연구진은 LLM 기반 에이전트가 경제학 연구와 같이 기계가 검증하기 어려운 작업에 활용될 때 발생하는 신뢰성 문제를 해결하기 위해 pAI-Econ-claude 아키텍처를 개발했어요.
pAI-Econ-claude는 중간 기록을 공유하고, 오류를 진단하며, 인간의 판단을 통해 최종 결과의 정확성을 높이는 게이티드 인간-루프 멀티 에이전트 아키텍처예요.
평가 결과, 게이티드 아키텍처는 5가지 경제 이론 작업에서 기존 방식보다 성능이 우수했으며, 오류 심각도는 감소하고 유용성은 향상됐어요.