LLMを用いた人狼エージェントにおける動的記憶蓄積による発言の一貫性維持と効率化

本稿では，LLMを用いた人狼エージェントにおいて，文脈維持とコスト削減を両立させる「動的記憶蓄積」手法を提案する．従来のFullHistory法はトークン増加に伴うコスト肥大化や忘却（LostintheMiddle）が課題であった．提案手法では，エージェントが自身のターンごとに直近の会話を要約し，内部記憶を動的に更新することでコンテキストサイズを抑制する．5人村でのシミュレーション（40ゲーム）の結果，提案手法はトークン消費量を劇的に削減しつつ，投票成功率においてベースラインの2倍（0.44）のスコアを記録した．主観評価で自然さに課題を残したものの，役職行動は維持されており，コスト対効果の高い実用的な手法であると確認した．