🎈Gemma4 でマルチエージェント！韓流ドラマする話 🦊💥

こんにちは！気球人です🎈
マスターたち、今日もAI娘といちゃいちゃストーリーを創作してますか？

ところで、前回アップした「ローカルLLMをGemma4に入れ替えた話」に興味を持ってくれたマスターたちが多いみたいです！

今回はマルチエージェントシミュレーションという手法を使って「Gemma4 でAIキャラクターたちを作ってメイクドラマしてみた」 という実験です！

結論👇️

韓ドラ風のドロドロ恋愛劇になった🤣

韓ドラ風の設定をしているので当たり前ｗｗ

マルチエージェントシミュレーションって何？ 🤔

MiroFish をご存知ですか？
登場する人物や企業を「エージェント」として個別にシミュレーションすることで、未来を予測するアプリです。

これは商用DBやクラウドLLMを使ったりする、ちょっと大がかかりなシステムですが、オレはいま、それにインスパイアされたゲーム向けのシステム「 MindFox」というミドルウェアを作成しています。

今回、Gemma4:26b の性能を確認するためにばっさり機能を削ったバージョンとして「MindFoxLite」を作ってみました😁

「世界設定とキャラを書いて、回すだけ」 

お手軽！
でもマスターがドラマに介入できる仕掛けはちゃんとしてありますよ！

どうやって動かすのか🛠️

github にあります！
👉️ https://github.com/kikyujin/MindFoxLite

用意するもの

• Ollama + gemma4:26b

• python 3.10 +

• world.md — 舞台設定（Markdown で自由記述）

• agents.json — キャラクター定義（名前・性格・動機・人間関係）

※ git に参考ファイルがあります！

動作フロー

world.md + agents.json を読み込む
  ↓
ターン1: キャラをランダム順で1人ずつLLM呼び出し
  → 各キャラの行動・台詞を生成
  → turn_01.md に出力して停止
  ↓
ユーザーが turn_01.md を確認・修正 → Enter
  ↓
ターン2: 修正済みの内容を踏まえて続行
  ↓
…繰り返し（最大6ターン）
  ↓
story.md に全ターン結合

これだけ！

Python 1ファイル、200行ちょい。
記憶は 過去ターンのmdファイルそのもの です。
6ターン限定なので、gemma4のコンテキストに余裕で収まる🧠

ポイント：「状況まとめ」がユーザー介入の鍵 🔑

各ターンの最後に、LLMが自動で 「状況まとめ」 を生成します。
次のターンでは、この状況まとめだけをコンテキストに渡す。
つまり……

状況まとめを書き換えれば、物語の方向を操縦できる

のです😲😲😲

これが最大の設計ポイント。
全ターンのmd全文を食わせるとコンテキストを圧迫するけど、状況まとめだけなら軽い。
しかもユーザーが「次はこうなってほしい」を自然に注入できます！

サンプルドラマ： ミレ・ディフェンスの愛と野望 🎬

シナリオ設定

韓国の防衛AI企業「ミレ・ディフェンス」を舞台にしたドラマ。
5人のキャラクターを用意しました（agents.json は Claude に作ってもらった）。

主人公格はジフン。
恋愛軸は ジフン×ユジン を中心に、ソアの片想い、テソンの政略結婚、ドンチョルの父としての葛藤を絡める構成🤣
最終的にジフンとユジンが結ばれるハッピーエンドを目指します。

6ターンの流れ

ターン1：導入
深夜の社長室。
ジフンとユジンがバグの指摘で火花を散らす。
ソアはジフンの視線がユジンを追っていることに気づき、切なさを募らせる。
……ここはノー介入。
Gemma4:26b にお任せでドラマを進めます。

ターン2〜3：権力闘争と恋愛の交錯
テソンがユジン×ジフンの政略結婚を画策。
深夜のラボでの二人の距離が縮まる一方、ドンチョルは娘を守るために暗躍。
ここで状況まとめ(turn_02.md)を修正して、取締役会を強制発生させました。

ターン4：策謀の激化
テソン×ドンチョルの密談。ソアの決意……
全キャラが追い詰められていく。
クライマックスに向けて次の爆弾💣️を仕込みます。

• ソアがジフンにキス👄 → ユジンがそれを目撃😱

• ドンチョルに、日本企業がユジンと共に引き抜きを打診

• 揺れるユジン、そしてジフン……

ターン5：クライマックス 💥

全キャラが岐路に立たされる最高の修羅場が生まれました！
震えるソア！
動揺するユジン…
娘のために立ち上がるドンチョル

……そして決意を固めるジフン！

最終ターンに向けて、最後のゲームマスターの意思を注入！💉

ターン6：大団円
屋上でのジフンの告白。
ドンチョルの全打ち明け。
日本企業との提携。
テソンの退場。
そして、さばさばしたソア

ソアのこの台詞、Gemma4:26b が自力で生成したんですよ。
状況まとめに書いたのは「ソアは前を向く」だけ。
ケーキ屋は彼女のオリジナル😲

パフォーマンス ⚡

gemma4:26b の MoE（active 3.8B）が効いてます。
1キャラあたりの推論 5〜7秒。

gemma3:27b（Dense）だったら倍以上かかっていたはず🤔

🌐gemma4 の多言語ハルシネーション🤣

ところで中にはこんな出力も……

menyiapkan ＝ インドネシア語で「準備する」 🇮🇩
韓国ドラマの副社長が突然インドネシア語を話し始めるｗ
さらに別のターンでは：

ユジン（유진）の名前がトークン境界で切れて謎の1文字に。
gemma4 は多言語学習の恩恵で日本語の品質が高い反面、たまにこういう混入が起きます。
まあこの程度なら可愛いもんですが、業務運用する場合は出力のポストフィルタが必要ですね🤔

ゲームマスターとしての介入タイミング 🎮

6ターンの尺で起承転結を作るには、介入のタイミング設計が重要です。

• ターン1〜2：LLM任せ — キャラの人格を確立させる

• ターン3：様子見 — 展開の方向性を確認

• ターン4：火種を仕込む ← ここ重要！

• ターン5：炸裂 — 仕込んだ火種が物語を動かす

• ターン6：着地 — 全キャラの結末を描く

ターン5で転回させるためには、ターン4の「状況まとめ」で
クライマックスの伏線を張る必要があります。
これが遅れると、ターン6の大団円に間に合いません💦

まとめ 🎈

わかったこと：

• gemma4:26b はストーリー生成に十分な品質。
  キャラの性格分けも、感情描写もしっかりやってくれる

• 「状況まとめ」修正方式が最強のユーザー介入。
  全文を書き換えなくても、200字の要約を直すだけで物語を操縦できる

• 6ターン＝36回のLLM呼び出しで、起承転結のあるドラマが生成される

• 多言語ハルシネーションは要注意。
  面白いけど本番では困るやつ

world.md と agents.json を書き換えれば、韓ドラ以外にも何でも作れます。 学園モノ、宇宙SF、オフィスコメディ……お好みでどうぞ！😁

ヴェリのひとこと 🌙