최근 들어 요소 기반 감성 분석(Aspect-based Sentiment Analysis, ABSA)에 대한 관심이 증가하고 있다. ABSA는 추출하는 요소에 따라 다양한 작업으로 나누어질 수 있다. 기존의 생성형 방법들은 출력을 전반적인 문자열로 취급하며, 서로 다른 요소들의 조합이 아닌 단일 작업에만 집중하는 경향이 있다. 본 논문에서는 여러 요소 프롬프트로 구성된 작업 프롬프트의 유형을 제어함으로써 다수의 ABSA 작업을 통합적으로 해결할 수 있는 생성형 다중 작업 프레임워크를 제안한다. 또한 제안된 방법은 간단한 작업에서 학습을 수행한 후, 작업 프롬프트를 조립하는 방식으로 복잡한 작업으로 전이할 수 있으며, 마치 레고 블록을 조립하듯이 유연하게 작업을 구성할 수 있다. 우리는 여러 벤치마크에서 6개의 ABSA 작업에 대해 실험을 수행하였으며, 제안된 다중 작업 접근법은 거의 모든 작업에서 최신 기준(SOTA) 성능을 달성하였고, 작업 전이 시나리오에서도 경쟁력 있는 결과를 보였다.