論文の概要: AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08155v2
• Date: Tue, 3 Oct 2023 20:47:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 18:31:49.304200
• Title: AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversation
• Title（参考訳）: AutoGen:マルチエージェント会話による次世代LLMアプリケーションの実現
• Authors: Qingyun Wu, Gagan Bansal, Jieyu Zhang, Yiran Wu, Beibin Li, Erkang Zhu, Li Jiang, Xiaoyun Zhang, Shaokun Zhang, Jiale Liu, Ahmed Hassan Awadallah, Ryen W White, Doug Burger, and Chi Wang
• Abstract要約: AutoGenはオープンソースのフレームワークで、複数のエージェントを介してLLMアプリケーションを構築することができる。 AutoGenエージェントはカスタマイズ可能で、変換可能で、LLM、ヒューマンインプット、ツールの組み合わせを使った様々なモードで操作できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.455159391215915
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: AutoGen is an open-source framework that allows developers to build LLM applications via multiple agents that can converse with each other to accomplish tasks. AutoGen agents are customizable, conversable, and can operate in various modes that employ combinations of LLMs, human inputs, and tools. Using AutoGen, developers can also flexibly define agent interaction behaviors. Both natural language and computer code can be used to program flexible conversation patterns for different applications. AutoGen serves as a generic infrastructure to build diverse applications of various complexities and LLM capacities. Empirical studies demonstrate the effectiveness of the framework in many example applications, with domains ranging from mathematics, coding, question answering, operations research, online decision-making, entertainment, etc.
• Abstract（参考訳）: AutoGenはオープンソースのフレームワークで、複数のエージェントを介してLLMアプリケーションを構築することができる。 AutoGenエージェントはカスタマイズ可能で、変換可能で、LLM、ヒューマンインプット、ツールの組み合わせを使った様々なモードで動作する。 AutoGenを使うことで、開発者はエージェントのインタラクション動作を柔軟に定義できる。 自然言語とコンピュータコードは、異なるアプリケーションに対して柔軟な会話パターンをプログラムするために使用できる。 AutoGenは、様々な複雑さとLLM能力の多様なアプリケーションを構築するための一般的なインフラとして機能する。 実証的な研究は、数学、コーディング、質問応答、運用研究、オンライン意思決定、エンターテイメントなど、多くの例でフレームワークの有効性を実証している。

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