[주제선정 배경]

최근 AI Agent는 단순한 응답 생성을 넘어, 사용자의 요청과 상황을 바탕으로 어떤 행동을 수행할지 판단하는 방향으로 발전하고 있습니다. 이러한 시스템에서는 복잡한 생성이나 장문 추론 이전에, 현재 맥락에서 어떤 작업을 선택하고 실행할지를 빠르게 결정하는 단계가 매우 중요합니다. 특히 실제 서비스 환경에서는 이러한 판단이 실시간 또는 준실시간으로 이루어져야 하므로, 정확성뿐 아니라 속도와 효율성 또한 핵심적인 요소로 작용합니다.

그러나 모든 의사결정 과정을 대규모 언어모델에 직접 의존하는 방식은 비용과 지연 측면에서 한계가 있으며, 제한된 연산 자원을 사용하는 환경에서는 더욱 비효율적일 수 있습니다. 이에 따라 실제 AI Agent 시스템에서는 LLM 호출 이전 단계에서 경량 의사결정 모델을 별도로 두어, 행동 분기나 의도 판단을 우선 처리하는 구조가 중요하게 다뤄지고 있습니다. 이는 전체 시스템의 응답성을 높이고 자원 사용을 최적화하는 데에도 효과적인 접근이라 할 수 있습니다.

따라서 본 주제는 AI Agent의 사전 판단 단계인 Action Decision 문제를 중심으로, 제한된 자원 환경에서 안정적으로 동작할 수 있는 경량·고속 의사결정 AI 모델을 설계하고 구현하는 데 목적이 있습니다. 이를 통해 참가자는 실제 AI Agent 시스템의 구성과 역할 분담을 이해하고, 생성 중심의 AI를 넘어 판단과 실행 구조까지 포함한 보다 현실적인 AI Agent 설계를 고민해볼 수 있을 것입니다.

[주제]

AI Agent 행동(Action) 의사결정 예측 챌린지

[문제]

추후 공개

[참가 대상]

AI·SW중심대학 학생(60개교)

※ 참가 접수일 (5.11. ~ 6.8.) 기준, 재학생 및 휴학생 참가 가능(전공무관), 졸업생 참가 불가

※ 동일인 2개 부문 중복 접수 불가

※ AI중심대학 추후 반영 예정

▼ 본 경진대회는 팀 단위로 참가접수를 진행하기에 팀 병합 절차가 별도로 없습니다.

2026 AI·SW중심대학 디지털 경진대회 : AI부문

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