LLMエージェントのチームに「恐怖」や「几帳面な性格」を与えると、コードをたくさん直すようになるそうです。しかし、直しすぎて手間がかなり増える、という研究報告が出ています。
UCアーバインの研究者らによるものです。
研究者らは、複数のLLMエージェントで構成されるソフトウェア開発チームに、ビッグファイブ性格特性と感情（怒り・恐怖・悲しみ・幸福など）を組み合わせたプロファイルを与え、78種類の構成でコード生成とコードレビューを検証しました。
結果、性格・感情の設定だけでコード生成の正答率に最大11.3ポイントもの差が出たとのこと。役割ごとに異なる性格を割り当てた「混合チーム」は、8設定中6つで均一チームを上回りました。
一方で、恐怖や高い誠実性を与えたエージェントは、すでにテストに全部合格しているコードにまで修正を要求する「直しすぎ」が増加。恐怖は幸福に比べて過剰修正の確率を6.4倍に高め、トークン消費も膨らむのに、性能は一貫して上がらなかったそうです。
なお、最適な性格プロファイルはモデルやタスクごとにバラバラで、万能な設定は存在しないとのこと。
エージェントの「人格設計」は役割分担やモデル選定と並ぶほどの設計要素になる可能性を感じさせる研究結果です。
