ReAct-Robotics : 추론과 행동 기반의 언어 주도 로봇 제어 프레임워크

Abstract

본 연구는 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)이 텍스트 기반 추론을 넘어 실제 물리 환경과 상호작용할 수 있도록 제안된 ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models 접근법을 로봇 제어 시나리오에 적용하기 위한 개념적 아이디어를 다룬다. ReAct는 체인-오브-소트(Chain-of-Thought) 방식의 추론 과정에 외부 툴이나 API 호출을 결합함으로써, LLM이 문제를 해결하는 도중에도 동적으로 환경 정보를 갱신·활용할 수 있게 해준다. 이러한 특징은 물리적 제약이 있는 로봇 환경에서 특히 유용하여, “빨강 블록을 파랑 블록 위에 올려놓으라”와 같은 자연어 지시를 받았을 때 환경 변화를 즉각적으로 고려하고 적절한 작업 순서를 결정할 수 있다. 본 논문에서는 ReAct 방식이 로봇 제어에 부합하는 이유를 분석하고, 이를 실현하기 위해 필요한 Task-Level API 설계 및 LLM과의 연계 구조를 제안한다. 또한 로봇 제어 분야의 최신 연구 동향을 바탕으로, ReAct가 가져올 수 있는 이점과 극복해야 할 과제도 함께 논의한다. 결론적으로 ReAct는 대형 언어 모델과 로봇을 결합하여 동적이고 복합적인 환경에서의 지능적 행동을 가능케 하는 핵심 수단이 될 수 있으며, 향후 시뮬레이션 및 실제 물리 환경 실험을 통해 더 구체적인 성능 검증과 연구 발전이 기대된다.