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Dev.toAI/ML
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LLM 기반 에이전트 경제 시뮬레이션을 위한 선언적 아키텍처 Doxa 설계
An open-source platform for simulating economies with artificial intelligence agents: Doxa
AI 요약
Context
기존 시뮬레이션 에이전트의 정적인 if/else 기반 로직으로 인한 인간의 비합리적 시장 심리 및 적응형 전략 재현의 한계. 설정 스크립트의 복잡도로 인한 시나리오 관리 및 실험 재현성 확보의 어려움.
Technical Solution
- YAML 기반 Declarative Scenario 설계를 통한 세계관 구조와 에이전트 동작 정의의 완전한 분리
- LLM(Gemini, OpenAI, Ollama)을 에이전트의 Brain으로 통합하여 비결정론적 의사결정 체계 구축
- FastAPI와 Pydantic 조합을 통한 API 계층 설계 및 엄격한 데이터 Validation 보장
- 시나리오 파일과 엔진 버전에 종속적인 실행 구조를 통한 실험의 과학적 Reproducibility 확보
- 모듈형 아키텍처 설계를 통한 에이전트 로직, 시장 보상 메커니즘, 이벤트 타입의 독립적 확장 가능성 제공
실천 포인트
- 복잡한 비즈니스 규칙 정의 시 하드코딩 대신 YAML 등 선언적 설정 파일 도입 검토 - 에이전트 시스템 설계 시 '상태 정의(What)'와 '실행 로직(How)'을 분리하여 유지보수성 향상 - LLM 도입 시 Persona와 Goal을 명확히 부여하여 Rule-based 로직의 한계 극복 시도