[3J5-GS-5] エージェント：

[3J5-GS-5-01] 動的な専門知識連携を意識したマルチエージェントシステム

〇山本 篤¹、成木 太音²、片桐 章彦¹、小池 湧大¹、飯田 啄巳²、下垣内 隆太²、下村 晃太²、大南 英理²、井上 顧基²、伊藤 修¹ (1. 本田技研工業株式会社、2. 株式会社Elith)

キーワード：エージェント、大規模言語モデル、検索拡張生成

本研究は，自動車産業などの複雑な製品開発現場における多層的なコミュニケーション課題に着目し，動的に知識を統合・更新するマルチエージェントシステムを提案する．従来，単一のエージェントでは限界があった専門分野横断的な知識統合を，複数の専門エージェントが協調することで実現する．各エージェントは異なるデータベースを参照し，会話の文脈に応じて最適な文献を動的に選択・更新することで，新たな視点や深い洞察を導く．提案するシステムは，Decentralized型，Centralized型，Layered型，Shared-Pool型の4種類の結合方式を採用し，それぞれの特性を比較検討した．arXivデータセットを用いた実験では，シングルエージェントに比べてマルチエージェントの方が高い精度と安定性を示し，特に専門分野に特化したエキスパートエージェントの活用によって，関連知識の正確な推論が可能であることが確認された．Decentralized型は密な対話を通じて多様な専門知識の交換を促進し，より高精度な結果をもたらすことが示唆された．