LLMを介した汎用型プランニングのためのエージェントネットワーク自動構築手法の提案

抄録

動的環境に対して高い適応力を持つプランニングは，汎用型人工知能を実現するために必要であり，特にマルチエージェント型プランニングが注目されている．しかし，エージェントの手動設計が必要であり，ネットワークのスケール化が課題となる現状においては，汎用型プランニングとは言い難い． 本研究における目的は，LLMに蓄えられた人間の膨大な知識からエージェントを設計し，動的環境に適応するネットワークの自動構築を行うことによる大規模ネットワーク作成の効率化である． 提案手法として，LLMにより多様な行動を含む文章を生成し，行動の目的となりうる環境状態を抽出する．その目的を達成するための行動に対して，実行に必要な行動を遡って連鎖的に生成を行うことでネットワークを自動構築する． 本手法により構築されたネットワークは，人が手動で構築するネットワークを内包したうえでスケール化が実現しており，自動構築手法の妥当性と汎用性が確認された．一方，規模が大きいネットワークに対してプランニングを行った際，妥当な結果を得ることができないケースも確認された．