본 논문은 기존 여행 계획 플랫폼의 한계를 극복하기 위해 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 다중 에이전트 프레임워크인 Vaiage를 제시한다. Vaiage는 목표 조건 추천 및 순차적 계획 기능을 갖춘 LLM을 활용하여 사용자 의도를 추론하고, 예산, 시간, 그룹 규모, 날씨 등의 제약 조건을 고려하여 개인화된 목적지 및 활동을 제안하고 여정을 생성한다. 자연어 상호 작용, 구조적 도구 사용, 지도 기반 피드백 루프를 통해 적응적이고 설명 가능하며 종단 간 여행 계획을 지원한다. GPT-4 기반 평가 및 정성적 피드백을 통한 실험 결과, Vaiage는 평균 8.5점(10점 만점)을 기록하며, 특히 실행 가능성 측면에서 기존 방법보다 우수한 성능을 보였다. 에이전트 조정, 특히 전략 및 정보 에이전트의 역할이 여정 품질 향상에 크게 기여한 것으로 나타났다.
