컴파일러와 LLM의 협력을 통한 에이전트 기반 코드 최적화

현대 컴파일러는 정해진 최적화 패스를 통해 코드를 개선하지만 프로그램의 고차원적 목적을 추론하는 데 한계가 있으며, LLM은 창의적이지만 부정확한 코드를 생성하는 문제가 있다. 본 연구는 컴파일러의 정확성과 LLM의 고수준 추론 능력을 결합한 '컴파일러-LLM 협력' 방식을 제안한다. 멀티 에이전트 시스템을 구축하여 각 추상화 수준별 최적화, 테스트 생성, 전체 오케스트레이션을 분담하여 수행하도록 설계했다. 실험 결과 기존 컴파일러 최적화 및 LLM 단독 모델 대비 최대 1.25배의 성능 향상을 달성했다. 이 접근법은 LLM 기반 코드 생성의 신뢰성 문제를 해결하면서도 실질적인 성능 이득을 제공한다.