マルチエージェントシステムにおける対話状態推定手法

本研究は，複数の自律エージェントが協調・競合しながら議論を行うマルチエージェントシステムにおいて，対話履歴の長大化や複雑化による大規模言語モデルの性能低下を防ぐための対話状態推定手法を提案する．各エージェントはペルソナ情報や議題情報を保持し，発話ごとに個別および全体の対話状態を更新することで，履歴を簡潔化しつつ議論を進行する．本手法を用いた実験では，ペルソナらしさや話者間の発話の違い，新規性の高いアイデアの創出において有効性が確認された．