본 논문은 추론 및 행동(ReAct) 전략을 활용하여 대규모 언어 모델(LLM)의 작업 지향 대화(TOD) 수행 능력을 향상시키는 연구에 대해 다룹니다. ReAct 전략을 적용한 LLM(ReAct-LLM)을 시뮬레이션 및 실제 사용자 평가를 통해 평가하였습니다. 시뮬레이션 결과에서는 기존 최첨단 방식에 비해 성공률이 현저히 낮았지만, 실제 사용자 평가에서는 그 차이가 줄어들었습니다. 더 나아가, 성공률은 낮았음에도 불구하고, 자연스럽고 자신감 있는 응답 덕분에 사용자 만족도는 기준 모델보다 높게 나타났습니다.
