LLMマルチエージェントシステムにおけるエージェント評価手法に関する研究

• Material Type: 記事
• Title: LLMマルチエージェントシステムにおけるエージェント評価手法に関する研究
• Volume: JSAI2025; 0
• Author/Editor: 田中 孝明; 大坪 舜; 林 祐輝; 伊藤 孝太郎; 畠山 卓也; 吉田 隆史; 石川 信行
• Author Heading: 田中 孝明; TANAKA Takaaki; 大坪 舜; OTSUBO Shun; 林 祐輝; HAYASHI Yuki; 伊藤 孝太郎; KOTARO Ito; 畠山 卓也; HATAKEYAMA Takuya; 吉田 隆史; YOSHIDA Takashi; 石川 信行; ISHIKAWA Nobuyuki
• Publication Date: 2025
• Publication Date (W3CDTF): 2025
• Alternative Title: Research on Agent Evaluation Methods in LLM-based Multi-Agent Systems
• Periodical title: 人工知能学会全国大会論文集; Proceedings of the Annual Conference of JSAI
• No. or year of volume/issue: JSAI2025 0
• Volume: JSAI2025
• Issue: 0
• Pages: 3A1GS1003-3A1GS1003
• ISSN (Periodical Title): 2758-7347
• Alias of Author: TANAKA Takaaki; OTSUBO Shun; HAYASHI Yuki; KOTARO Ito; HATAKEYAMA Takuya; YOSHIDA Takashi; ISHIKAWA Nobuyuki
• Subject Heading: AIエージェント; 大規模自然言語モデル; マルチエージェント; LLMエージェント; ヒューマンAIインタラクション; AI Agent; Large Language Models; Multi Agent; LLM Agent; Human-AI Interaction
• Target Audience: 一般
• DOI: 10.11517/pjsai.JSAI2025.0_3A1GS1003
• Access Restrictions: インターネット公開
• Data Provider (Database): 科学技術振興機構 : J-STAGE; http://www.jstage.jst.go.jp

• Summary, etc.: <p>Multi-agent systems leveraging Large Language Models (LLMs) represent a paradigm in which multiple AI agents collaborate or compete to accomplish c...