AgentEconomist: 경제적 직관을 실행 가능한 계산 실험으로 변환하는 엔드 투 엔드 에이전트 시스템

AgentEconomist: An End-to-end Agentic System Translating Economic Intuitions into Executable Computational Experiments

경제학 분야의 오랜 과제는 직관의 부족이 아니라, 직관적인 통찰력을 검증 가능한 연구로 변환하는 데 어려움이 있다는 점입니다. 이러한 과제를 해결하기 위해, 우리는 추상적인 직관을 실행 가능한 계산 실험으로 변환하도록 설계된 엔드 투 엔드 인터랙티브 시스템인 AgentEconomist를 소개합니다. AgentEconomist는 13,000편 이상의 고품질 학술 논문을 포함하는 도메인 특화 지식 기반을 기반으로 하며, 모듈화된 다단계 아키텍처를 사용합니다. 구체적으로, 아이디어 개발 단계는 문헌 기반 가설을 생성하고, 실험 설계 단계는 시뮬레이터에 맞게 실험 매개변수 및 프로토콜을 구성하며, 실험 실행 단계는 실험을 실행하고 구조화된 분석 결과를 반환합니다. 이러한 단계들은 함께 작동하여 경제적 직관을 실행 가능한 계산 실험으로 변환하는 인간-AI 협업, 반복적인 워크플로우를 형성합니다. 인간 전문가 평가 및 대규모 언어 모델(LLM)을 판정자로 활용한 광범위한 실험을 통해, AgentEconomist가 최첨단 범용 LLM보다 더 강력한 문헌 기반, 더 높은 독창성 및 통찰력을 갖춘 연구 아이디어를 생성한다는 것을 보여줍니다. 전반적으로, AgentEconomist는 인간-AI 협업 패러다임을 채택하여 연구자들이 고수준의 직관에 집중할 수 있도록 하고, 번역 및 계산 실행과 같은 노동 집약적인 프로세스를 에이전트에게 위임할 수 있도록 합니다.

A long-standing challenge in economics lies not in the lack of intuition, but in the difficulty of translating intuitive insights into verifiable research. To address this challenge, we introduce AgentEconomist, an end-to-end interactive system designed to translate abstract intuitions into executable computational experiments. Grounded in a domain-specific knowledge base covering over 13,000 high-quality academic papers, the system employs a modular multi-stage architecture. Specifically, the Idea Development Stage generates literature-grounded hypotheses, the Experimental Design Stage configures simulator-aligned experimental parameters and protocols, and the Experimental Execution Stage runs experiments and returns structured analyses. Together, these stages form a human-in-the-loop, iterative workflow that translates economic intuitions into executable computational experiments. Through extensive experiments involving human expert evaluation and large language models (LLMs) as judges, we show that the system generates research ideas with stronger literature grounding and higher novelty and insight than state-of-the-art generic LLMs. Overall, AgentEconomist adopts a human-AI collaboration paradigm that enables researchers to focus on high-level intuitions, while delegating the labor-intensive processes of translation and computational execution to agents.