マルチエージェントプランニングのためのLLMに基づく階層的な行動系列の自動抽出

抄録

ロボットが動的な環境に適応しながら目的を達成するために，即応性と熟考性を両立したマルチエージェントプランニングが提案されている．しかし，エージェントの設計は手作業で行う必要があり，効率化とスケール化が課題となっている．そこで本研究では，大規模言語モデルから行動系列の知識を抽出することで，エージェントを自動生成する手法を提案する．提案手法では，大規模言語モデルを用いて抽象的なタスクを生成・分解することで階層的な行動系列を抽出する．最小単位の行動である末端行動に基づいてエージェントを生成することで，マルチエージェントの行動ネットワークを構築する．実験により，自動的に階層的な行動系列を抽出してエージェント行動ネットワークを構築できることを示した．また，末端行動に関する分析の結果，少数の動詞によって行動の大部分を表現できていることが明らかになった．