 파일과 소프트웨어 도구를 활용해 전문적인 결과물을 만들어야 하지만, 실제 업무는 시간이 지나며 누적된 자료, 결정, 피드백에 의존합니다. 기존 과제 설정은 이러한 지속적인 조직 맥락을 거의 반영하지 못합니다.
결과
OfficeTown 데이터에 대한 지도 미세조정과 온-폴리시 증류는 GDPval을 포함한 외부 전문 업무 벤치마크에서 Qwen3.5-9B의 성능을 크게 향상시켰습니다. OfficeTown Bench(406개 과제, 4,836개 평가 기준)에서의 프런티어 모델 평가는 여전히 상당한 개선 여지가 있음을 보여줍니다.
결론
조직 시뮬레이션은 범용 에이전트 개발을 위해 업무에 기반한 데이터와 환경을 생성하는 실용적인 방법을 제공합니다.