@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:02006148,
 author = {椋木,大地 and 森田,光貴 and 林,俊一郎 and 三笠,諒 and 星野,哲也 and 片桐,孝洋},
 issue = {4},
 month = {Dec},
 note = {大規模言語モデル（LLM）によるコード生成技術が急速に発展し，自律的にコーディング・検証・修正を反復的に行うAIエージェントの実用化と商用化が進んでいる．商用サービスの性能向上が著しい一方，ローカルPCで動作する軽量なLLMや，それらを用いたオープンソースシステムの性能は大きく劣っている．また商用サービスは課金コストの増大や情報流出の懸念があるほか，コードが非公開でブラックボックスであるため，研究開発において改良を検討することや，その有効性を評価することが難しい．そこで我々は普及価格帯のPCでローカル動作する独自のコーディングAIエージェントシステムを開発している．このシステムは高性能計算（HPC）コードの性能最適化を目的とし，マルチエージェント構成と反復的なプロンプトの自動生成による完全自律駆動を特徴とする．本稿ではその開発状況を報告するとともに，コンシューマ向け機材で動作させることが可能なLLMの一つであるOpenAI gpt-oss-120bを用いて，行列積（DGEMM），三角行列を係数とする方程式の計算（DTRSM），Compressed Sparse Row（CSR）形式の疎行列に対する疎行列-密行列積（CSRMM）のコードをCPU向けに性能最適化した結果を示す．},
 title = {gpt-oss-120bを用いたコード自動最適化マルチエージェントシステムの試作},
 year = {2025}
}