연구진은 LLM 에이전트 기반 연립 정부 협상 시뮬레이션 프레임워크를 개발했어요. RLHF의 편향성을 극복하기 위해 SFT, DPO, RAG 기술을 결합하여 각 당의 이념적 정체성을 강화했어요. 2019년 플랑드르 선거를 기반으로 시뮬레이션을 진행, 실제 연립 정부 협상 결과와 유사한 결과를 얻었어요. 개발된 프레임워크는 각 조항의 기원을 추적하고 당별 영향력을 분석하는 기능을 제공해요.
DPO를 통해 각 당의 공격적인 당파적 성격을 부여하고, RAG 파이프라인을 통해 공식 선언문에 부합하도록 제한했어요. MILT, CIS 등의 도구를 활용하여 협상 과정을 해석 가능하게 만들고, 실제 연립 정부 협정과의 일치성을 검증했어요.
세 번의 독립적인 시뮬레이션 결과, N-VA, CD&V, Open Vld 순의 안정적인 결과를 얻었으며, 선언문 기반의 기원 추적은 실제 결과 예측에 효과적이었어요. 이 프레임워크는 당 간의 호환성을 사전 탐색하고 중재 과정을 연구하는 데 활용될 수 있어요.