Can Large Language Models Implement Agent-Based Models? An ODD-based Replication Study

Fri, 01 May 2026 08:47:40 GMT

### 저자

Nuno Fachada, Daniel Fernandes, Carlos M. Fernandes, Joao P. Matos-Carvalho

### 💡 개요

본 연구는 대규모 언어 모델(LLM)이 표준화된 명세로부터 에이전트 기반 모델(ABM)을 신뢰성 있게 구현하여 재현, 검증 및 타당성 확보가 가능한지 질문합니다. 이를 위해 17가지 LLM을 대상으로 PPHPC 포식자-피식자 모델에 대한 ODD(Overview, Design Concepts, Details) 명세 기반 코드 생성 작업을 수행하고, 실행 가능성, 통계적 정확성, 효율성 및 유지보수성을 평가했습니다. 연구 결과, LLM이 ABM의 동작을 충실히 재현하는 코드를 생성할 수 있지만, 이는 보장되지 않으며 실행 가능성만으로는 과학적 활용에 충분하지 않음을 보여줍니다.

### 🔑 시사점 및 한계

- LLM은 에이전트 기반 모델 구현을 위한 잠재력 있는 도구이지만, 현재는 구현의 정확성과 신뢰성을 보장하지 못합니다.

- GPT-4.1은 통계적으로 유효하고 효율적인 ABM 구현을 생성하는 데 있어 가장 뛰어난 성능을 보였으며, Claude 3.7 Sonnet도 준수한 성능을 나타냈습니다.

- 생성된 코드의 실행 가능성만으로는 모델의 과학적 타당성을 확보하기 어려우며, 추가적인 검증 과정이 필수적입니다.

- LLM을 모델 엔지니어링 도구로 활용할 때의 장점과 현재의 한계를 명확히 제시하여 재현 가능한 ABM 및 생태 모델링에 대한 시사점을 제공합니다.

- 향후 연구는 LLM의 ABM 구현 능력을 더욱 향상시키고, 자동화된 검증 및 타당성 평가 방법을 개발하는 데 초점을 맞춰야 합니다.

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[PDF 보기](https://arxiv.org/pdf/2602.10140)