연구진은 LLM 추론 시 내부 지식과 외부 지식 간 충돌을 해결하는 MACR 프레임워크를 제안했어요. MACR은 LLM의 답변에 대한 신뢰도를 측정하여 내부 지식이 부족하면 외부 지식을 활용하고, 다중 에이전트 추론을 통해 충돌을 해결해요. 실험 결과, MACR은 기존 방식보다 성능이 뛰어나고, 명시적인 충돌 해결 과정을 제공하는 것으로 나타났어요.