Agentic Confidence Calibration
📌 1단계: 기본 정보
논문 정보
- 제목: Agentic Confidence Calibration
- 저자: Jiaxin Zhang, Caiming Xiong, Chien-Sheng Wu
- 소속: Salesforce AI Research
- arXiv ID: 2601.15778v1
- 발행일: 2026년 1월 22일
- 분야: Computer Science > Artificial Intelligence, Computation and Language
- 페이지 수: 37페이지, 15개 그림, 12개 표
링크
- arXiv: https://arxiv.org/abs/2601.15778v1
- PDF: https://arxiv.org/pdf/2601.15778v1.pdf
- HTML: https://arxiv.org/html/2601.15778v1
키워드
AI Agent, Confidence Calibration, Trajectory Analysis, Uncertainty Quantification, Reliability, Interpretability, Transferability, Generalization
📌 2단계: 연구 내용
1. 연구 배경 및 문제의식
배경
대규모 언어 모델(LLM)이 정적인 텍스트 생성 도구에서 복잡한 다단계 작업을 수행하는 자율 시스템으로 급격히 발전하고 있습니다. 이러한 AI 에이전트는 계획, 도구 사용, 메모리 관리 등 정교한 기능을 통합하여 동적 환경과 상호작용하며 복잡한 문제를 자율적으로 해결합니다.
핵심 문제
AI 에이전트의 신뢰성 개선을 위한 세 가지 근본적인 장벽:
- 복합 불확실성 (Compounding Uncertainty)
- 에이전트 궤적은 여러 단계에 걸쳐 불확실성이 누적되고 전파됨
- 초기의 낮은 신뢰도 결정이 전체 실행 경로를 “오염”시킴
- 완전히 잘못된 결과에 대해 높은 신뢰도를 가질 수 있음
- 다중 소스 불확실성 (Multi-Source Uncertainty)
- 외부 도구 및 환경과의 상호작용에서 새로운 불확실성 출처
- API 실패, 도구가 반환하는 노이즈 데이터, 도구 기능 오용
- 모델 내부 지식과 독립적인 신뢰성 병목 현상 발생
- 불투명한 실패 모드 (Opaque Failure Modes)
- 최종 잘못된 답변이 마지막 추론 단계에서 비롯되지 않을 수 있음
- 궤적의 초기 중간 단계에서 발생한 중요한 은폐된 결함에서 기인
- 다단계 성격으로 인해 실패 원인 파악이 어려움
- 데이터 희소성 (Data Scarcity)
- 각 에이전트 궤적은 LLM 추론, 도구 상호작용, 인간 평가를 포함하는 비싼 실행 과정
- 사용 가능한 데이터셋이 상대적으로 작은 규모로 제한됨
- 궤적 길이가 작업 복잡도에 따라 크게 달라져 추가적인 데이터 불확실성
2. 연구 목적 및 연구 질문
연구 목표
Agentic Confidence Calibration (ACC) 문제를 처음으로 정의하고, 에이전트의 전체 실행 궤적을 진단하여 궤적이 성공할 확률을 추정하는 체계적 프레임워크 제안
연구 질문
- 정적인 단일 턴 출력용으로 설계된 기존 보정 방법을 에이전트 시스템의 동적 다단계 궤적에 어떻게 적용할 수 있는가?
- 에이전트 신뢰도 보정을 위해 효과적인 프로세스 수준 진단 특징은 무엇인가?
- 희소 데이터 환경에서도 효율적이고 해석 가능한 보정 모델을 어떻게 설계할 수 있는가?
- 신뢰할 수 있는 AI 에이전트 구축을 위해 해석성, 이전 가능성, 일반화를 어떻게 달성할 수 있는가?
3. 이론적 프레임워크
에이전트 시스템 정의
에이전트 시스템은 정책 $\pi$로 정의되며, 단계 $t$에서 상호작용 히스토리 $h_t$를 행동 $a_t \in \mathcal{A}$로 매핑:
$$a_t = \pi(h_t), \quad h_t = (s_0, a_1, o_1, \ldots, s_t)$$
환경 $\Omega$은 상태 $s_t$에서 $a_t$를 실행하고 관찰 $o_t \in \mathcal{O}$와 다음 상태를 반환:
$$(o_t, s_{t+1}) \sim \delta(\cdot \mid s_t, a_t)$$
실행 궤적 (Execution Trajectory)
$$\mathcal{T} = (s_0, a_1, o_1, \mathcal{L}_1, s_1, a_2, o_2, \mathcal{L}_2, \ldots, a_N, o_N, \mathcal{L}_N, s_N)$$
- $s_t$: 상태
- $a_t$: 행동
- $o_t$: 관찰
- $\mathcal{L}_t$: 토큰 수준 로그 확률 시퀀스
Agentic Confidence Calibration 정의
에이전트의 최종 출력만이 아닌 전체 실행 과정을 진단하여 궤적 성공 확률을 추정하는 문제:
$$\mathcal{C}{\mathcal{T}} = \mathcal{F}{\text{HTC}}(\mathcal{T}(\mathcal{L}_{\mathcal{T}}))$$
$$\text{s.t. } \mathbb{E}[y \mid \mathcal{F}{\text{HTC}}(\mathcal{T}(\mathcal{L}{\mathcal{T}})) = c] \approx c, \quad \forall c \in [0,1]$$
여기서 $y \in {0,1}$은 작업 성공 여부를 나타냄
세 가지 핵심 도전 과제
- Challenge 1: 복합 불확실성
- 조기 오류가 하류 오류를 증폭
- 외부 도구 상호작용이 추가적 확률성 도입
- 자신감 있게 잘못된 최종 출력 발생
- Challenge 2: 다중 소스 불확실성
- 단계 내 토큰 수준 변동성
- 단계 간 신뢰도 진화를 설명하는 교차 단계 역학
- 다중 척도에 분산된 신호
- Challenge 3: 데이터 희소성과 불확실성
- 에이전트 궤적 수집이 시간 소모적이고 비용이 높음
- 궤적 길이가 작업 복잡도에 따라 크게 달라짐
4. 연구 방법론
Holistic Trajectory Calibration (HTC) 프레임워크
구성 요소
- 신뢰도 신호 수집: 에이전트 궤적 전체에 걸쳐 신뢰도 신호 수집
- 프로세스 수준 진단 특징 추출: 거시 역학에서 미시 안정성까지 풍부한 특징 추출
- 해석 가능한 보정 모델 학습: 간단하지만 해석 가능한 보정 모델 학습
궤적 수준 특징 설계 원칙
| 원칙 | 설명 |
|---|---|
| 보편성 (Universality) | 작업, 모델, 에이전트 프레임워크에 무관한 특징 |
| 정보성 (Informativeness) | 성공과 실패에 인과적으로 연결된 신호 인코딩 |
| 단순성 (Parsimony) | 소규모 데이터 보정을 위한 컴팩트한 집합 유지 |
| 해석성 (Interpretability) | 불확실성 분석을 위한 진단 가치 제공 |
4가지 특징 범주
1. Cross-Step Dynamics (교차 단계 역학)
- 신뢰도가 단계 간에 어떻게 진화하는지 포착
- 누적, 반전 또는 급격한 변화 감지
- 복합 불확실성을 반영
2. Intra-Step Stability (단계 내 안정성)
- 토큰 수준 로그 확률의 단계 내 변동성 측정
- 분포 형태 분석
- 불안정하거나 붕괴된 동작 표시
3. Positional Indicator (위치 지표)
- 초기 및 후기 시점의 중요성
- 초기화 품질과 최종 통합이 성공 결정
- 결과에 지배적 영향
4. Structure Attribute (구조 속성)
- 단계 수, 토큰 길이 패턴 등 거시적 궤적 속성
- 작업 복잡도와 에이전트 효율성의 프록시
특징 추출 방법
로그 확률 궤적 $\mathcal{L}_{\mathcal{T}}$에 대해 두 축(단계 내, 단계 간)으로 통계 연산자 적용:
– 평균/분산 (mean/variance)
– 최소/최대 (min/max)
– 엔트로피 (entropy)
– 왜도 (skewness)
– 유한 차분 (finite differences)
결과: 48차원 특징 벡터 $\mathbf{x} = \phi(\mathcal{T}) \in \mathbb{R}^{48}$
해석 가능한 보정 모델
$$\mathcal{C}{\mathcal{T}} = \mathcal{F}{\text{HTC}}(\mathbf{x}) = \sigma(\mathbf{w}^{\top}\mathbf{x} + b)$$
두 가지 정규화 체제:
- HTC-Full:
- 모든 특징 유지
- Ridge 정규화 $\mathcal{R}_{L2}(\mathbf{w}) = \lambda |\mathbf{w}|_2^2$
- 모든 특징에 대한 완전한 진단 표면 보존
- HTC-Reduced:
- Lasso 정규화 $\mathcal{R}_{L1}(\mathbf{w}) = \lambda |\mathbf{w}|_1$
- 희소성 장려
- 자동으로 컴팩트 부분집합 $\mathcal{S} = {j: w_j \neq 0}$ 선택
- 가짜 특징 제거 및 소규모 데이터 환경에서 개선된 보정
실험 설계
데이터셋 및 벤치마크 (8개)
그룹 1: 지식 집약적 QA
– SimpleQA: 사실적 검색
– HotpotQA: 다중 홉 추론
– StrategyQA: 암시적 추론 전략
그룹 2: 복잡한 추론
– MATH500: 수학적 문제 해결
– GPQA: 대학원 수준 질문 답변
– MMLU-Pro: 다중 작업 언어 이해
– HLE: Humanity’s Last Exam
그룹 3: 프론티어 에이전트 작업
– GAIA: 일반 AI 어시스턴트 벤치마크
– 계획 및 도구 사용
– 어렵고 열린 시나리오
모델 및 에이전트 프레임워크
모델:
– Closed-source: GPT-4.1, GPT-4o
– Open-source: GPT-OSS-120B & 20B, Deepseek-v3.1, Qwen3-235B
프레임워크:
– smolagents (CodeAct paradigm)
– OAgents (generalization study)
기준선 (Baselines)
추론 기반 (Inference-based):
1. Verbalized Confidence: 에이전트가 직접 신뢰도 점수 출력
2. Last-Step Token Confidence (LastStep-TP): 최종 생성 단계의 평균 로그 확률
3. Global-Trace Token Confidence (GlobalTrace-TP): 모든 단계의 평균 로그 확률
4. Temperature Scaling: 위 방법에 적용
학습 기반 (Learning-based):
1. LSTM Encoder: 원시 로그 확률 시퀀스 처리
2. Transformer: 어텐션 기반 시퀀스 인코더
3. Neural Network
4. XGBoost
5. Gaussian Process
평가 지표
- Expected Calibration Error (ECE): 신뢰도 점수의 정확성 측정 (낮을수록 좋음)
- Brier Score (BS): 보정과 판별 모두 평가 (낮을수록 좋음)
- AUROC: 성공 및 실패 궤적 구별 능력 (높을수록 좋음)
5. 주요 결과
메인 결과 (표 1)
| 데이터셋 | 모델 | ECE ↓ | BS ↓ | AUROC ↑ |
|---|---|---|---|---|
| SimpleQA | Verbalized Conf | 0.121 | 0.196 | 0.655 |
| LastStep-TP | 0.101 | 0.186 | 0.699 | |
| LastStep-TP + Temp | 0.071 | 0.178 | 0.698 | |
| GlobalTrace-TP | 0.110 | 0.193 | 0.692 | |
| GlobalTrace-TP + Temp | 0.077 | 0.181 | 0.691 | |
| HTC-Full | 0.075 | 0.150 | 0.727 | |
| HTC-Reduced | 0.068 | 0.140 | 0.752 | |
| GPQA | Verbalized Conf | 0.454 | 0.523 | 0.593 |
| LastStep-TP | 0.424 | 0.413 | 0.614 | |
| LastStep-TP + Temp | 0.139 | 0.258 | 0.610 | |
| GlobalTrace-TP | 0.414 | 0.402 | 0.649 | |
| GlobalTrace-TP + Temp | 0.136 | 0.257 | 0.643 | |
| HTC-Full | 0.124 | 0.219 | 0.704 | |
| HTC-Reduced | 0.102 | 0.213 | 0.706 | |
| HLE | Verbalized Conf | 0.656 | 0.531 | 0.614 |
| LastStep-TP | 0.686 | 0.561 | 0.604 | |
| LastStep-TP + Temp | 0.436 | 0.278 | 0.628 | |
| GlobalTrace-TP | 0.685 | 0.560 | 0.551 | |
| GlobalTrace-TP + Temp | 0.433 | 0.277 | 0.570 | |
| HTC-Full | 0.072 | 0.098 | 0.617 | |
| HTC-Reduced | 0.031 | 0.090 | 0.644 |
주요 발견
- 우월한 보정 성능
- HTC의 두 변형이 모든 지표에서 추론 기반 기준선을 크게 상회
- 특히 Brier Score와 AUROC에서 큰 개선
- 가장 어려운 작업(HLE)에서 HTC-Reduced가 최고의 보정 달성 (ECE: 0.031, BS: 0.09)
- 학습 곡선 분석 (그림 2)
- 소규모 데이터 환경(100-400)에서 HTC가 일관되게 더 낮은 평균 오차 달성
- 데이터셋 크기 전반에 걸쳐 훨씬 작은 분산
- 신경망 기준선이 과적합하거나 크게 변동하는 환경에서 강건성 입증
- LLM 선택 효과 (그림 3)
- 6개의 서로 다른 LLM에서 HTC가 일관되고 실질적인 개선 제공
- GPT-4.1에서 GPT-OSS-20B까지 모든 모델에서 개선
- 각 모델의 고유한 특성 효과적으로 해결
- 전체 성능 향상뿐만 아니라 각 모델의 특정 결함 교정
세 가지 핵심 이점
1. 해석성 (Interpretability)
- 궤적 수준 특징(초기 단계 엔트로피, 신뢰도 기울기, 안정성 역학)에 보정 기반
- 실패 모드의 투명한 진단 가능
- 모델 신뢰도 뒤의 신노출
- 원칙적인 에이전트 설계 지원
2. 이전 가능성 (Transferability)
- 한번 학습된 HTC 보정 모델을 재학습 없이 작업 및 도메인 간에 원활하게 적용
- 보정과 판별 모두에서 일관된 이득 제공
- 비용이 많이 드는 작업 특정 튜닝에 대한 의존도 감소
3. 일반화 (Generalization)
- 다양한 데이터셋으로 사전 학습된 General Agent Calibrator (GAC)
- GAIA와 같은 out-of-domain 도전에서 최고의 보정 (가장 낮은 ECE) 달성
- 신뢰할 수 있는 에이전트 AI를 위한 확장 가능한 기반으로 향하는 경로
진단 분석: HTC가 작동하는 이유
특징 중요도 및 해석성
일반적인 진단 신호 계층:
1. Cross-Step Dynamics: 가장 영향력 있는 특징 그룹
– 신뢰도의 단계 간 진화가 실패 예측에 핵심
2. Intra-Step Stability: 단계 내 변동성 중요
– 불안정한 토큰 확률 분포가 붕괴 신호
3. Positional Indicators: 초기 및 후기 단계 중요
– 초기화 품질과 최종 통합이 성공 결정
4. Structure Attributes: 단계 수 및 토큰 길이 패턴
– 작업 복잡도 및 에이전트 효율성 프록시
교차 도메인 이전 가능성
- 학습된 HTC 보정 모델이 재학습 없이 다른 도메인에 적용 가능
- 다양한 작업에서 일관된 이득 달성
- 비용이 많이 드는 도메인 특정 튜닝 감소
일반화: General Agent Calibrator (GAC)
- 다양한 데이터셋으로 사전 학습된 범용 보정 모델
- GAIA (out-of-domain)에서 최고의 보정 성능 달성
- 신뢰할 수 있는 에이전트 AI를 위한 확장 가능한 기반
- 도메인 간 격차 극복
6. 논의 및 해석
프로세스 중심 패러다임
기존 출력 중심 보정에서 프로세스 중심 보정으로의 전환:
| 측면 | 출력 중심 (기존) | 프로세스 중심 (HTC) |
|---|---|---|
| 관심 대상 | 최종 출력만 | 전체 궤적 |
| 데이터 활용 | 마지막 단계만 | 모든 단계의 정보 |
| 불확실성 파악 | 단일 요약 | 다중 척도 신호 |
| 진단 능력 | 제한적 | 강력 (해석성) |
| 이전 가능성 | 낮음 | 높음 |
| 일반화 | 낮음 | 높음 |
이론적 근거
- 궤적 수준 보정의 우월성
- 더 풍부한 궤적 특징에 조건화는 적절한 점수 규칙 하에서 Bayes 리스크 감소
- 최종 단계 신뢰도보다 엄격히 더 정보적
- 희소 ℓ1 정규화된 로지스틱 보정 모델
- 소규모 데이터 환경에서 유리한 일반화 바운드
- 데이터 희소 환경에서의 안정성 설명
- Chain-of-Subgoals 모델
- 최종 단계 신뢰도가 체계적으로 낙관적일 수 있는 이유 명확화
- 접두사에 동일한 진단 적용으로 온라인 신뢰성을 위한 원칙적 경로 확립
효율성 및 배포
계산 효율성:
– 선형 보정 모델은 계산적으로 가벼움
– 특징 추출은 궤적 길이에 선형적으로 확장
– 간단한 집계 연산자만 필요
– 모델 학습 및 추론은 거의 즉시 완료
실시간 배포:
– 실시간 배포에 실용적
– 새로운 도메인에 빠르게 적응
– 추가 비용 없이 높은 신뢰성 달성
7. 한계 및 제언
한계점
- 데이터 희소성
- 에이전트 궤적 데이터셋이 상대적으로 작음
- 대규모 데이터셋에서의 성능 검증 필요
- 더 다양한 작업 도메인 확장 필요
- 특징 설계 의존성
- 수동 특징 설계에 의존
- 자동 특징 학습 가능성 탐색 필요
- 도메인별 최적 특징 조합 연구
- 온라인 보정
- 현재는 오프라인 보정에 집중
- 실시간 궤적 진행 중 보정 필요성
- 온라인 신뢰성 모니터링 연구
- 복잡한 도구 상호작용
- 현재는 비교적 단순한 도구 사용 시나리오
- 복잡한 도구 체인과 상호작용에서의 검증 필요
- 다중 도구 협업 시나리오에서의 성능 분석
향후 연구 방향
- 자동 특징 학습
- 신경망 기반 특징 인코더와 결합
- Meta-learning을 통한 특징 학습
- 도메인 적응형 특징 선택
- 온라인 보정
- 궤적 진행 중 실시간 신뢰도 추정
- 조기 실패 예측 및 중단
- 동적 보정 전략
- 다모달 에이전트 확장
- 비전, 오디오 등 다모달 입력 지원
- 멀티모달 궤적의 불확실성 분석
- 크로스 모달 신뢰도 보정
- 강화 학습과 통합
- RL 기반 에이전트의 신뢰도 보정
- 보정된 신뢰도를 탐색/이용 균형에 활용
- Risk-sensitive policy learning
- 인간-에이전트 상호작용
- 보정된 신뢰도를 인간-에이전트 협업에 활용
- 신뢰도 기반 투명성 향상
- 사용자 신뢰 관리
실무 적용 포인트
- 안전 임계 시스템
- 의료, 금융, 자율주행 등 안전 임계 분야에서의 신뢰성 보장
- 높은 신뢰도 점수에 대한 추가 검증 메커니즘
- 비용 효율적 배포
- 높은 신뢰도 케이스에만 비용이 많이 드는 검증 적용
- 낮은 신뢰도 케이스 조기 필터링으로 비용 절감
- 투명성 및 설명 가능성
- 실패 원인의 투명한 진단 제공
- 규정 준수 및 책임성 요구사항 충족
- 지속적 개선
- 보정된 신뢰도를 에이전트 성능 개선 피드백으로 활용
- 약점 분석 및 시스템 개선 경로 제공
📌 3단계: 비판적 평가
방법론적 타당성
강점
- 체계적인 문제 정의
- Agentic Confidence Calibration을 처음으로 정의하고 체계적 접근 제시
- 기존 정적 보정 방법의 한계를 명확히 식별
- 에이전트 시스템의 독특한 도전 과제를 포괄적으로 분석
- 포괄적인 실험 설계
- 8개의 다양한 벤치마크 사용
- 닫힌/열린 소스 LLM 모두 평가
- 여러 에이전트 프레임워크에서 검증
- 다양한 기준선과 비교
- 실용적인 접근
- 데이터 희소성 환경에 적합한 샘플 효율적 방법
- 계산 효율성 고려
- 실시간 배포 가능성 고려
- 다층적 평가
- ECE, Brier Score, AUROC 등 다중 지표 사용
- 보정과 판별 모두 평가
- 학습 곡선 및 분산 분석
약점 및 제한점
- 특징 설계의 수동성
- 48차원 특징이 수동으로 설계됨
- 자동 특징 학습 가능성 탐색 필요
- 도메인별 최적 조합 연구 부족
- 데이터셋 크기 제한
- 에이전트 궤적 데이터셋이 상대적으로 작음
- 대규모 데이터셋에서의 검증 필요
- 다양한 도메인 확장성 검증 부족
- 온라인 보정 부재
- 오프라인 보정에만 집중
- 실시간 궤적 진행 중 보정 불가
- 온라인 신뢰성 모니터링 미지원
- 복잡한 도구 상호작용 제한
- 비교적 단순한 도구 사용 시나리오
- 복잡한 도구 체인에서의 검증 필요
- 다중 도구 협업 시나리오 부족
논리적 일관성
강점
- 명확한 문제 정의와 해결책 연결
- 세 가지 핵심 도전 과제가 명확히 정의됨
- 각 도전 과제에 대응하는 솔루션 제시
- 이론적 근거와 실증적 결과의 일관성
- 일관된 실험 디자인
- 모든 벤치마크에서 동일한 평가 프로토콜 적용
- 다양한 기준선과 비교
- 교차 검증 사용으로 강건성 확보
- 이론적 근거와 실증적 결과의 조화
- 이론적 분석이 실험 결과와 일치
- 희소 ℓ1 정규화의 일반화 바운드가 소규모 데이터 성능 설명
- Chain-of-Subgoals 모델이 최종 단계 신뢰도의 낙관성 설명
약점
- 일부 결과의 과도한 일반화 가능성
- 특정 데이터셋에서의 성능을 일반화하려는 경향
- 도메인 간 격차에 대한 더 깊은 분석 필요
- 다양한 실제 시나리오에서의 검증 부족
- 기준선 비교의 공정성
- 일부 기준선이 최적화되지 않을 수 있음
- 온라인 보정 방법과의 비교 부족
- 최신 보정 방법과의 비교 필요
기여도 평가
혁신성
- 문제 정의의 혁신성
- Agentic Confidence Calibration을 처음으로 체계적으로 정의
- 프로세스 중심 보정 패러다임 제안
- 기존 출력 중심 접근의 한계 극복
- 방법론적 혁신성
- Holistic Trajectory Calibration 프레임워크 제안
- 48차원 궤적 수준 특징 설계
- 해석 가능한 선형 보정 모델의 효과적 활용
- 세 가지 핵심 기여
- 해석성: 실패 모드의 투명한 진단
- 이전 가능성: 재학습 없는 도메인 간 적용
- 일반화: General Agent Calibrator로 out-of-domain 성공
실용성
- 실제 배포 가능성
- 계산 효율성으로 실시간 배포 가능
- 간단한 특징 추출 및 빠른 추론
- 다양한 에이전트 프레임워크에 적용 가능
- 비용 효율성
- 샘플 효율적 방법으로 데이터 요구사양 낮음
- 재학습 없는 이전 가능성으로 비용 절감
- 높은 신뢰도 케이스에만 비용이 많이 드는 검증 적용 가능
- 안전 임계 분야 적용성
- 의료, 금융, 자율주행 등 안전 임계 분야에서의 신뢰성 보장
- 투명한 진단으로 규정 준수 및 책임성 충족
- 사용자 신뢰 관리
영향력
- 학계 영향
- 에이전트 신뢰도 보정 분야의 새로운 패러다임 제시
- 향후 연구의 기초로 활용 가능
- 다양한 확장 연구의 출발점
- 산업 영향
- 안전 임계 시스템에서의 AI 에이전트 배포 가속화
- 비용 효율적 신뢰성 보장 솔루션 제공
- 투명성 및 설명 가능성 요구사항 충족
실무 적용 포인트
즉시 적용 가능
- 신뢰도 기반 필터링
- 낮은 신뢰도 케이스 조기 필터링으로 비용 절감
- 높은 신뢰도 케이스에만 자동 처리
- 실패 분석 및 개선
- 특징 중요도 분석으로 실패 원인 파악
- 에이전트 설계 개선을 위한 인사이트 제공
- 도메인 간 이전
- 한 도메인에서 학습된 보정 모델을 다른 도메인에 적용
- 비용이 많이 드는 도메인 특정 튜닝 감소
중기 적용 가능
- General Agent Calibrator (GAC) 배포
- 다양한 도메인에서 사전 학습된 범용 보정 모델
- out-of-domain 성공 경험
- 신뢰할 수 있는 에이전트 AI 기반
- 온라인 신뢰성 모니터링
- 궤적 진행 중 실시간 신뢰도 추정
- 조기 실패 예측 및 중단
- 인간-에이전트 협업
- 보정된 신뢰도를 인간-에이전트 협업에 활용
- 사용자 신뢰 관리
장기 적용 가능
- 안전 임계 시스템
- 의료, 금융, 자율주행 등 안전 임계 분야에서의 신뢰성 보장
- 규정 준수 및 책임성 충족
- 자동 특징 학습
- 신경망 기반 특징 인코더와 결합
- Meta-learning을 통한 특징 학습
- 다모달 에이전트 확장
- 비전, 오디오 등 다모달 입력 지원
- 멀티모달 궤적의 불확실성 분석
References
- Zhang, J., Xiong, C., & Wu, C.-S. (2026). Agentic Confidence Calibration. arXiv:2601.15778v1
- arXiv: https://arxiv.org/abs/2601.15778v1
- PDF: https://arxiv.org/pdf/2601.15778v1.pdf
- HTML: https://arxiv.org/html/2601.15778v1
