MALLM (Multi-Agent Large Language Models)은 다중 에이전트 논쟁(MAD)의 구성 요소를 체계적으로 분석할 수 있는 오픈소스 프레임워크입니다. 기존 MAD 프레임워크의 한계인 도구 사용 중심 설계, 통합 평가 부족, 제한적인 구성 가능성(에이전트 페르소나, 응답 생성기, 논의 패러다임, 의사 결정 프로토콜)을 극복하고, 144가지 이상의 고유한 MAD 구성을 제공합니다. 에이전트 페르소나(전문가, 개성 등), 응답 생성기(비판적, 추론적 등), 논의 패러다임(메모리, 릴레이 등), 의사 결정 프로토콜(투표, 합의 등)을 간단한 설정 파일로 정의하고, Hugging Face 데이터셋을 로드하여 MAD 구성 비교를 위한 평가 파이프라인을 제공합니다. 이는 연구자들이 문제에 맞게 논쟁을 체계적으로 구성, 실행, 평가하고, 구성 요소와 상호 작용을 이해하는 데 도움을 줍니다.
