서로 다른 AI 모델이 토론하며 오류를 잡는 에이전트 구조
두 에 서로 반대되는 입장과 실제 자료를 주고 여섯 차례 토론하게 했다. 실제 자료는 방식으로 제공했다. 별도의 진행 에이전트는 우세한 쪽을 흔들어 토론이 한 방향으로 굳지 않게 했다.
마지막에는 토론에 참여하지 않은 다른 이 주장들을 하고 점수를 매겼다. 토론자와 판정자가 같은 모델일 때는 공통된 약점 때문에 지어낸 통계까지 맞다고 인정하는 문제가 생겼다. 토론자는 ini로 유지하고 판정자를 Claude로 바꾸자 서로의 오류를 잡는 효과가 나타났다.
토론이 이어지면서 상대의 약한 논리나 앞뒤가 맞지 않는 발언을 찾아 집중적으로 공격하기도 했다. 진행 에이전트가 없으면 각자 같은 주장을 반복해 토론이 제자리걸음을 했다.
핵심 포인트
- 두 가 반대 입장에서 실제 자료를 바탕으로 여섯 차례 토론했다.
- 토론자와 판정자가 같은 모델이면 같은 오류와 지어낸 통계를 함께 믿을 수 있다.
- ini 토론자와 Claude 판정자를 조합하자 서로의 실수를 더 잘 잡았다.
- 진행 에이전트는 반복되는 논쟁을 깨고 우세한 쪽의 논리를 다시 시험했다.
- 비용을 관리하려면 토론 횟수를 제한하고 중요한 판단에만 이 구조를 쓰는 편이 좋다.