본 논문은 도시 계획 분석에 성공적인 AI가 다음 단계로 나아가, 투명하게 제약 조건과 이해 관계자의 가치를 고려하여 부지 추천, 자원 할당, 트레이드오프 평가를 수행하는 AI 기반 의사 결정 에이전트의 가능성을 제시합니다. 특히, CoT 프롬프팅, ReAct, 다중 에이전트 협업 프레임워크와 같은 추론 AI의 최근 발전을 활용하여, Perception, Foundation, Reasoning의 3가지 인지 계층과 Analysis, Generation, Verification, Evaluation, Collaboration, Decision의 6가지 로직 구성 요소를 통합하는 Agentic Urban Planning AI Framework를 제안합니다. 이 프레임워크는 가치 기반, 규칙 기반, 설명 가능한 추론 능력이 도시 계획 결정에 필수적임을 강조하며, 통계적 학습의 한계를 극복하는 방법을 제시합니다. 또한, 추론 에이전트와 통계적 학습을 비교하고, 벤치마크 평가 지표를 포함한 포괄적인 아키텍처를 제시하며, 중요한 연구 과제를 제시합니다. 궁극적으로, AI 에이전트가 인간 계획자를 대체하는 것이 아니라, 솔루션 공간을 체계적으로 탐색하고, 규제 준수를 검증하며, 투명하게 트레이드오프를 고려함으로써 인간의 판단을 증폭시키는 방법을 보여줍니다.
