AIツアーミーティング：LLMエージェントによるグループ旅行計画

要旨

本論文では、複数の大規模言語モデル（LLM）ベースのエージェントによって駆動されるグループ旅行計画フレームワークであるAI Tour Meetingを提案する。エージェントはそれぞれ異なるペルソナを持たせてインスタンス化され、自然言語での議論を通じて、各自の制約と嗜好を満たす旅程を協調的に探索する。本フレームワークは、エージェントのペルソナ設定、議論ワークフロー、モニタリング、LLMのデプロイメントのためのインターフェースを提供することで、そのような議論の容易かつ柔軟なオーケストレーションを可能にする。主なユースケースは、ツアー計画の議論中における複数のLLMエージェントの行動を分析するためのシミュレーションツールである。本論文では、システム検証と、本フレームワークによって得られたいくつかの分析結果を示すことにより、フレームワークの有用性を実証する。

English

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.