論文の概要: Multi-Agent Collaboration: Harnessing the Power of Intelligent LLM
Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03314v1
- Date: Mon, 5 Jun 2023 23:55:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-07 18:02:16.549050
- Title: Multi-Agent Collaboration: Harnessing the Power of Intelligent LLM
Agents
- Title（参考訳）: マルチエージェントコラボレーション:知的llmエージェントのパワーを活用する
- Authors: Yashar Talebirad and Amirhossein Nadiri
- Abstract要約: 本稿では,マルチエージェントシステムのパワーを活用した大規模言語モデル(LLM)の能力向上のための新しいフレームワークを提案する。
本フレームワークでは,複数の知的エージェントコンポーネントがそれぞれ特有な属性と役割を持つ協調環境を導入し,複雑なタスクをより効率的に効率的に処理する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we present a novel framework for enhancing the capabilities of
large language models (LLMs) by leveraging the power of multi-agent systems.
Our framework introduces a collaborative environment where multiple intelligent
agent components, each with distinctive attributes and roles, work together to
handle complex tasks more efficiently and effectively. We demonstrate the
practicality and versatility of our framework through case studies in
artificial general intelligence (AGI), specifically focusing on the Auto-GPT
and BabyAGI models. We also examine the "Gorilla" model, which integrates
external APIs into the LLM. Our framework addresses limitations and challenges
such as looping issues, security risks, scalability, system evaluation, and
ethical considerations. By modeling various domains such as courtroom
simulations and software development scenarios, we showcase the potential
applications and benefits of our proposed multi-agent system. Our framework
provides an avenue for advancing the capabilities and performance of LLMs
through collaboration and knowledge exchange among intelligent agents.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチエージェントシステムのパワーを活用した大規模言語モデル(llms)の能力向上のための新しい枠組みを提案する。
本フレームワークでは,複数の知的エージェントコンポーネントがそれぞれ特徴と役割を持つ協調環境を導入し,複雑なタスクをより効率的に効率的に処理する。
本稿では,自動GPTモデルとBabyAGIモデルを中心に,人工知能(AGI)のケーススタディを通じて,我々のフレームワークの実用性と汎用性を実証する。
また、外部APIをLCMに統合する"Gorilla"モデルについても検討する。
当社のフレームワークでは,ループ問題やセキュリティリスク,スケーラビリティ,システム評価,倫理的考慮といった制限や課題に対処しています。
法廷シミュレーションやソフトウェア開発シナリオなどの様々なドメインをモデル化することにより,提案するマルチエージェントシステムの潜在的な応用とメリットを示す。
当社のフレームワークは,インテリジェントエージェント間のコラボレーションと知識交換を通じて,llmの能力とパフォーマンスを向上させる手段を提供します。
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