본 논문은 게임 환경을 인공 일반 지능(AGI) 연구를 위한 테스트베드로 활용하고, 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 하는 게임 에이전트(LLMGAs)에 대한 최신 연구를 종합적으로 검토한다. 단일 에이전트 수준에서 기억, 추론, 지각-행동 인터페이스를 중심으로, 다중 에이전트 수준에서 통신 프로토콜과 조직 모델을 통해 에이전트의 협업, 역할 분담, 사회적 행동을 설명한다. 또한, 주요 게임 장르와 에이전트 요구 사항을 연결하는 분류 체계를 제시한다.
