이 포지션 논문은 동적 환경과 상호작용하며 목표를 추구하고 시간에 따라 적응하는 AI 에이전트를 '행동 시스템'으로 보고, 현재의 평가 방식이 결과(성능)에만 초점을 맞출 뿐 그 결과를 만들어내는 행동 과정 자체는 다루지 않는다고 지적한다. 저자들은 행동과학의 교훈을 빌려 AI 에이전트도 체계적 관찰, 섭동(perturbation), 행동 해석을 통해 평가해야 한다고 주장하며, 엄밀한 '행동 테스트'를 개발하기 위한 연구 의제를 제안한다. 구체적으로는 행동 시퀀스에서 의사결정 전략을 복원하는 방법, 행동 차이를 분리해내는 환경 설계, 멀티에이전트 시스템에서의 창발적 동역학 탐색 등이 포함된다. 이는 궁극적으로 'AI 행동 과학'을 구축하기 위한 로드맵을 제시한다.

• •AI 에이전트를 결과 중심이 아닌 '행동 시스템'으로 보고 행동 과정 자체를 평가해야 한다는 주장
• •행동과학 방법론(체계적 관찰, 섭동, 해석)을 AI 에이전트 평가에 적용 제안
• •행동 시퀀스에서 의사결정 전략을 복원하는 방법론 개발 필요성 제기
• •멀티에이전트 시스템의 창발적 동역학을 탐색하는 연구 의제 제시