창고 표준운영절차(SOP)를 그래프로 실행하는 다중 에이전트 시스템 ‘Eluna’가 공개됐다. 연구진은 실제 창고 운영에서 SOP 전체를 한꺼번에 문맥에 넣으면 언어모델의 정확도가 떨어지고, 절차 준수 여부도 보장하기 어렵다는 문제를 다뤘다. 논문은 2026년 7월 9일 arXiv에 제출됐다.
Eluna는 SOP를 방향성 비순환 그래프로 표현하고 현재 단계에 필요한 정보만 점진적으로 공개한다. 서로 독립적인 작업은 병렬 하위 에이전트에 맡기며, 각 에이전트는 코드 실행 환경과 실시간 운영 데이터 접근 권한을 유지한다. 절차를 텍스트 지침이 아닌 실행 가능한 의사결정 경로로 다룬 설계다.
학습에는 ‘비대칭 에피소드 증류’를 썼다. 강한 교사 모델이 과거 오류 기억을 이용해 궤적을 교정하고, 이 교정 궤적 8,525개 표본으로 더 작은 학생 모델을 미세조정했다. 학생의 학습·추론 단계에서는 오류 기억을 제거해 운영 지연을 늘리지 않도록 했다.
평가는 13개 작업 유형 1,400개 표본, 로봇 이송 실제 시나리오 1,500건, 46개 노드 SOP를 따르는 재고 티켓 410건으로 진행됐다. 13개 작업에서 Eluna-G와 Eluna-Q는 GLM-4.5-Air 기준보다 평균 6.5%, 6.0% 높은 결과를 냈다. 32B 학생 모델은 교사와 비슷한 평균 개선폭을 보였고, 355B 모델은 티켓 처리에서 전문가 판단과 94% 일치했다.
앞선 두 평가는 Claude Sonnet 4를 자동 채점자로 사용했고 티켓 처리는 전문가 주석과 비교했다. 따라서 94%는 창고 업무 전체의 자동화 정확도가 아니라 특정 티켓 처리 절차와 표본에서의 판단 일치율이다. 두 운영 사례가 한 조직의 시스템과 SOP에 맞춰졌다는 점도 다른 창고로 일반화할 때 고려해야 한다.
| 평가 항목 | 규모 | 핵심 조건 |
|---|---|---|
| 운영 추론 | 13개 작업·1,400개 표본 | Claude Sonnet 4 자동 채점 |
| 로봇 이송 | 실제 시나리오 1,500건 | 단일 조직 운영 사례 |
| 재고 티켓 | 46노드 SOP·410건 | 355B 모델 전문가 일치 94% |
Eluna는 실제 배치 사례를 포함하지만 현재 문서는 동료 검토 전 arXiv v1 프리프린트다. 절차 그래프와 증류가 장기 운영에서 오류율, 비용, 안전사고에 어떤 영향을 주는지, 사람의 승인 없이 물리 작업을 실행할 수 있는지는 논문 결과만으로 판단할 수 없다.
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