연구자가 Generative Agents처럼 25개 페르소나를 흉내내는 대신, 각자 다른 모델 가중치를 가진 4개의 LLM 에이전트를 구축했어요. 각 에이전트는 개별 LoRA 어댑터를 사용하여 페르소나를 유지하며, 30라운드마다 자체 경험을 바탕으로 4비트 QLoRA 훈련을 진행해요. 연구 결과, 모든 에이전트가 긍정적인 감정 변화를 보였고, 각 페르소나의 특징에 맞는 말투를 보였으며, 공유 LoRA 방식의 문제점을 해결했어요.