본 논문은 경제적 의사 결정에 언어를 통합하는 LAMP (Language-Augmented Multi-Agent Policy) 프레임워크를 제안합니다. LAMP는 Think-Speak-Decide 파이프라인을 통해 수치적 데이터, 추론, 및 언어를 융합하여 다중 에이전트 강화 학습(MARL) 기반의 경제적 의사 결정을 최적화합니다. 실험 결과, LAMP는 MARL 및 LLM 기반의 baseline 대비 우수한 성능을 보이며, 보다 효과적이고 견고한 경제 전략을 제공할 수 있음을 입증합니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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언어적 요소를 경제적 의사 결정에 성공적으로 통합하여 실제 환경과의 격차를 줄임.
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MARL 및 LLM 기반 baseline 대비 우수한 성능을 보임 (누적 수익, 견고성, 해석 가능성 측면에서).
