LLM 기반 멀티 에이전트 시스템에서의 마음 이론 및 내부 신념 평가

LLM 기반 멀티 에이전트 시스템(MAS)은 자연어 이해와 계획 능력을 바탕으로 복잡한 문제 해결에 활용되고 있으나, 동적인 환경에서의 협업 지능 구현은 여전히 어려운 과제다. 본 연구는 마음 이론(Theory of Mind, ToM)과 신념-욕구-의도(BDI) 모델 같은 인지 메커니즘이 에이전트의 상호작용과 의사결정에 미치는 영향을 조사한다. 단순히 이러한 기능을 추가하는 것이 항상 성능 향상으로 이어지지는 않으며, LLM의 기본 역량과 인지 메커니즘 사이의 복잡한 상호작용이 존재함을 확인했다. 연구진은 ToM, BDI 스타일의 내부 신념, 그리고 논리적 검증을 위한 심볼릭 솔버를 통합한 새로운 멀티 에이전트 아키텍처를 제안하고 자원 할당 문제를 통해 그 유효성을 검증했다.