본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 다중 에이전트 시스템(MAS)을 활용한 현실적인 인간 행동 시뮬레이션 도구의 부족을 해결하기 위해 TinyTroupe라는 새로운 시뮬레이션 툴킷을 제시합니다. TinyTroupe는 상세한 페르소나 정의(국적, 나이, 직업, 성격, 신념, 행동 등)와 LLM 기반의 다양한 제어 메커니즘을 제공하여 개인 또는 집단 수준의 행동 문제를 간결하게 공식화하고 해결할 수 있도록 합니다. 브레인스토밍 및 시장 조사 세션과 같은 예시를 통해 구성 요소를 설명하고, 정량적 및 정성적 평가를 통해 가능성, 한계 및 트레이드오프를 강조합니다. Python 기반으로 구현되었지만, 다른 환경에서 부분적 또는 완전하게 통합될 수 있는 새로운 개념적 기여를 목표로 합니다. 소스 코드는 깃허브에서 공개적으로 제공됩니다.
