ScioMind는 LLM 기반 다중 에이전트 시뮬레이션 프레임워크로, 구조화된 의견 동역학과 LLM 기반 에이전트 추론을 결합합니다. 메모리 기반의 믿음 업데이트 규칙, 계층적 메모리 아키텍처, 코퍼스 기반 검색 파이프라인을 통해 동적 에이전트 프로필을 생성하여 다양한 성격과 변화하는 내부 상태를 지원합니다. 실제 정책 논쟁 시나리오에서 ScioMind를 평가한 결과, 제안된 구성 요소들이 행동 현실주의를 개선하는 것으로 나타났습니다.