AutoWorldBuilder는 게임·문학용 가상 세계관 구축을 자동화하는 멀티 에이전트 협업 시스템이다. 충돌 감지형 개념 네트워크, DAG 기반 배치 스케줄러, 약 90% 토큰을 줄이는 4계층 컨텍스트 압축, 전담 Auditor 에이전트의 반복 검수(제안 통과율 42%→85% 이상) 등 5개 구성요소로 컨텍스트 폭증·일관성·품질보증 문제를 해결한다. GPT-OSS 120B와 DeepSeek v3.2를 백엔드로 20개 세계관 구축 과제에서 95.0% 성공률을 기록했고, 세계당 56~103개의 자기일관적 개념을 18~31분 만에 충돌 없이 생성했다. 계층별 예산 압축, 생성·검수 분리 같은 설계 패턴은 지식 집약적 멀티 에이전트 LLM 애플리케이션 전반에 적용 가능하다.
- •개념 네트워크, DAG 스케줄러, 컨텍스트 압축, 반복 검수, 스킬 기반 에이전트의 5개 구성요소 통합
- •4계층 컨텍스트 압축으로 약 90% 토큰 절감
- •Auditor 에이전트 반복 검수로 제안 통과율 42%에서 85% 이상으로 향상
- •GPT-OSS 120B·DeepSeek v3.2 기반 20개 과제에서 95.0% 성공률, 세계당 56~103개 개념을 18~31분에 무충돌 생성
Fictional Worldbuilding: Multi-Agent LLM Collaboration with Hierarchical Context Compression and Iterative Review
본문 미리보기
arXiv:2607.09403v1 Announce Type: new Abstract: Worldbuilding, the construction of coherent fictional worlds, is a foundational task in game design and literary creation. Large Language Models (LLMs) offer new possibilities for automated content generation, but their application to worldbuilding faces three challenges: context explosion that grows linearly with the building process, the tension between creative diversity and content consistency, and the absence of automated quality assurance. T
전체 내용이 궁금하다면?
원문을 직접 읽어보세요