LLM 기반 전략 에이전트의 이중 수준 탐색 구조 비교 및 사회적 추론 게임 응용 분석

Q: 이 논문에서 정의한 LLM 기반 전략 에이전트란 무엇인가?

LLM 기반 전략 에이전트는 대규모 언어 모델의 자연어 생성 능력을 활용하여 복잡한 의사결정과 전략 수립을 수행하는 지능형 시스템이다. 이는 고수준의 전략적 의도를 자연어 형태로 생성하고, 이를 탐색 기반 실행기를 통해 정제된 저수준 정책으로 변환함으로써, 전략 표현의 유연성과 실행 일관성을 확보하고자 한다.

Q: STRATEGIST와 DITS가 LLM 기반 전략 에이전트 설계에서 어떤 차이를 보이는가?

연구 결과, STRATEGIST는 LLM의 언어 기반 전략 생성과 MCTS의 실행 정제를 결합한 이중 수준 탐색 구조로 전략 표현력 강화에 중점을 둔다. 반면 DITS는 시뮬레이션 경로의 전략적 기여도를 정량화하여 탐색 자원을 재분배함으로써 탐색 효율성과 학습 안정성 확보에 초점을 맞춘다.

채윤진; 정다흰

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 채윤진 (숭실대학교) 정다흰 (숭실대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2025 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2025.7

수록면: 1,670 - 1,672 (3page)

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본 논문은 LLM 기반 전략 에이전트의 탐색 구조와 전략 생성 방식을 중심으로, STRATEGIST와 DITS를 비교·분석하였다. STRATEGIST는 고수준 전략과 MCTS의 결합을 통해 사회적 추론 게임에서 전략 수행 능력을 입증하였으며, DITS는 전략적 영향도 기반 탐색 최 ... 전체 초록 보기

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