論文の概要: Zero-shot 3D Map Generation with LLM Agents: A Dual-Agent Architecture for Procedural Content Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.10501v2
• Date: Fri, 12 Dec 2025 08:48:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-15 13:50:29.192958
• Title: Zero-shot 3D Map Generation with LLM Agents: A Dual-Agent Architecture for Procedural Content Generation
• Title（参考訳）: LLMエージェントを用いたゼロショット3Dマップ生成:手続き的コンテンツ生成のためのデュアルエージェントアーキテクチャ
• Authors: Lim Chien Her, Ming Yan, Yunshu Bai, Ruihao Li, Hao Zhang,
• Abstract要約: ゼロショットPCGパラメータ設定にLLMエージェントを利用する学習自由アーキテクチャを提案する。 我々のシステムはアクターエージェントとCriticエージェントをペアリングし、ツールパラメータを自律的に理由づける反復ワークフローを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.398818816613806
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Procedural Content Generation (PCG) offers scalable methods for algorithmically creating complex, customizable worlds. However, controlling these pipelines requires the precise configuration of opaque technical parameters. We propose a training-free architecture that utilizes LLM agents for zero-shot PCG parameter configuration. While Large Language Models (LLMs) promise a natural language interface for PCG tools, off-the-shelf models often fail to bridge the semantic gap between abstract user instructions and strict parameter specifications. Our system pairs an Actor agent with a Critic agent, enabling an iterative workflow where the system autonomously reasons over tool parameters and refines configurations to progressively align with human design preferences. We validate this approach on the generation of various 3D maps, establishing a new benchmark for instruction-following in PCG. Experiments demonstrate that our approach outperforms single-agent baselines, producing diverse and structurally valid environments from natural language descriptions. These results demonstrate that off-the-shelf LLMs can be effectively repurposed as generalized agents for arbitrary PCG tools. By shifting the burden from model training to architectural reasoning, our method offers a scalable framework for mastering complex software without task-specific fine-tuning.
• Abstract（参考訳）: 手続き型コンテンツ生成(PCG)は、複雑でカスタマイズ可能な世界をアルゴリズムで生成するスケーラブルな方法を提供する。 しかし、これらのパイプラインを制御するには、不透明な技術的なパラメータを正確に設定する必要がある。 ゼロショットPCGパラメータ設定にLLMエージェントを利用する学習自由アーキテクチャを提案する。 大型言語モデル(LLM)はPCGツールの自然言語インタフェースを約束するが、既製のモデルは抽象的なユーザー命令と厳密なパラメータ仕様の間のセマンティックなギャップを埋めるのに失敗することが多い。 我々のシステムはアクターエージェントとCriticエージェントをペアリングし、ツールパラメータを自律的に理由づける反復的なワークフローを可能にし、人間のデザイン嗜好と漸進的に整合するように構成を洗練します。 本手法は,PCGにおける命令追従のための新しいベンチマークを構築し,様々な3Dマップの生成に有効であることを示す。 実験により,本手法は単一エージェントベースラインよりも優れており,自然言語記述から多様かつ構造的に有効な環境を創出できることが示された。 これらの結果から,市販のLCMを任意のPCGツールの汎用エージェントとして効果的に再利用できることが示唆された。 モデルトレーニングからアーキテクチャ推論へ重荷を移すことで、タスク固有の微調整なしで複雑なソフトウェアをマスターするためのスケーラブルなフレームワークを提供する。

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