Multi-agent debate (MAD) 프레임워크는 허위 정보 탐지에 유망한 접근법으로 부상했으며, 본 연구에서는 사실적 증거 검색을 통합한 증거 기반 MAD 프레임워크 ED2D를 소개합니다. ED2D는 탐지 프레임워크뿐만 아니라 사용자 신념을 교정하고 허위 정보 공유를 막기 위한 설득력 있는 다중 에이전트 시스템으로 설계되었습니다. ED2D가 생성한 반박 내용을 인간 전문가가 작성한 내용과 비교한 결과, ED2D가 기존 기준치를 능가하는 성과를 보였습니다. ED2D의 잘못된 분류는 사용자의 오해를 강화할 수 있는 위험도 내포하고 있습니다. 본 연구는 ED2D를 탐구하고 비판적 사고 및 협업적 사실 확인을 촉진하기 위한 공개 커뮤니티 웹사이트를 개발했습니다.