LLMをエージェントとして既存ゲームシステムに導入し、NPCをAI化するツールの開発事例

近年の研究により、GPT-4などの大規模言語モデル（LLM）がゲーム内のキャラクターを操作し、人間と協力してタスクを達成できることが明らかになりました。この進歩はゲーム開発者、AI研究者、そしてゲームプレイヤーにとって画期的な出来事です。

さらに興味深いことに、既存のゲームシステムにLLMエージェントを導入し、非プレイヤーキャラクター（NPC）をAI化することができるツールがMicrosoftやXboxなどの研究グループによって開発されました。

本記事では下記の論文をもとに、従来のゲームシステムを向上させるツール開発事例を紹介します。

エージェント関連研究

• 多様な役割のAIエージェント達に協力してソフトウェアを開発してもらう『ChatDev』登場。論文内容＆使い方を解説
• GPT-4、Bard、Claude2などの異なるLLMが円卓を囲み議論した結果の回答は品質が高いとの検証報告。円卓ツールも公開
• 大規模言語モデル同士に上手く協力してソフトウェア開発をしてもらうフレームワーク「MetaGPT」

背景

LLMをゲームのバックグラウンドで稼働させてキャラクターに豊かな振る舞いをさせる実験は、これまでにも様々な企業やクリエイターによって行われてきました。しかし、これらの取り組みは大抵の場合、個人や特定の組織が独自に開発した技術に依存しており、そのノウハウは一般には公開されていません。

このような背景から、ゲームとAIの融合には多くの未解決の課題があります。例えば、多エージェントシステムにおける協力と調整の問題が挙げられます。これまでのゲームフレームワークでは、LLMと人間やNPC（非プレイヤーキャラクター）との協力に関する十分なベンチマークも存在していません。

この状況を解決するために、研究者らは新しいインフラストラクチャを提案しています。ゲーム内での計画と調整の能力を持つAIを導入するもので、既存のゲームフレームワークに接続可能です。多エージェントシステムの構築、人間プレイヤーとの協力、そしてフィードバックを持つフューショットプロンプトでのコンテキスト内学習を確立することが目的のツールです。