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@@ -158,7 +158,7 @@ LLM 에이전트는 아직 초기 단계이며, 구축 과정에는 많은 도
 - **지식 경계**: 지식 불일치로 인해 발생할 수 있는 환각이나 사실성 문제뿐만 아니라, LLM의 지식 범위를 제어하는 것도 어려워, 이는 시뮬레이션의 효과에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 구체적으로, LLM의 내부 지식은 편향을 도입하거나 사용자가 모르는 지식을 활용하여 특정 환경에서 작동할 때 에이전트의 행동에 영향을 줄 수 있습니다.
 - **효율성**: LLM 에이전트는 LLM이 처리해야 하는 상당한 양의 요청을 포함하는데, 이는 LLM 추론 속도에 크게 의존할 수 있어 에이전트 작업의 효율성에 영향을 줄 수 있습니다. 여러 에이전트를 배치할 때 비용도 고려해야 할 사항입니다.
 
-## References
+## 참고 자료
 
 - [LLM Powered Autonomous Agents](https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/)
 - [MRKL Systems: A modular, neuro-symbolic architecture that combines large language models, external knowledge sources and discrete reasoning](https://arxiv.org/abs/2205.00445)