行動ヘルスコミュニケーションのシミュレーションのための、安全性を考慮した役割オーケストレーション型マルチエージェントLLMフレームワーク

Abstract

単一ア ー ジェントの大規模言語モデル（LLM）システムは、多様な会話機能の同時提供と、行動健康コミュニケーションにおける安全性の維持を両立することに苦慮している。私たちは、安全性を意識し、役割をオーケストレーションするマルチエージェントLLMの枠組みを提案し、協調された役割分化エージェントによって支援的な行動健康対話をシミュレートすることを目指す。会話上の責務は、共感に焦点を当てたエージェント、行動を志向するエージェント、そして監督（スーパーバイザ）役を含む専門のエージェントに分解される。さらに、プロンプトベースのコントローラが関連するエージェントを動的に有効化し、継続的な安全性監査を強制する。DAIC-WOZコーパスの半構造化インタビューのトランスクリプトを用いて、本枠組みを、構造的品質、機能の多様性、計算特性を捉えるスケーラブルな代理指標によって評価する。その結果、単一エージェントのベースラインと比べて、役割分化の明確さ、エージェント間の一貫した協調、ならびにモジュール型オーケストレーション、安全性の監督、応答遅延の間の予測可能なトレードオフが示される。本研究は、システム設計、解釈可能性、安全性を重視し、本枠組みを臨床介入ではなく、行動健康情報学および意思決定支援研究のためのシミュレーション・分析ツールとして位置づける。