3B 모델 다섯 마리(Qwen2.5-3B)로 구성한 숲속 경제 시뮬레이션 'Thousand Token Wood'의 엔지니어링 후기다. 핵심 교훈은 소형 모델이 형식 생성에는 100% 신뢰할 만하지만 추론은 약하다는 것으로, 자기가 생산하는 재화를 사겠다고 주문하는 오류를 더 큰 모델이 아니라 '생산물·금지 구매·부족 품목·예시'를 명시한 날카로운 프롬프트로 바로잡았다. 또 죽은 경제를 살리려면 결핍을 설계해야 했고(식단 다양성, 부패, 겨울 장작 위기), 안녕도(wellbeing)는 0으로 떨어지는 누적치 대신 평균회귀 기분값으로 바꿔 죽음의 소용돌이를 없앴다. 튤립 버블·남해회사·1929년 뱅크런 같은 실제 시장사를 숲 전설로 재구성해 실제 충격을 주입하자, '오나의 곳간 인출 사태'에서 올빼미가 꿀을 투매해 가격이 10에서 3으로 폭락하는 등 스크립트 없는 창발이 나타났다. 15턴 실행에서 유효 JSON 100%, 지니계수 0.14→0.38로 빈부격차가 벌어졌다.

• •Qwen2.5-3B 에이전트 5마리가 vLLM·Modal로 서빙되며 턴당 단일 배치 GPU 호출로 의사결정
• •소형 모델은 유효 JSON 100% 생성하나 추론은 약함 → 프롬프트에 생산물·금지·부족품·예시 명시로 해결
• •창발적 경제는 결필 설계가 필수: 식단 제한·부패·결울 장작 위기로 거래 동기 생성
• •안녕도를 평균회귀 기분값으로 재설계해 0으로 근접하는 죽음의 소용돌이 제거
• •실제 시장사(튜립 버블·남해회사·녅런)를 전설로 재구성해 충격 주입, 꿀값 10→3 폭락 등 비스크립트 창발 확인