[3J5-GS-5] エージェント：

[3J5-GS-5-05] 環境との相互作用によるLLMエージェントの継続的な個性創発

〇藤山 仁聖¹、折原 良平¹、田原 康之¹、大須賀 昭彦¹、清 雄一¹ (1. 電気通信大学)

キーワード：大規模言語モデル、エージェント、個性

近年，Generative AgentsをはじめとするLLMエージェントを活用した社会シミュレーションが多数行われている．これらの多くはあらかじめ，ある人物像や役割を与えることでエージェントに個性を与え，社会的言動をシミュレートした．このような外部設定により制御されたエージェント同士のインタラクションでは，限定的な社会的行動しか確認することができず，より多様な個性を持ったエージェント同士の関係をシミュレートすることは難しい．本研究では，LLMエージェントに，事前にタスクを設定せず，環境内での生活シミュレーションを行い，エージェント間で多様な社会的行動や関係性が形成されるのか，また，シミュレーションを通して継続的な個性創発・変容するのか分析することを目的とする．シミュレーションでは，多くのエージェントは，クラスタを形成する傾向が見られたが，孤立したエージェントも確認された．これらを分析した結果，クラスタの形成の有無により，エージェントの生存率の違いや，発言の方向性の変化，性格の変容が確認された．