Self-Adaptive Large Language Model (LLM)-Based Multiagent Systems

Self-Adaptive Large Language Model (LLM)-Based Multiagent Systems

1. 本研究の学術的背景，研究課題の核心をなす学術的「問い」は何ですか？
- 本研究は、複数エージェントシステム（MASs）の複雑さを管理するためのパラダイムとして、自己適応が提案されています。本研究の学術的問いは、自己適応システムとMASsの間の相互作用を向上させ、MASsの発展の鍵について理解を深めることです。

2. 本研究の目的及び学術的独自性と創造性は何ですか？
- 本研究では、マルチエージェントシステムに対する自己適応性の改善を目的として、大規模言語モデル（LLMs）の使用を提案しています。これにより、MASにおけるエージェント間の通信において、直接的かつ明確な情報交換が可能となり、相互協力を促進し、協調調整の課題を低減することができます。

3. 本研究の着想に至った経緯や，関連する国内外の研究動向と本研究の位置づけは何ですか？
- 自己適応システムに関する研究は、自己適応性の概念が提唱される以前から行われていました。現在、多数の研究が進んでおり、自己適応マルチエージェントシステム（MAS）に関する研究も行われています。本研究は、MASの通信の改善に焦点を当て、LLMsを使用することで、自己適応性を高めることを目的としています。

4. 本研究で何をどのように、どこまで明らかにした？
- 本研究では、大規模言語モデル（LLMs）をマルチエージェントシステムの自己適応に適用することで、MASを改善する方法を提案しています。MAPE-Kモデルを使用して、MASベースの応用プログラムの実装と評価を行い、提案アプローチの実用性を示しています。

5. 本研究の有効性はどのように検証した？
- 本研究においては、LLMsをマルチエージェントシステムに統合することで、MASの通信性能の改善を実現することができました。この提案手法によって、現状を大幅に改善することができ、MASの発展に貢献することができます。