@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:02000232,
 author = {町田,健太朗 and 吉村,洵 and 渡邉,文一 and 大坂,朋美 and 中條,拓伯},
 issue = {14},
 month = {Feb},
 note = {大規模言語モデル（LLM）の発展により，知的エージェントを活用した複雑な問題解決が可能となった．農業分野は，専門知識を必要とする複雑な作業が多い分野の一つである．本研究では，専門知識を要する植物分類作業に対し，RAG（Retrieval-Augmented Generation）を活用して情報検索や知識生成を行うエージェントや，画像処理技術を駆使して視覚データを解析するエージェントなどを協調的に動作させるマルチエージェントシステムを構築した．本システムは，専門知識を必要とする植物分類タスクにおいて，その実用性を示した．, The development of large language models (LLMs) has enabled the use of intelligent agents to solve complex problems. Agriculture is one of the fields that involves numerous tasks requiring specialized knowledge. In this study, we constructed a multi-agent system that coordinates various agents to address plant classification tasks requiring expertise. The system integrates agents leveraging Retrieval-Augmented Generation (RAG) for information retrieval and knowledge generation, alongside agents utilizing image processing techniques to analyze visual data. The proposed system demonstrated its practical utility and effectiveness in plant classification tasks requiring specialized knowledge.},
 title = {農業分野における専門的課題解決のためのマルチエージェントシステムの設計と応用},
 year = {2025}
}