본 논문은 인공지능 에이전트의 과학적 아이디어 생성 능력 향상을 위해 다중 에이전트 협업 구조를 제안한다. 단일 에이전트 방식의 한계를 극복하고자, 그룹 규모, 리더 유무, 구성원의 학제 간 다양성 및 경험 수준 등 다양한 구성을 비교 분석한다. 에이전트 기반 점수 및 인간 평가를 통해 아이디어의 참신성, 전략적 비전, 통합 수준 등을 평가한 결과, 다중 에이전트 토론이 단일 에이전트보다 훨씬 우수한 성능을 보임을 확인했다. 특히 리더의 존재가 아이디어의 통합성과 비전을 향상시키는 촉매 역할을 하며, 인지적 다양성이 아이디어 질 향상의 주요 동인임을 밝혔다. 하지만 고 경험자의 지식 기반이 부족한 팀은 단일 유능한 에이전트를 능가하지 못하는 것으로 나타나 전문성의 중요성도 강조했다.
