LLMで進展するマルチエージェント

個人的に気になるテーマの1つはLLMによるマルチエージェントシミュレーションの進展。学生時代にゲーム理論をやって、そのビジネスへのアプリケーションを考えて、ゲーム理論のプレーヤーの数を増やすとマルチエージェントというのは短絡的だったかもだけど、当時の実務で若干使われるのを見かけるのはマルチエージェントシミュレーションだったから着目していた。

ビッグデータブーム以前

の技術やニーズでは防災関連のソリューションがあるくらい。他主体が入り乱れるような状況（道路の混雑など）がどうなるか傾向を把握するのには使われる。まぁデータをとるために事故を起こすわけにもいかないし、疑似的な事故でもコストが大きすぎるし。

しかし、その後にデータ利活用が進んでもマルチエージェントの業務活用は進展しなかった。それはマルチエージェントでなければ解決できないシーンが無かったし、シミュレーションへの世の中の許容度も（今でも）高くないから。予測精度を求めるような問題では使えないので、狭量なデータサイエンティストは見向きもしない。

2024年4月半ばにLLMでデータサイエンスはどこまで変わるかというページで取り上げたときは、まだまだ論文とか記事が出始めている段階で、マルチエージェントやそのLLM導入を紹介するLLMマルチエージェントを俯瞰する - Speaker Deckみたいな記事が出始めたくらいだった。

そこから半年ちょっと

LLM同士を会話させるアイデアが、今ではいとも簡単に進展、、、日進月歩どころか秒進分歩とはよく言ったもので。。。
このページを立ち上げたのは、それまで散発的に取り上げていたマルチエージェントLLM関連の記事や論文が散在しているのが見づらいので、関連の記事や論文をまとめたかったから。（もちろん既に技術力がなくなってる某DXファームが出すような嘘臭い記事はスクリーニングしている笑）。

今後も使えそうな

エージェントAIのフレームワークや技術レファレンスまとめは別のページにまとめた。やってみました論文や各社のプレス記事も、もちろん事例として有用なのでこのページに残すのだけど。

まぁ、マルチエージェントについてはLLMによるアプローチを引き続きウォッチしつつ、僕自身の思考はマーケットデザインやマッチングの方に進めよう。本当の意味でのデータサイエンティストはその後も必要とされていくと思うし。ページを改変しても、そのメッセージは残したまま。

他の情報を見たい方は、目次ページへ
仕切り直しで収集情報の整理から｜くすぐったがり｜note