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AIDB Daily Papers

AIツアーミーティング:大規模言語モデルエージェントによるグループ旅行計画

原題: AI Tour Meeting: Group Travel Planning by LLM Agents
著者: Daisuke Kikuta
公開日: 2026-07-21 | 分野: LLM AI cs.CL cs.AI cs.MA AIエージェント

※ 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

  • 異なるペルソナを持つ複数の大規模言語モデルエージェントが自然言語で対話しながらグループ旅行の計画を協調して立案するフレームワークを提案した。
  • エージェントのペルソナや対話ワークフローの設定、監視機能を備えることで柔軟なオーケストレーションを可能にした点が新しい。
  • システム検証を通じて、旅行計画の議論における複数の大規模言語モデルエージェントの行動分析に関する有用な結果を示した。

Abstract

This paper proposes AI Tour Meeting, a group travel planning framework powered by multiple Large Language Model (LLM)-based agents. The agents are instantiated with distinct personas and collaboratively seek an itinerary that satisfies their constraints and preferences through natural language discussion. The framework enables easy and flexible orchestration of such discussions by providing interfaces for configuring agent personas, discussion workflows, monitoring, and LLM deployment. Its primary use case is a simulation tool for analyzing the behavior of multiple LLM agents during tour planning discussions. This paper demonstrates the utility of the framework by presenting system validation and several analytical results obtained by the framework.

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