본 논문은 대학생들의 성공적인 학업을 지원하는 데 중요한 역할을 하는 학업 상담 과정에서, 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 시간 소모적인 작업을 자동화하고 인간의 감독을 유지하는 다중 에이전트 시스템인 AdvisingWise를 제안한다. AdvisingWise는 권위 있는 기관 자료를 활용하고, 학생들의 배경에 따라 적응적으로 질문하여 신뢰할 수 있고 개인화된 답변을 생성한다. 모든 시스템 응답은 학생에게 전달되기 전에 인간 상담원의 검증을 거친다. 20개의 샘플 쿼리에 대한 전문가 평가, 정보 검색 전략에 대한 LLM-as-a-judge 평가, 8명의 학업 상담원을 대상으로 한 사용자 연구를 통해 AdvisingWise의 효용성을 평가했다. 그 결과 AdvisingWise는 정확하고 개인화된 응답을 제공하며, 상담원들은 시스템 사용 후 신뢰성과 개인화에 대한 우려가 감소하면서 긍정적인 인식을 나타냈다.
