Fugu-MT 論文翻訳(概要): Self-Adaptive Large Language Model (LLM)-Based Multiagent Systems

論文の概要: Self-Adaptive Large Language Model (LLM)-Based Multiagent Systems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.06187v1
Date: Wed, 12 Jul 2023 14:26:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-13 12:53:10.322967
Title: Self-Adaptive Large Language Model (LLM)-Based Multiagent Systems
Title（参考訳）: 自己適応型大言語モデル(LLM)に基づくマルチエージェントシステム
Authors: Nathalia Nascimento, Paulo Alencar, Donald Cowan
Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)をマルチエージェントシステムに統合することを提案する。我々は、モニタリング、分析、計画、システム適応の実行において堅牢なサポートで有名であるMAPE-Kモデルに、我々の方法論を固定する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In autonomic computing, self-adaptation has been proposed as a fundamental paradigm to manage the complexity of multiagent systems (MASs). This achieved by extending a system with support to monitor and adapt itself to achieve specific concerns of interest. Communication in these systems is key given that in scenarios involving agent interaction, it enhances cooperation and reduces coordination challenges by enabling direct, clear information exchange. However, improving the expressiveness of the interaction communication with MASs is not without challenges. In this sense, the interplay between self-adaptive systems and effective communication is crucial for future MAS advancements. In this paper, we propose the integration of large language models (LLMs) such as GPT-based technologies into multiagent systems. We anchor our methodology on the MAPE-K model, which is renowned for its robust support in monitoring, analyzing, planning, and executing system adaptations in response to dynamic environments. We also present a practical illustration of the proposed approach, in which we implement and assess a basic MAS-based application. The approach significantly advances the state-of-the-art of self-adaptive systems by proposing a new paradigm for MAS self-adaptation of autonomous systems based on LLM capabilities.
Abstract（参考訳）: オートノミックコンピューティングでは、マルチエージェントシステム(mass)の複雑性を管理する基本的なパラダイムとして自己適応が提案されている。これは、特定の関心事を達成するために、監視と適応をサポートするシステムを拡張することで達成される。これらのシステムにおけるコミュニケーションは、エージェントのインタラクションを含むシナリオにおいて、直接的かつ明確な情報交換を可能にすることで協調性を高め、協調の課題を低減することが鍵となる。しかし,マスとのインタラクションコミュニケーションの表現力の向上には課題がない。この意味では、自己適応システムと効果的なコミュニケーションの相互作用は、将来のMASの発展に不可欠である。本稿では,GPT技術などの大規模言語モデル(LLM)をマルチエージェントシステムに統合することを提案する。動的環境に応答するシステム適応のモニタリング,分析,計画,実行において堅牢なサポートで有名であるMAPE-Kモデルに,我々の方法論を定着させる。また,提案手法の実践的な例を示し,基礎的なMASベースのアプリケーションの実装と評価を行う。このアプローチは、LLM能力に基づく自律システムのMAS自己適応のための新しいパラダイムを提案することにより、自己適応システムの最先端性を著しく向上させる。

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