Revac: 사회 추론 기반 의사 결정 에이전트

Revac: A Social Deduction Reasoning Agent

마피아와 같은 사회 추론 게임은 독특한 인공지능 도전을 제시합니다. 플레이어는 불확실성 속에서 추론하고, 불완전하고 의도적으로 오해를 불러일으키는 정보를 해석하며, 인간과 유사한 의사소통을 평가하고, 전략적인 제거 결정을 내려야 합니다. 결정론적인 보드 게임과는 달리, 마피아에서 성공하는 것은 완벽한 정보나 무차별 탐색이 아니라, 추론, 기억, 그리고 속임수가 존재하는 환경에서의 적응력에 달려 있습니다. 본 연구에서는 MindGames Arena 대회에서 사회 추론 트랙에서 1위를 차지한 AI 에이전트인 Revac-8의 설계 및 평가 결과를 제시합니다. 최종 에이전트는 단순한 2단계 추론 시스템에서 시작하여, 기억 기반 플레이어 프로파일링, 비난 및 방어에 대한 소셜 그래프 분석, 그리고 의사소통을 위한 동적 어조 선택 기능을 통합한 다중 모듈 아키텍처로 발전했습니다. 이러한 결과는 높은 위험을 가진 사회적 환경에서 강력한 성능을 달성하기 위해서는 구조화된 기억과 적응적인 의사소통이 중요하다는 것을 강조합니다.

Social deduction games such as Mafia present a unique AI challenge: players must reason under uncertainty, interpret incomplete and intentionally misleading information, evaluate human-like communication, and make strategic elimination decisions. Unlike deterministic board games, success in Mafia depends not on perfect information or brute-force search, but on inference, memory, and adaptability in the presence of deception. This work presents the design and evaluation of Revac-8, an AI agent developed for the Social Deduction track of the MindGames Arena competition, where it achieved first place. The final agent evolved from a simple two-stage reasoning system into a multi-module architecture that integrates memory-based player profiling, social-graph analysis of accusations and defenses, and dynamic tone selection for communication. These results highlight the importance of structured memory and adaptive communication for achieving strong performance in high-stakes social environments.