연구진은 다중 에이전트 게임에서 LLM의 전략적 추론 능력을 향상시키는 Strat-Reasoner 프레임워크를 제안했습니다. Strat-Reasoner는 다른 에이전트의 추론 과정을 통합하는 재귀적 추론 패러다임을 도입하고, 중앙 집중식 CoT 비교 모듈을 활용하여 추론 품질을 평가합니다. 실험 결과, Strat-Reasoner는 다양한 다중 에이전트 게임에서 LLM의 전략적 능력을 평균 22.1% 향상시켰습니다.