MAP 프레임워크: 에이전트가 환경을 먼저 이해하고 실행 — ARC-AGI-3 22/25 환경에서 베이스라인 돌파

기존 LLM 에이전트는 실행 중에 환경을 탐색하며 발생하는 지연된 인식 문제를 해결하기 위해, Map-then-Act Paradigm (MAP)을 제안했습니다. 세 단계(전역 탐색 → 태스크별 맵 구축 → 지식 기반 실행)로 사전 환경 이해를 수행한 후 태스크를 해결하는 방식입니다. ARC-AGI-3 벤치마크에서 22개 환경의 거의 제로 베이스라인을 능가했으며, MAP-2K 데이터셋으로 학습한 모델이 전문가 실행 궤적보다 높은 성능을 보여 환경 이해가 모방보다 근본적임을 시사합니다.

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