이 서베이는 멀티모달성이 LLM 기반 에이전트의 지각·추론·계획·기억·행동이라는 핵심 기능 모듈에 미치는 영향을 체계적으로 분석한다. 텍스트 중심 에이전트에서 이미지·오디오·비디오를 통합하는 멀티모달 프레임워크로의 진화 과정을 추적하고, 위임형·후기 융합·초기 융합이라는 세 가지 통합 아키텍처를 비교한다. 로보틱스, GUI·웹 내비게이션, 멀티미디어 생성·편집, 장편 비디오 이해·검색 등 다양한 응용 영역의 시스템을 검토하며, 학습·추론 비용과 지연시간 등 효율성-확장성 트레이드오프도 함께 논의한다. 모달리티 중심 분류체계를 통해 아키텍처 선택과 에이전트 능력을 연결함으로써, 범용 지능 시스템으로 가는 로드맵의 공백을 짚어낸다.
- •멀티모달성이 지각·추론·계획·기억·행동 등 에이전트 핵심 모듈에 미치는 영향을 체계적으로 정리
- •위임형(delegated), 후기 융합, 초기 융합 세 통합 아키텍처 비교
- •로보틱스, GUI·웹 내비게이션, 멀티미디어 생성·편집, 장편 비디오 이해 등 응용 도메인별 시스템 검토
- •학습·추론 비용, 지연시간, 배포 제약 등 효율성-확장성 트레이드오프 분석
- •모달리티 중심 분류체계로 아키텍처 설계와 에이전트 능력을 연결하는 로드맵 제시
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A Survey on Foundations and Frontiers of Multimodal Agentic Frameworks: Techniques and Applications
- 1.LLM 에이전트에 멀티모달리티가 미친 영향을 지각·추론·계획·기억·행동 5개 모듈별로 체계 정리한 서베이
- 2.위임형·후기융합·초기융합 3가지 모달리티 통합 아키텍처를 분류하는 모달리티 중심 분류체계 제시
- 3.로보틱스, GUI·웹 내비게이션, 멀티미디어 생성·편집, 장편 비디오 이해·검색 등 응용 분야별 사례 검토
- 4.학습·추론 비용, 지연시간, 배포 제약 등 효율성-확장성 트레이드오프까지 분석 범위 포함
왜 중요한가?
텍스트 중심 에이전트에서 멀티모달 에이전트로의 전환을 아키텍처 설계 선택과 연결해 정리함으로써, 범용 지능형 시스템 설계 시 참고할 로드맵과 격차를 제시한다.
본문 미리보기
arXiv:2608.20379v1 Announce Type: new Abstract: Advances in large language models (LLMs) have fueled a wave of research into agency: the ability to reason, plan, and act. This effort has produced agentic frameworks that orchestrate perception, memory, and decision-making around powerful LLM backbones. With the advent of large multimodal models (LMMs), these systems can process and integrate diverse modalities, including images, audio, and video, thereby improving their real-world applicability.
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- 10:40AI 초안
![[AI리더의 서가] Agentic AI 구축 개발의 모든 것](https://cdn.aitimes.com/news/photo/202610/215958_219938_244.jpg)
