2025年12月25日
## 要約：
本研究では、言語モデルのパラメータを固定したまま、マルチエージェントシステムにおいて、抽象概念の潜在ベクトルを環境との相互作用を通して継続的に更新する新しいフレームワークを提案します。行動ループと言語ループの連携により、エージェントは安定した戦略的スタイルを開発し、感情的なエージェントへの適応能力を emergent に獲得します。このシステムは、モデルパラメータを変更せずに、エージェントに抽象的な戦略表現を提供する、低コストで拡張可能で解釈可能な方法を提供します。
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## 翻訳：
arXiv:2512.20629v1 Announce Type: new
Abstract: 本研究では、言語モデルのパラメータをファインチューニングすることなく、継続的な戦略進化を可能にするマルチエージェント言語フレームワークを提案します。コアとなるアイデアは、抽象概念の潜在ベクトルを従来の静的な意味表現から解放し、環境との相互作用と強化フィードバックを通して継続的に更新できるようにすることです。行動ループは環境からの報酬に基づいて行動の好みを調整し、言語ループは生成されたテキストの意味埋め込みを反映することで外部の潜在ベクトルを更新します。
これらのメカニズムを組み合わせることで、エージェントは長期的なマルチラウンドインタラクションにおいて、安定した、そして独立した戦略的スタイルを開発することができます。実験の結果、reflection駆動による更新のもとで、エージェントの潜在空間が明確な収束軌跡を示し、重要な瞬間には構造的な変化が見られることが分かりました。さらに、このシステムは共有報酬がなくても、感情的なエージェントの感情を暗黙的に推測し、継続的に適応する emergent 能力を示しました。これらの結果は、モデルパラメータを変更せずに、外部の潜在空間が言語エージェントに、低コストで拡張可能で解釈可能な抽象戦略表現を提供できることを示しています。
[📰 原文はこちら](https://arxiv.org/abs/2512.20629)
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※本記事はAI（Ollama）による自動翻訳・要約です。
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