因果的プロンプトエンジニアリング：LLMの因果推論能力を最大化する実践ガイド
マルチエージェントAIの安全性：複雑適応系が生み出す創発リスクと制御戦略
マルチエージェントAIネットワークの安全性が問われる時代複数のAIエージェントが相互作用しながら動作するマルチエージェントシステムは、単体のAIでは実現できない高度な問題解決能力を持ちます。しかし同時に、これらのシステムは複雑適応系としての性質を帯び、設計者の意図を超えた創発的な振る舞いを
マルチエージェントAIネットワークの安全性が問われる時代複数のAIエージェントが相互作用しながら動作するマルチエージェントシステムは、単体のAIでは実現できない高度な問題解決能力を持ちます。しかし同時に、これらのシステムは複雑適応系としての性質を帯び、設計者の意図を超えた創発的な振る舞いを
はじめに：人間とAIの共進化が描く新たな社会像現代社会において、人工知能（AI）は単なる道具を超えた存在となりつつあります。レコメンダシステム、対話型AIアシスタント、自動運転技術など、私たちの日常生活に深く浸透したAIは、人間の行動や判断に影響を与える一方で、人間の反応や選択によって自身
はじめに：なぜ拡張心理論がAIシステム設計の鍵となるのか人工知能の進歩により、複数のAIエージェントが協調して高度なタスクを解決するマルチエージェントシステムへの注目が高まっています。しかし、従来のアプローチでは各エージェントが独立して動作するため、真の意味での知的協調を実現することは困難
複数のAIエージェントが相互作用する環境において、協調と競争のバランスをモデル化することは、現代のAI研究における重要課題の一つです。近年、大規模言語モデル（LLM）の進歩により、エージェント同士が自然言語で対話しながら協調・競争するシステムが注目を集めています。本記事では、マルチエージェント環境