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AIDB Daily Papers

人狼AIの首尾一貫性を向上:対話要約とペルソナ情報の活用

原題: Enhancing Consistency of Werewolf AI through Dialogue Summarization and Persona Information
著者: Yoshiki Tanaka, Takumasa Kaneko, Hiroki Onozeki, Natsumi Ezure, Ryuichi Uehara, Zhiyang Qi, Tomoya Higuchi, Ryutaro Asahara, Michimasa Inaba
公開日: 2026-03-07 | 分野: LLM NLP ゲーム 推論 AI 対話 言語

※ 日本語タイトル・ポイントはAIによる自動生成です。正確な内容は原論文をご確認ください。

ポイント

  • 人狼ゲーム用AIエージェントを開発し、大規模言語モデルを活用して応答生成と推論能力を強化した。
  • 対話要約と手動で設計したペルソナ情報を用いることで、AIの発言の一貫性を高めることを目指した点が新しい。
  • 自己対戦ログの分析により、AIの発言は文脈的に一貫しており、口調を含むキャラクターが維持されていることを確認。

Abstract

The Werewolf Game is a communication game where players' reasoning and discussion skills are essential. In this study, we present a Werewolf AI agent developed for the AIWolfDial 2024 shared task, co-hosted with the 17th INLG. In recent years, large language models like ChatGPT have garnered attention for their exceptional response generation and reasoning capabilities. We thus develop the LLM-based agents for the Werewolf Game. This study aims to enhance the consistency of the agent's utterances by utilizing dialogue summaries generated by LLMs and manually designed personas and utterance examples. By analyzing self-match game logs, we demonstrate that the agent's utterances are contextually consistent and that the character, including tone, is maintained throughout the game.

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