[논문리뷰] EvoFSM: Controllable Self-Evolution for Deep Research with Finite State Machines

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저자: Shuo Zhang, Chaofa Yuan, Ryan Guo, Xiaomin Yu, Rui Xu, Zhangquan Chen, Zinuo Li, Zhi Yang, Shuhao Guan, Zhenheng Tang, Sen Hu, Liwen Zhang, Ronghao Chen, Huacan Wang

핵심 연구 목표

LLM 기반 에이전트가 심층 연구 과정에서 겪는 고정된 워크플로우 의 한계와 무제한적인 자기 진화 로 인한 불안정성(instruction drift, hallucination) 문제를 해결하는 것입니다. 이 연구는 명시적인 유한 상태 기계(FSM) 를 진화시키는 방식으로 적응성과 제어 가능성을 동시에 달성하는 EvoFSM 프레임워크를 제안하여, 복잡하고 개방형 쿼리에 대한 에이전트의 문제 해결 능력을 향상시키는 것을 목표로 합니다.

핵심 방법론

EvoFSM 은 심층 연구 과정을 명시적인 유한 상태 기계(FSM) 로 모델링하여 제어 가능한 진화를 가능하게 합니다. 최적화 공간을 거시적인 Flow(상태 전이 로직) 와 미시적인 Skill(상태별 행동) 로 분리하며, Critic 메커니즘 의 피드백을 통해 FSM을 정교화합니다. 이 과정은 ADD_STATE , DELETE_STATE , MODIFY_TRANSITION 과 같은 제약된 원자적(atomic) 연산 을 통해 FSM 토폴로지를 수정하고, REVISE_INSTRUCTION 을 통해 노드별 지침을 개선하는 방식으로 이루어집니다. 또한, 자기 진화 메모리 메커니즘 을 통합하여 성공적인 실행 궤적을 재사용 가능한 사전 지식 으로 축적하고, 실패 패턴을 제약 조건 으로 활용하여 지속적인 학습과 개선을 지원합니다.

주요 결과

EvoFSM 은 5가지 멀티홉 QA 벤치마크에서 기존 Standard RAG , Agentic RAG , Search-01 을 일관되게 능가하며 뛰어난 성능을 보였습니다. 특히 DeepSearch 벤치마크 에서 Claude-4 모델 로 58.0%의 정확도 를 달성했으며, GPT-4o 에서는 45.0% 를 기록하여 Search-01 대비 10.0%p 이상 향상된 결과를 보여주었습니다. Ablation Study 결과, 구조화된 자기 진화 메커니즘 과 FSM 토폴로지 가 없을 경우 DeepSearch 에서 정확도가 최대 15.0%p 급감 하는 것으로 나타나 핵심 구성 요소의 중요성을 입증했습니다. 또한, ALFWorld 및 WebShop 과 같은 대화형 의사결정 태스크에서도 ReAct 및 Reflexion 보다 높은 성공률을 기록하며 일반화 능력을 검증했습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

EvoFSM 은 LLM 기반 에이전트 개발에서 무제한적인 자기 진화 가 초래하는 불안정성 및 제어 불능 문제를 해결하는 안정적이고 예측 가능한 방법론 을 제시합니다. FSM 을 활용한 매크로/마이크로 스케일의 최적화 분리는 복잡한 AI 태스크의 워크플로우를 체계적으로 설계하고 개선할 수 있는 강력한 프레임워크를 제공합니다. 이는 특히 장기적인 추론 이 필요한 심층 연구나 상호작용적 의사결정 환경에서 에이전트의 신뢰성과 적응성 을 크게 향상시킬 수 있는 실용적인 접근 방식입니다. 향후 자기 진화 기능 을 특화된 소규모 에이전트 로 증류하여 효율성을 더욱 높일 수 있는 가능성을 보여줍니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.