論文の概要: Exploring Design of Multi-Agent LLM Dialogues for Research Ideation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.08350v1
• Date: Fri, 11 Jul 2025 06:53:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-14 18:03:54.265296
• Title: Exploring Design of Multi-Agent LLM Dialogues for Research Ideation
• Title（参考訳）: 研究思想のための多言語LLM対話の探索
• Authors: Keisuke Ueda, Wataru Hirota, Takuto Asakura, Takahiro Omi, Kosuke Takahashi, Kosuke Arima, Tatsuya Ishigaki,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、研究アイデア生成のような創造的なタスクをサポートするために、ますます使われている。 エージェントの役割の異なる構成、エージェントの数、対話深度を比較し、これらの要因が生成したアイデアの新規性と実現可能性にどのように影響するかを理解する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.561804070932164
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) are increasingly used to support creative tasks such as research idea generation. While recent work has shown that structured dialogues between LLMs can improve the novelty and feasibility of generated ideas, the optimal design of such interactions remains unclear. In this study, we conduct a comprehensive analysis of multi-agent LLM dialogues for scientific ideation. We compare different configurations of agent roles, number of agents, and dialogue depth to understand how these factors influence the novelty and feasibility of generated ideas. Our experimental setup includes settings where one agent generates ideas and another critiques them, enabling iterative improvement. Our results show that enlarging the agent cohort, deepening the interaction depth, and broadening agent persona heterogeneity each enrich the diversity of generated ideas. Moreover, specifically increasing critic-side diversity within the ideation-critique-revision loop further boosts the feasibility of the final proposals. Our findings offer practical guidelines for building effective multi-agent LLM systems for scientific ideation. Our code is available at https://github.com/g6000/MultiAgent-Research-Ideator.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、研究アイデア生成のような創造的なタスクをサポートするために、ますます使われている。 近年の研究では、LLM間の構造化された対話が生成したアイデアの新規性と実現可能性を改善することが示されているが、そのような相互作用の最適設計はいまだ不明である。 本研究では,科学的思考のための多エージェントLPM対話を包括的に分析する。 エージェントの役割の異なる構成、エージェントの数、対話深度を比較し、これらの要因が生成したアイデアの新規性と実現可能性にどのように影響するかを理解する。 実験的な設定には、あるエージェントがアイデアを生成し、別のエージェントがそれらを批判し、反復的な改善を可能にする設定が含まれています。 その結果, エージェントコホートの拡大, 相互作用深さの深化, エージェントペルソナの不均一性の拡大が, 生成したアイデアの多様性を豊かにすることがわかった。 さらに、概念批判・修正ループにおける批判側の多様性の増大は、最終的な提案の実現可能性をさらに高める。 本研究は,科学的思考に有効なマルチエージェントLLMシステム構築のための実践的ガイドラインを提供する。 私たちのコードはhttps://github.com/g6000/MultiAgent-Research-Ideator.comで公開されています。

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