バックトラッキングを活用したマルチエージェントシステムによる複数制約充足プランニング

大規模言語モデル(LLM)の発展に伴い，旅行計画や経路探索などの実世界の応用タスクを自律的に解決するLLMエージェントの実現が期待されている．しかし，単一のLLMエージェントが複数の制約を同時に満たすプランニングを行うことは依然として困難である．この課題に対し，タスクを細分化して負荷を分散させるマルチエージェントシステムの協調アプローチが有効であると考えられる．本研究では，実世界旅行計画ベンチマーク『TravelPlanner』を対象とし，複数制約充足プランニングにおけるマルチエージェントシステムの有効性を検証した．実験の結果，制約充足率の向上が確認された一方で，エージェント間の情報伝達の欠落など，マルチエージェントシステム特有の課題も確認された．