본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 대화형 AI 에이전트의 사회적 및 대화적 지능 향상을 위한 다모듈 프레임워크를 제안합니다. 기존 LLM이 단일 호출로는 부족한 인간다운 반응을 보이는 한계를 극복하기 위해, 추론 모듈, 지식 및 외부 정보 관리 모듈, 상황에 맞는 반응 생성 모듈로 구성된 프레임워크를 개발했습니다. 이 프레임워크는 LLM을 통합하여 사용자와의 대화에서 인간과 유사한 경험을 제공합니다. 향후 연구로는 수집된 대화 데이터를 강화 학습에 활용하여 AI의 인간 선호도 학습을 계획하고 있습니다. 실험 결과, 제안된 프레임워크가 LLM 미세 조정 없이도 사회적 및 대화적 지능을 향상시켰음을 보여줍니다.
