핵심 요약
한글과컴퓨터가 SLM 기반 Agentic AI인 P–C–G를 설계해 초기 계획 후 필요 시 재계획으로 토큰과 지연을 줄이고, 한국어 환경에서도 GPT-4o-mini 수준의 성능을 유지했습니다.
구현 방법
- Planner–Caller–Generator로 역할 분리 및 초기 계획 수립
- 필요 시에만 재계획하는 흐름으로 호출 수 최소화
- 한국어 도구 활용 평가를 위한 데이터셋 구성
주요 결과
- 경량 SLM으로도 GPT-4o-mini 수준의 Task Success Rate 달성
- 평균 토큰 사용량 12~22% 절감
- 응답 시간과 비용 효율성의 실질적 개선