本記事では、LLMを活用した大規模マルチエージェントシミュレーションの研究を紹介します。
Alibabaなどの研究チームは、多数のエージェントの効率的な並列処理、多様な背景設定の簡易化、大量エージェントの一括管理を実現しました。
参照論文情報
- タイトル：Very Large-Scale Multi-Agent Simulation in AgentScope
- 著者：Xuchen Pan, Dawei Gao, Yuexiang Xie, Zhewei Wei, Yaliang Li, Bolin Ding, Ji-Rong Wen, Jingren Zhou
- 研究機関：Alibaba Group, Renmin University of China
背景
LLMエージェントの開発が進み、様々な実用的なタスクが解決できるようになってきています。
そんな中、LLMエージェントを使って現実世界のシミュレーションを行う取り組みも始まっています。従来のシミュレーションは、あらかじめ決められたルールに基づいて行われていましたが、LLMを使ったエージェントでは現実的なシミュレーションが可能になると期待されています。
しかし、大規模なマルチエージェントシミュレーションを行うには、いくつか課題があります。
- 多数のエージェントを効率よく動かすのが難しい
- 多様な背景を持つエージェントを適切に設定するのが大変
- 大量のエージェントを管理・監視するのは複雑な作業である
そこで今回、Alibabaなどの研究チームはマルチエージェントプラットフォーム「AgentScope」を基に、多数のエージェントを並列で効率よく動かせる仕組み、エージェントに多様な背景を簡単に設定できるツール、大量のエージェントを一括管理できるインターフェースを開発しました。
以下で紹介します。
