戦略的発話の多様な生成を目指した人狼エージェントの構築

不完全情報ゲームである人狼において、大規模言語モデル(LargeLanguageModel,LLM)を利用したエージェントが人間のように戦略的な発話を行うには、会話履歴の情報から状況を把握する等の難しさがある。本研究では、自身が置かれた状況を把握し、状況に適切な発話方針をプロンプトとして与えるエージェントを提案した。この手法により、提案したエージェントは戦略的な発話を多様に出力することが可能になった。また、LLMを単純に適用した場合と比較して、発話が個性的で論理的になっていることを定性評価により示した。