본 논문은 LLM 에이전트를 활용하여 거시경제적 기대를 시뮬레이션하는 새로운 프레임워크를 제시한다. 다양한 기능 모듈을 갖춘 LLM 에이전트를 구성하여, 여러 경제 주체의 기대를 다루는 세 가지 대표적인 설문 실험을 재현한다. LLM 에이전트가 시뮬레이션한 기대는 인간의 기대보다 동질적이지만, 단순한 프롬프트 엔지니어링에 의존하는 LLM보다 일관적으로 우수한 성능을 보이며, 인간과 유사한 심리적 메커니즘을 갖추고 있음을 확인했다. 이러한 능력은 각 구성 요소의 기여에서 비롯되며, 아키텍처 설계를 위한 지침을 제공한다. 본 연구는 기존 방법론을 보완하고, 거시경제 연구에서 AI 행동 과학에 대한 새로운 통찰력을 제공한다.
