AI 투어 미팅: LLM 에이전트를 통한 그룹 여행 계획

초록

본 논문은 다수의 LLM(Large Language Model) 기반 에이전트로 구동되는 그룹 여행 계획 프레임워크인 AI Tour Meeting을 제안한다. 에이전트들은 각각 고유한 페르소나로 인스턴스화되며, 자연어 논의를 통해 자신들의 제약 조건과 선호도를 충족하는 여행 일정을 협력적으로 탐색한다. 이 프레임워크는 에이전트 페르소나, 논의 워크플로우, 모니터링 및 LLM 배포를 구성하기 위한 인터페이스를 제공함으로써 이러한 논의를 쉽고 유연하게 조율할 수 있게 한다. 주요 사용 사례는 여행 계획 논의 중 다중 LLM 에이전트의 행동을 분석하기 위한 시뮬레이션 도구이다. 본 논문은 시스템 검증과 프레임워크를 통해 얻은 여러 분석 결과를 제시함으로써 해당 프레임워크의 유용성을 입증한다.

English

This paper proposes AI Tour Meeting, a group travel planning framework powered by multiple Large Language Model (LLM)-based agents. The agents are instantiated with distinct personas and collaboratively seek an itinerary that satisfies their constraints and preferences through natural language discussion. The framework enables easy and flexible orchestration of such discussions by providing interfaces for configuring agent personas, discussion workflows, monitoring, and LLM deployment. Its primary use case is a simulation tool for analyzing the behavior of multiple LLM agents during tour planning discussions. This paper demonstrates the utility of the framework by presenting system validation and several analytical results obtained by the framework.