Multi-Model Agent 환경의 불확실성 해결을 위한 Settlement Seam 제어 설계

Context

단일 모델 기반 Agent 시스템에서 관찰된 Emergent Behavior가 모델 다양성 확보 후 소멸하는 현상 발생. 입력값 조작(Input Shock)을 통한 시장 제어 시도가 Heterogeneous Population의 독립적 의사결정으로 인해 무력화되는 한계 노출.

Technical Solution

• 단일 모델 구조에서 OpenAI, NVIDIA, OpenBMB 및 Fine-tuned 모델이 혼합된 Council 구조로 전환하여 모델 간 Heterogeneity 확보
• Rule-based Stand-in 모델과 실제 LLM Agent 간의 의사결정 격차를 확인하여 시뮬레이터의 신뢰성 검증
• Input-based Control 방식의 한계를 인정하고, 결정론적 결과 보장을 위해 Settlement Seam 단계에서 직접 Price를 오버라이드하는 설계 도입
• Agent의 자율적 거래(Upstream)와 시스템의 강제적 정산(Downstream)을 분리하여 Emergence의 질감과 시스템의 안정성을 동시에 확보
• 정산 시점에 Reference Price를 직접 수정하는 Authoring 방식을 통해 특정 경제 이벤트의 확실한 발생 보장