単一エージェントとマルチエージェントの生成多様性の評価

大規模言語モデル（LLMs）に基づくエージェントベースのフレームワークは，近年，大きな注目を集めている．こうしたシステムにおいて，生成の多様性は，推論品質の向上，カバレッジの拡大，および頑健性の向上をもたらす中核的なメカニズムとして広く位置付けられている[1,2,3,4]．この多様性を確保するための主要なパラダイムが，マルチエージェントシステム（MAS）である．MASは，異なる役割を持つマルチエージェント(MA)を構成し，それらの相互作用をシミュレートすることで，多様な推論を生成する．このアプローチの有効性は多くの研究により支持されているものの[5,4,6]，その性能向上の根本的な要因は十分に検討されていない．多くのMAS設定では，各エージェントが同一のLLMバックボーンを共有している．そのため，MASには通常，各エージェントに異なる役割や視点を割り当てるよう設計されたプロンプト条件付け（PC）が付随する[7,5,8,9]．言い換えると，MASは，プロンプトエンジニアリングを通じて，事前に定義された多様な推論事前分布を明示的に付与されている．にもかかわらず，既存のMAS研究の多くは，提案手法（MAS）と単一エージェント(SA)のベースラインと比較する際，生成多様性の要因であるPCをSAに適用していない．このことは，次の重要な問いを生む：観測された多様性の向上は，MAという構造に起因するのか，それとも精緻なPCによるのか？この問いを検証するため，本研究では，SAがMASと同一のPC戦略を用いる統制実験を行う．本実験では，出力量をMASと厳密に整合させるため，SAに単一の推論過程で複数の応答を生成させるマルチ出力戦略を採用する．これらの統制条件下での実験結果において，既存研究の示唆に反して，SA設定はMASよりも高い生成多様性を示すことが分かった．さらに，同一の条件下で出力量を整合させる目的で導入したマルチ出力戦略が，多様性を高める不可欠な要因となっていた.本研究の結果は，多様性を達成するために計算コストの高いエージェント間相互作用[10,11,12]は必ずしも必要ではなく，より単純で厳密に設計されたプロンプト戦略が有効となり得ることを示唆している．