본 논문은 명시적인 과제 지정 없이도 다차원적인 욕구를 충족시키는 동기를 부여받아 자율적으로 과제를 제안하고 선택하는 욕구 기반 자율 에이전트(D2A)를 제시합니다. D2A는 욕구 충족 이론에서 영감을 받은 동적인 가치 시스템을 기반으로 하며, 사회적 상호 작용, 자아 실현, 자기 관리와 같은 인간의 욕구에 대한 이해를 통합합니다. 에이전트는 현재 상태의 가치를 평가하고, 후보 활동들을 제안하며, 내재적 동기와 가장 잘 맞는 활동을 선택합니다. 텍스트 기반 시뮬레이터인 Concordia에서 진행된 실험을 통해, 제안된 에이전트가 인간 행동과 유사한 변동성과 적응성을 보이며 일관되고 문맥적으로 관련된 일상 활동을 생성함을 보여줍니다. 다른 LLM 기반 에이전트와의 비교 분석을 통해 본 접근 방식이 시뮬레이션된 활동의 합리성을 크게 향상시킨다는 것을 입증합니다.
