연구진이 LLM 기반 에이전트 프레임워크 AgentMob을 제안하여 이동 예측의 정확도와 해석 가능성을 높였습니다. AgentMob은 GPT-5.4를 활용하여 약한 신호나 상반되는 정보가 있을 때 추가 증거를 수집하는 반복적인 추론을 수행합니다. 세 가지 이동 데이터셋에서 AgentMob은 기존 방식보다 뛰어난 성능을 보였으며, 특히 불확실한 예측에서 정확도를 크게 향상시켰습니다.