에이전시적 조직의 시대: 언어 모델과 함께 조직화하는 법을 배우다

초록

우리는 에이전트들이 협력적이고 동시적으로 작업하여 복잡한 문제를 해결함으로써 개별 지능의 한계를 넘어서는 성과를 달성하는 '에이전트 조직(agentic organization)'이라는 새로운 AI 시대를 전망합니다. 이러한 비전을 실현하기 위해 우리는 대규모 언어 모델의 새로운 추론 패러다임으로 비동기적 사고(AsyncThink)를 제안하며, 이는 내부 사고 과정을 동시 실행 가능한 구조로 조직화합니다. 구체적으로, 조직자가 동적으로 하위 질의를 작업자들에게 할당하고 중간 지식을 통합하며 일관된 해결책을 도출하는 사고 프로토콜을 제시합니다. 더욱 중요하게는, 이 프로토콜의 사고 구조는 강화 학습을 통해 추가로 최적화될 수 있습니다. 실험 결과, AsyncThink는 병렬 사고 방식 대비 추론 지연 시간을 28% 감소시키면서 수학적 추론 정확도는 향상시키는 것으로 나타났습니다. 또한 AsyncThink는 학습된 비동기 사고 능력을 일반화하여 추가 훈련 없이도 새로운 작업을 효과적으로 해결합니다.

English

We envision a new era of AI, termed agentic organization, where agents solve complex problems by working collaboratively and concurrently, enabling outcomes beyond individual intelligence. To realize this vision, we introduce asynchronous thinking (AsyncThink) as a new paradigm of reasoning with large language models, which organizes the internal thinking process into concurrently executable structures. Specifically, we propose a thinking protocol where an organizer dynamically assigns sub-queries to workers, merges intermediate knowledge, and produces coherent solutions. More importantly, the thinking structure in this protocol can be further optimized through reinforcement learning. Experiments demonstrate that AsyncThink achieves 28% lower inference latency compared to parallel thinking while improving accuracy on mathematical reasoning. Moreover, AsyncThink generalizes its learned asynchronous thinking capabilities, effectively tackling unseen tasks without additional training.

에이전시적 조직의 시대: 언어 모델과 함께 조직화하는 법을 배우다

The Era of Agentic Organization: Learning to Organize with Language Models

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