오케스트로, AI 에이전트 실패 원인 12가지 규명…ASPLOS 2026 논문 채택

AI 요약

오케스트로는 한양대학교 이경용 교수 연구팀과 공동 수행한 연구가 ASPLOS 2026 AIOps 워크숍에 채택됐으며, 거대언어모델 기반 AI 에이전트가 클라우드 근본원인분석(RCA)에서 반복적으로 실패하는 이유를 5개 모델을 대상으로 1675회 실행, 약 13억 개 이상의 토큰을 투입한 대규모 실험으로 분석해 실패 요인을 12가지로 정리했습니다. 분석 결과 데이터 해석 과정에서 발생하는 환각이 71.2%, 탐색 부족이 63.9%로 주요 원인으로 나타나 에이전트 구조 자체의 한계임을 시사했으며, 프롬프트 수정이 아닌 구조 개선을 제시해 에이전트 간 통신 프로토콜을 강화함으로써 오류를 최대 15%포인트 줄이고 실행 시간을 22.3% 단축하는 효과를 확인했습니다. 이번 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원이 추진하는 국책 과제의 일환으로 오케스트로와 한양대학교 연구팀이 컨소시엄을 구성해 수행했으며, 글로벌 학술 무대와 현장 연구진의 관심을 받았습니다.