본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 다중 에이전트 시뮬레이션의 상호작용 시나리오를 자동으로 공식화하는 Generative Agents for Multi-Agent Autoformalization (GAMA) 프레임워크를 제시합니다. 자연어로 기술된 게임 이론적 시나리오(사회적 상호작용 표현)를 실행 가능한 논리 프로그램(게임 규칙 정의)으로 자동 공식화하고, 솔버 기반 검증을 통해 구문적 정확성을 보장합니다. 런타임 유효성을 위해 반복적인 토너먼트 기반 절차를 통해 생성된 규칙과 전략을 테스트하고, 정답 결과가 있을 경우 정확한 의미론적 검증을 수행합니다. 5가지 2x2 동시 이동 게임에 대한 110개의 자연어 설명 실험에서, Claude 3.5 Sonnet을 사용했을 때 구문적 정확도 100%, 의미론적 정확도 76.5%를, GPT-4o를 사용했을 때 구문적 정확도 99.82%, 의미론적 정확도 77%를 달성했습니다. 에이전트 전략의 자동 공식화에서도 높은 의미론적 정확도를 보였습니다.
