PARIS: A multi-agent LLM framework for end-to-end, PRISMA-guided systematic literature reviews with pre-synthesis corpus quality assessment

이 논문은 체계적 문헌 고찰 전 과정을 지휘 에이전트와 전문 에이전트 15개가 맡고, 사람 확인 문 3개와 코퍼스 품질 점수로 신뢰성을 지키는 프레임워크다.

이 논문은 한마디로 PRISMA 지침을 따르는 체계적 문헌 고찰을 처음부터 원고까지 자동으로 돌리는 멀티에이전트 프레임워크 PARIS다. Claude Code 위에서 지휘 에이전트가 전문 에이전트 15개를 조율하고, 에이전트 사이는 오직 파일로 남는 산출물로만 소통하며, 사람이 포함·코퍼스 적절성·개요 문 3개를 통과해야 진행된다. 저자들은 합성 전에 코퍼스 품질을 0에서 100 사이 점수로 매기는 QualityScore도 도입했다. 두 사례 연구에서 전 과정 실행 가능성과 함께 검색 누락, 에이전트 간 숫자 어긋남 같은 실패 양상도 그대로 드러냈다.

핵심 요약

• 연구진은 Claude Code에서 도는 지휘 에이전트가 전문 대규모 언어 모델 에이전트 15개를 조율하는 PARIS 프레임워크를 만들었다.
• 모든 에이전트는 오직 저장된 산출물 파일로만 소통하고, 지휘 에이전트는 다음 단계 전에 파일이 있는지 검사한다.
• 연구 포함, 코퍼스 적절성, 합성 개요의 세 사람 확인 문이 중요한 결정을 사람 손에 남겨둔다.
• QualityScore는 합성 전에 코퍼스 품질을 0에서 100 사이 점수로 매기고, 첫 사례에서 코퍼스 개선으로 74.6에서 81.9로 올랐다.
• 두 번째 사례 연구는 131건 기록 중 123건을 포함했고 QualityScore 69.1을 기록했다.
• 저자 감사는 검색 누락, 에이전트 사이 숫자 어긋남, 확인 결정 미기록 같은 실패 양상을 드러냈고, PRISMA 2020 항목 27개 중 8개만 완전 지원한다고 적었다.

논문 링크

외부 연구를 정리한 자료입니다. HDATF가 발표한 논문이나 제품 성능을 측정한 결과는 아닙니다.