CHORUS：現実的な熟慮（ディベート）データを生成するエージェント型フレームワーク
arXiv cs.AI / 2026/4/23
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要点
- 本論文は、行動一貫性のあるペルソナを備えたLLM駆動のアクターを用いて、現実的な熟慮（ディベート）討論を生成するエージェント型フレームワークCHORUSを提案しています。
- アクセス制限やデータ品質のばらつきによって大規模な熟慮データが不足している問題に対し、議論の推移を記憶するエージェントと、ユーザーの関与の多様性を模すポアソン過程に基づく時刻モデルを組み合わせています。
- フレームワークは構造化されたツール利用にも対応しており、アクターが外部リソースを参照できることで現実性を高め、インタラクティブなWebプラットフォームへの統合を容易にします。
- CHORUSはDeliberateプラットフォームに実装され、30人の専門家参加者によって、内容の現実性、議論の首尾一貫性、分析上の有用性の3観点で評価され、良好な結果が得られました。
- 総じて、CHORUSは他環境での制約やデータ品質の課題がある中でも、オンラインの言説分析に適した高品質な熟慮データセットを生成できることが示唆されます。
