本論文では、AutoWorldBuilderを紹介する。これは自動化されたフィクションのワールドビルディングにおけるコンテキスト爆発、一貫性、品質保証の課題に対処するために設計されたマルチエージェント協調システムである。

  • 4層のコンテキスト圧縮メカニズムにより、トークン数が約90%削減される。
  • 専門的なAuditorエージェントによる反復レビューシステムは、提案の承認率を42%から85%以上に向上させる。
  • GPT-OSS 120BおよびDeepSeek v3.2を用いた実験では、20タスク全体で95.0%の成功率を示した。
  • システムは18〜31分でコンフリクトゼロの配信により、ワールドごとに56〜103の自己一貫性のある概念を生成する。

著者らは、層別予算圧縮やセマンティック局所性スケジューリングを含むこれらのアーキテクチャパターンが、より広範な知識集約型マルチエージェントLLMアプリケーションに転用可能であると主張している。