こんにちは、AI製品開発グループの太田です。
この記事では巨大言語モデルに基づくマルチエージェント技術についてご紹介します。
近年、人工知能（AI）の進化は目覚ましいものであり、その中でも巨大言語モデル（Large Language Models、LLM）は注目を浴びています。 その中でもChatGPTは、その優れた自然言語処理能力により、様々な応用分野で高い評価を受けています。 本記事では、ChatGPTを基にした新たな応用技術である「LLMマルチエージェント」に焦点を当て、その可能性や機能についてご紹介いたします。
LLMエージェントとは？
まず初めに、「LLMエージェント」について簡単に説明します。 LLMエージェントは、巨大言語モデルをベースに構築されたAIエージェントです。 このエージェントは、自然言語でのコミュニケーションを通じてユーザーと対話し、自ら自身がすべきタスクを考えることで、質問に答えたり、情報を提供したりすることができます。 ChatGPTはその代表的な例であり、様々なタスクに適用可能な柔軟性を持っています。
最近では、OpenAI社がAssistants APIを提供しました。 Assistants APIの登場により、ChatGPTのような巨大言語モデルに自らタスクの解決策を考えさせ、実行と計画修正までできる自律型LLMエージェントとして利用することが可能になりました。
こういった自律型LLMエージェントを用いて何を目指すのか。 そのひとつにLLMマルチエージェントの実現があると考えています。
LLMマルチエージェントとは？
では、本題の「LLMマルチエージェント」とは何でしょうか？ これは、複数のLLMエージェントが連携し、協力してタスクを達成するための技術です。 これまでのLLMエージェントは単独で動作しますが、マルチエージェントは複数のエージェントが情報共有や連携を行い、より高度なタスクをこなすことができます。
LLMマルチエージェントは、さまざまな分野での適用が期待されています。 有名なのはソフトウェア開発の自動化です。他にもシミュレーション分野では、商品を推薦されるユーザーの振る舞い再現や、エージェントによるロールプレイングなど様々な応用先が考えられています。
LLMマルチエージェントは、複雑なタスクをより効率的に処理し、ユーザーエクスペリエンスを向上させることが可能となります。
LLMマルチエージェント界隈を俯瞰しませんか？
私が今回、LLMマルチエージェントに関する論文を調査し、まとめた資料は以下になります。 論文の中で議論される応用例や活用のユースケースなどを紹介しています。 興味を持った方は、ぜひご覧ください。
まとめ
本記事では、LLMエージェントおよびLLMマルチエージェント技術について紹介しました。 LLMマルチエージェントは、RAGアルゴリズムより発展的ではあるものの、ChatGPTを用いた応用でもインパクトのある技術です。
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筆者
AI製品開発グループ
太田
