연구진은 AI 에이전트의 의사 결정이 사용자와 일치하도록, 사용자의 해석을 충실히 반영하는 '행동 규격(Behavioral Specification)'을 제안했어요.
행동 규격은 사용자의 데이터를 압축하여 해석 패턴으로 만들고, 이를 언어 모델의 맥락 정보로 활용하여 표현 정확도를 높이고 모델의 불확실성을 줄여요.
14개의 공개된 자서전 데이터셋에서 행동 규격은 표현 정확도를 향상시키고, 기존 맥락보다 25배 적은 비용으로 대부분의 정보를 복구하며, 특히 해석이 필요한 질문에서 효과적이었어요.