본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 기반 에이전트(LLM Agents)를 사용하여 거시경제적 기대를 시뮬레이션하는 새로운 프레임워크를 제시한다. 다양한 기능 모듈을 갖춘 LLM Agents를 구축하여 여러 경제 주체의 기대를 다루는 세 가지 대표적인 설문 조사를 재현한다. LLM Agents가 시뮬레이션한 기대는 인간의 기대보다 동질적이지만, 단순한 프롬프트 엔지니어링에 의존하는 LLM보다 일관적으로 우수한 성능을 보이며, 인간과 유사한 사고 방식을 보인다. 평가 결과, 이러한 능력은 구성 요소의 기여에서 비롯되며, 아키텍처 설계를 위한 지침을 제공한다. 본 연구는 기존 방법론을 보완하고, 거시경제 연구에서 AI 행동 과학에 대한 새로운 통찰력을 제공한다.
