身体化マルチエージェントの分散型逐次意思決定のためのLLMによる心の理論と内省に基づくサンプリング

抄録

心の理論に基づく共同行為の実現は，大規模言語モデル（LLM）が人間と協力するための重要なステップである．しかし，LLMにおいて，他者の視点や信念を考慮して行動計画を自律的に生成することはいまだ困難である．本研究では，心の理論を備えた身体化LLMエージェントによる自律的な共同行為の実現を目的とし，オンラインで行動計画を立案・調整する分散型逐次意思決定手法ToM-JAC(Joint Action Control with Theory of Mind)を提案する．提案手法の有効性は，マインクラフト環境における二者間の共同行為タスクを通じて検証した．