연구 결과, 멀티 에이전트 LLM 팀은 단일 에이전트뿐만 아니라 인간 팀보다도 창의성에서 우수한 성과를 냈어요 (Cohen's d=1.50).
LLM 팀은 참신함을 유지하면서도 유용성도 유사한 수준으로, 6가지 문제 해결 과제에서 총 4,541개 LLM 아이디어와 341개 인간 팀 아이디어를 생성했어요.
LLM 팀은 넓은 범위의 대화가 창의적인 아이디어를 도출하는 데 도움이 되지만, 효율적인 탐색(높은 의미 확산, 짧은 경로)이 중요하며, 인간 팀은 부드러운 대화 흐름(높은 지역 일관성, 잦은 전환)이 중요해요.
모델 선택과 토론 구조가 LLM 대화 역학의 26.8% 변동성을 설명하며, 창의성을 증진하는 멀티 에이전트 시스템 개발의 길을 열었어요.