연구진은 LLM 기반 에이전트 안내를 위한 게임 이론 피드백 루프 방식의 새로운 방법을 제시했습니다. 에이전트 상호작용 로그를 그래프로 변환하고, 내쉬 균형을 계산하여 에이전트 시스템 프롬프트에 전략적 제어 신호로 주입합니다. 실험 결과, 성공률은 20.0%에서 42.9%로 향상되었고, 도구 사용 변동성은 감소했으며, 성공에 필요한 예상 시간은 단축되었습니다.