LangGraphで複数LLMを議論させる実験基盤を作った話
AI要約
複数LLMに議論させるmulti-agent debateを実装する際、モデルの性能より「比較可能な実験基盤をどう作るか」が本質的に難しい。LangGraphを使い、トポロジーを比率で固定、ラウンド進行を明示、比較軸をmode定義する3つの工夫で、エージェント数・ラウンド数を柔軟に変更できる実験基盤を構築。研究コードの実装設計がぐっと来るテックレポートです。
AI要約
複数LLMに議論させるmulti-agent debateを実装する際、モデルの性能より「比較可能な実験基盤をどう作るか」が本質的に難しい。LangGraphを使い、トポロジーを比率で固定、ラウンド進行を明示、比較軸をmode定義する3つの工夫で、エージェント数・ラウンド数を柔軟に変更できる実験基盤を構築。研究コードの実装設計がぐっと来るテックレポートです。

