近年の自然言語処理およびマルチエージェントの分野において、Microsoft社の”AutoGen”に代表されるような、複数の大規模言語モデル(LLM)を協働させるフレームワークの提案が盛んに行われている。また、いくつか種類の異なるLLMのエージェントを組み合わせて議論を行わせるフレームワークについても研究がされており、単一のLLMによって生成される結論よりも、良い精度の結論を導くことができたと報告されている。本研究では、このように複数のLLMが議論を行う場合において、それぞれのエージェントが持つプロンプト及び他のエージェントからの意見に対する受容度を均一化することで、全てのエージェントが対等に議論に参加できるフレームワークを提案し、考察を行う。