경제 주체에서 경제적 시스템으로: 경제 세계 모델을 위한 시스템 설계 청사진

From Economic Agents to Agentic Economies: A Systems Blueprint for Economic World Models

경제 세계 모델(EWM)은 다양한 경제 주체의 믿음, 행동, 그리고 이들의 상호작용이 거시적인 결과를 만들어내는 방식, 즉 시장과 제도 메커니즘 등을 모델링하여 경제가 내부에서 어떻게 진화하는지를 시뮬레이션하는 생성적 경제 모델입니다. 본 논문에서는 EWM을 생성 엔진으로 구축하기 위한 구현 로드맵을 제시합니다. 이 로드맵은 다양한 경제 주체들이 행동하고, 상호작용하며, 적응하고, 시장 및 제도와 함께 공진화하면서 경제적 역학을 내부에서 만들어내는 시스템을 구축하는 데 중점을 둡니다. 우리는 EWM 시스템을 고정된 규칙 기반 에이전트 세계부터 적응형 및 LLM 기반 에이전트 세계, 자기 진화 에이전트, 진화하는 제도적 세계, 그리고 실제 관찰과 일치하는 시뮬레이션-실제 경제 트윈까지 6단계의 능력 계층으로 구성합니다. 이러한 단계에 걸친 체계적인 문헌 조사를 통해 기존 연구가 주로 저수준의 에이전트 및 시뮬레이션 환경에 집중되어 있으며, 자기 진화 에이전트, 내생적 제도, 지속적인 경험적 일치성, 그리고 검증된 경제 메커니즘을 갖춘 시스템은 여전히 드물다는 것을 확인했습니다. 본 논문은 EWM의 목표를 구현 청사진으로 변환하여, 인간 의사 결정권자를 위한 고정밀 시뮬레이션 환경이자 인공 지능 에이전트의 훈련, 계획, 평가 및 안전 기반을 제공할 수 있는 차세대 경제 시뮬레이션 환경 개발을 가속화하는 것을 목표로 합니다. 또한 향후 연구를 지원하기 위해 관련 논문 목록과 자료를 공개합니다.

Economic World Models (EWMs) are generative economic models that simulate how economies evolve from within by modeling heterogeneous agents, their beliefs and actions, and the market and institutional mechanisms through which their interactions produce aggregate outcomes. This paper develops an implementation roadmap for building economic world models as generative engines in which heterogeneous agents act, interact, adapt, and co-evolve with markets and institutions, thereby producing economic dynamics from the inside. We organize EWM systems into a six-level capability ladder, from fixed rule-based agent worlds to adaptive and LLM-based agent worlds, self-evolving agents, evolving institutional worlds, and sim-to-real economic twins aligned with real observations. A systematic literature survey across these levels reveals that existing work remains concentrated in lower-level agent and simulation environments, while systems with self-evolving agents, endogenous institutions, persistent empirical alignment, and validated economic mechanisms remain rare. By translating the EWM agenda into an implementation blueprint, this paper aims to accelerate the development of the next generation of economic simulation environments that can serve as high-fidelity sandboxes for human decision-makers and as training, planning, evaluation, and safety substrates for AI agents. We release a curated paper list and related resources to support future research.