Chimera는 대규모 언어 모델(LLM)을 자율 의사 결정 에이전트로 활용할 때 발생할 수 있는 위험을 해결하기 위해 개발된 신경-기호-인과 아키텍처입니다. Chimera는 LLM 전략가, 형식적으로 검증된 기호 제약 엔진, 반사실적 추론을 위한 인과 추론 모듈을 통합합니다. 가격 탄력성, 신뢰 역학, 계절적 수요를 특징으로 하는 실제 전자 상거래 환경에서 52주 시뮬레이션을 통해 baseline 아키텍처(LLM-only, 기호 제약이 있는 LLM)와 비교하여 벤치마킹되었습니다. 그 결과, Chimera는 프롬프트에 구애받지 않는 견고성을 보여주며, 가장 높은 수익과 브랜드 신뢰도 향상을 달성했습니다.
