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초록

본 연구는 14일간 12명의 대학원생을 대상으로, 일일 계획과 자기 성찰을 지원하는 능동형 코칭 에이전트와의 대화를 분석한다. 참가자들은 에이전트의 제안을 수용·협상·거부하며 다양한 상호작용 패턴을 보였고, 에이전트의 경직성·조기 턴 전환·과도한 약속 등이 대화 붕괴를 일으켰다. 연구는 이러한 행동과 붕괴 요인을 정리하고, 보다 유연하고 상황 인식이 가능한 능동형 에이전트 설계를 위한 시사점을 제시한다.

상세 분석

이 논문은 LLM 기반의 능동형 코칭 에이전트가 일상 업무 환경에서 어떻게 작동하는지를 정밀하게 탐구한다. 336개의 대화(총 3,181 턴)를 코드북 기반 주제 분석과 대화 행위(dialect‑act) 분석으로 분류했으며, 주요 발견은 네 가지 차원으로 정리된다. 첫째, 사용자는 에이전트의 제안을 ‘수용’, ‘협상’, ‘거부’라는 세 가지 행동으로 구분해 적극적으로 대화 흐름을 조절한다. 특히, 사용자는 에이전트가 제시한 작업을 그대로 따르기보다 자신의 상황에 맞게 수정하거나 대안을 제시하는 ‘협상’ 행동을 빈번히 보였으며, 이는 사용자가 에이전트를 단순 도구가 아니라 공동 작업 파트너로 인식함을 시사한다. 둘째, 사용자는 에이전트와 공유된 정신 모델을 형성한다. 에이전트가 사용자의 목표와 진행 상황을 기억하고 적절히 반영할 때, 사용자는 에이전트를 신뢰하고 장기적인 협력 관계를 유지한다. 셋째, 대화 붕괴는 주로 ‘경직성’, ‘조기 턴 전환’, ‘과도한 약속’이라는 세 가지 에이전트 행동에서 발생한다. 예를 들어, 에이전트가 사용자의 현재 맥락을 무시하고 미리 정해진 질문을 던지면 사용자는 대화를 중단하거나 무시하는 경향을 보였다. 넷째, 사회적 인지 측면에서 사용자는 에이전트를 ‘사회적 파트너’로 인식할 때 더 깊은 자기 성찰과 계획 수립을 수행한다. 반면, 에이전트가 인간과 유사한 언어 표현을 사용하더라도 신뢰성을 잃는 경우(예: 허위 정보 제공)에는 즉시 대화가 종료된다. 이러한 결과는 능동형 에이전트 설계 시, 상황 인식 기반의 유연한 턴 관리와 사용자의 의도를 지속적으로 재검증하는 메커니즘이 필요함을 강조한다. 또한, 에이전트가 과도한 약속을 하지 않도록 제한하고, 사용자가 언제든지 대화를 중단하거나 재구성할 수 있는 ‘탈출구’를 제공하는 것이 사용자 만족도와 장기 참여를 유지하는 핵심 요소임을 보여준다.