Multi-Agent AI Engineering

AI-Native Software Engineering Lab

HanKyong National University (HKNU)
Where agents collaborate, reason, and self-heal — Towards Global Top-tier SE Research Lab

Research Focus

Multi-Agent AI를 향한 연구 방향

SELAB은 Agentic LLM / LMM을 기반으로 Agentic AI 시스템을 확장하고, 현재는 Multi-Agent AI를 핵심 연구 축으로 설계, 구현, 검증하는 AI-Native Software Engineering 연구실입니다.

COORDINATION LAYER

Multi-Agent AI CURRENT FOCUS

서로 다른 역할을 가진 다수의 AI 에이전트가 협력, 조정, 분업을 통해 복잡한 문제를 해결하는 분산 지능 구조

AGENT LAYER

Agentic AI

목표 설정, 계획 수립, 도구 사용, 실행, 피드백 루프를 반복하며 환경과 상호작용하는 자율적 AI 시스템

MODEL FOUNDATION

Agentic LLM / LMM

언어·멀티모달 모델이 추론 구조, 기억, 도구 사용을 결합해 다음 행동을 스스로 선택하는 지능형 모델

우리는 이 세 층위를 연결해 실제로 동작하는 AI 소프트웨어를 만들고, 재현 가능한 연구 결과와 실전형 시스템 설계 역량으로 확장합니다.

Why SELAB

AI-Native Systems

LLM/LMM orchestration, memory, tool use, self-healing workflow를 기반으로 실제 문제를 해결하는 AI 소프트웨어를 연구합니다.

Research Infrastructure
  • 연구원별 개인 연구 서버 1대와 공용 Ray Cluster 기반의 실험 환경을 운영합니다.
  • Intel i9 14th Gen, 192GB/128GB DDR5 RAM, RTX 5090 또는 RTX 4090급 개인 장비를 활용합니다.
  • 공용 클러스터에서는 RTX Pro 6000 Workstation Edition 96GB GPU 기반의 병렬 실험도 수행합니다.
Publication & Outreach
  • 국제 최상위 AI·SE 학술대회와 SCIE 저널을 목표로 연구 결과를 확장합니다.
  • AAAI, IJCAI, ICLR, NeurIPS, ICSE, FSE, CES 등 글로벌 무대와의 연결을 지향합니다.
  • 산학 프로젝트와 실전형 연구 경험을 함께 쌓으며 연구 결과를 외부로 이어갑니다.

Explore SELAB

연구 주제, 구성원, 연구 성과, 연락처를 한 번에 살펴볼 수 있습니다.

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Conference

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