[논문리뷰] OmniEAR: Benchmarking Agent Reasoning in Embodied Tasks

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저자: Hongxing Li, Dingming Li, tricktreat, yanyc, wangzx1210

핵심 연구 목표

본 연구는 대규모 언어 모델(LLM)이 물리적 상호작용, 도구 사용, 다중 에이전트 협업이 필요한 구체화된(embodied) 태스크에서 얼마나 잘 추론하는지 평가하기 위한 종합적인 프레임워크인 OmniEAR를 제시합니다. 기존 벤치마크들이 제공하는 고정된 도구 세트나 명시적인 협업 지시 없이, 에이전트가 태스크 요구사항에 따라 동적으로 역량을 습득하고 자율적으로 협업 전략을 결정해야 하는 환경에서의 에이전트 추론 능력을 평가하는 것이 목표입니다.

핵심 방법론

OmniEAR는 EAR-Sim (텍스트 기반 환경 모델링)과 EAR-Bench (1,500개 시나리오 벤치마크)로 구성됩니다. EAR-Sim은 연속적인 물리적 속성과 복잡한 공간 관계를 모델링하며, 동적 도구-역량 바인딩 및 물리적 제약 기반 협업을 지원합니다. EAR-Bench는 단일 에이전트 및 다중 에이전트 태스크를 직접 명령, 속성 추론, 도구 사용, 암묵적 협업, 복합 추론/협업 등 다양한 인지 복잡도 수준으로 분류하여 체계적으로 평가합니다. 모델들의 추론 한계를 파악하기 위해 GPT-4o, Gemini-2.5-Flash, Deepseek-V3 등 다양한 LLM이 사용되었고, Qwen2.5-3B 모델에 대한 전문가 궤적 기반의 파인튜닝 실험도 진행되었습니다.

주요 결과

명시적 지시가 주어질 때 85-96%의 성공률을 보였던 모델들은 물리적 제약 기반 추론이 필요할 때 성능이 급격히 저하되었습니다. 도구 추론에서 56-85%, 암묵적 협업에서 63-85%로 성공률이 하락했으며, 복합 태스크에서는 50% 이상의 실패율을 보였습니다. 특히, 완전한 환경 정보가 오히려 협업 성능을 저하시키는 역설적인 결과가 나타나, 모델이 관련 없는 제약을 필터링하지 못함을 시사합니다. Qwen2.5-3B의 파인튜닝은 단일 에이전트 태스크에서 0.6%에서 76.3%로 성능을 크게 향상시켰지만, 다중 에이전트 태스크에서는 1.5%에서 5.5%로 미미한 개선에 그쳐 근본적인 아키텍처적 한계를 드러냈습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

현재 LLM은 추상적 추론에 능숙하지만, 물리적 속성을 이해하고 동적으로 도구를 활용하며 자율적으로 협업하는 구체화된 추론에는 아직 근본적인 한계가 있음을 보여줍니다. 이는 물리 세계에 대한 깊은 이해와 상황에 따른 제약 필터링 능력이 LLM 아키텍처에 내재되어야 함을 시사합니다. 특히, 다중 에이전트 협업 시 파인튜닝의 효과가 미미한 것은 복잡한 조정 메커니즘을 학습하는 데 새로운 접근 방식이 필요함을 강조하며, 차세대 구체화된 AI 시스템 개발에 중요한 통찰을 제공합니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.