[논문리뷰] CharacterGPT: A Persona Reconstruction Framework for Role-Playing Agents (NAACL 2025)
CharacterGPT는 챕터별 소설 요약에서 인물 특성을 점진적으로 추출해 캐릭터 페르소나를 동적으로 재구성함으로써 일관된 역할 수행을 돕는 프레임워크이다.
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[논문리뷰] KMI: A Dataset of Korean Motivational Interviewing Dialogues for Psychotherapy (NAACL 2025)
본 논문은 전문 치료사 지식을 반영한 동기면담(MI) 시뮬레이션 프레임워크를 통해 한국어 MI 대화 1,000건의 고품질 합성 데이터셋(KMI)을 생성하고, 이를 기반으로 한 대화 모델의 전문성과 실용성을 평가하였다.
[논문리뷰] MetaGPT- Meta Programming for A Multi-Agent Collaborative Framework (ICLR 2024)
MetaGPT는 인간의 표준 운영 절차(SOPs)를 활용해 역할별 에이전트 간 협업을 체계화하고, 구조화된 출력물 기반의 메타프로그래밍을 통해 소프트웨어 개발 자동화를 고도화하여, 코드 생성 품질과 작업 완료율에서 최첨단 성능을 보이는 LLM 기반 다중 에이전트 협업 프레임워크이다.
[논문리뷰] Theory of Mind for Multi-Agent Collaboration via Large Language Models (EMNLP 2023)
본 연구는 대형언어모델(LLM) 기반 에이전트의 다중 에이전트 협력 및 마음 이론(ToM) 추론 능력을 평가하고, 명시적 신념 상태 표현이 성능과 ToM 정확성을 향상시킨다는 점을 밝혔다.
[논문리뷰] CAMEL: Communicative Agents for “Mind” Exploration of Large Language Model Society (NeurIPS 2023)
이 논문은 대화형 언어 모델이 복잡한 작업 수행에서 성공하기 위해 인간의 입력에 의존하는 문제를 해결하기 위해, 역할 놀이 기반의 새로운 대화형 에이전트 프레임워크를 제안하고 자율적인 협력 기술을 개발하는 방법을 탐구합니다.