성찰은 정체성 구성과 미래 계획 수립의 핵심이지만, 대부분의 디지털 도구는 자기 자신을 하나의 통합된 실체로 접근한다. 이에 비해 대화적 자기이론(Dialogical Self Theory, DST)은 가치를 포함한 신념, 우려, 열망과 같은 여러 내적 관점들로 자기(self)가 구성되어 있으며, 이들 관점은 서로 긴장 관계에 놓이거나 대화를 나눌 수 있다고 본다. 이러한 관점에 기초하여 우리는 InnerPond를 설계했는데, InnerPond는 다중 에이전트 시스템 형태의 연구 프로브로서 이러한 내적 관점들을 성찰을 위한 서로 구별되는 LLM 기반 에이전트로 표현한다. 이의 설계는 공간적 은유에 대한 반복적 탐색, 상호작용 스캐폴딩, 대화 오케스트레이션을 통해 형성되었으며, 그 결과 여러 내적 관점을 조직하고 상호 관련시키기 위한 공유된 공간 환경으로 귀결되었다. 진로 선택을 탐색하는 17명의 청년 성인을 대상으로 한 사용자 연구에서 참여자들은 AI와 함께 내적 목소리를 공동 창조하고, 관계를 형성하는 내적 풍경을 구성하며, 관찰자이자 중재자로서 대화를 오케스트레이션함으로써 이 프로브와 상호작용하였고, 이러한 시스템이 성찰을 어떻게 지원할 수 있는지에 대한 통찰을 제공하였다. 전반적으로 본 연구는 자기의 다면성을 탐색할 수 있는 AI 기반 성찰 도구를 위한 설계 시사점을 제시한다.

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