GASim은 대규모 사회 시뮬레이션을 위한 하이브리드 프레임워크로, LLM 기반 에이전트와 ABM을 결합하여 성능을 향상시켰습니다.
GASim은 Graph-Optimized Memory (GOM)를 도입하여 LLM 기반 검색 지연을 줄이고, Graph Message Passing (GMP)을 사용하여 ABM 실행을 병렬화했습니다.
실험 결과 GASim은 기존 프레임워크보다 9.94배 빠른 속도를 보이며, 토큰 사용량을 20% 미만으로 줄였습니다.