RCBSF：スタッケルベルグゲームによる自動契約改訂のためのマルチエージェントフレームワーク
arXiv cs.CL / 2026/4/14
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要点
- 本論文は、LLMベースの法的契約改訂が、安全性に関する幻覚（ハルシネーション）と、十分な行動制約の欠如によって限界があると主張し、より厳密に制御されたアプローチを動機づける。
- リスク制約付きバイレベル・スタッケルベルグフレームワーク（RCBSF）を提案し、契約改訂を階層的な非協力スタッケルベルグゲームとしてモデル化する。ここでは、グローバル規範エージェント（GPA）がフォロワーエージェント（CRAおよびLVA）に対してリスク予算を設定する。
- RCBSFは、リスク制約の下で改訂を反復的に最適化し、理論的な収束の保証を含む。これにより、導かれる均衡は、無指導のベースラインよりも効用が理論的に確実に優れている。
- 単一のベンチマークに対する実験により、平均リスク解決率（RRR）84.21%を含む最先端の結果が示され、反復ベースラインと比較してトークン効率が向上している。
- 著者らは、再現およびフレームワークのさらなる発展を支援するための付随コードをGitHubで公開している。
