論文の概要: A Dynamic LLM-Powered Agent Network for Task-Oriented Agent Collaboration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02170v2
• Date: Fri, 15 Nov 2024 04:30:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-18 15:36:29.328777
• Title: A Dynamic LLM-Powered Agent Network for Task-Oriented Agent Collaboration
• Title（参考訳）: タスク指向エージェント協調のための動的LLMエージェントネットワーク
• Authors: Zijun Liu, Yanzhe Zhang, Peng Li, Yang Liu, Diyi Yang,
• Abstract要約: 本稿では,様々なタスクやドメインに対する動的コミュニケーション構造において,候補からエージェントのチームを自動的に選択する手法を提案する。 具体的には, LLMを利用したエージェント協調のための動的LLMパワーエージェントネットワーク(textDyLAN$)というフレームワークを構築した。 我々は、コード生成、意思決定、一般的な推論、算術的推論タスクにおいて、適度な計算コストで、DyLANが強力なベースラインを上回ることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.35849138235116
• License:
• Abstract: Recent studies show that collaborating multiple large language model (LLM) powered agents is a promising way for task solving. However, current approaches are constrained by using a fixed number of agents and static communication structures. In this work, we propose automatically selecting a team of agents from candidates to collaborate in a dynamic communication structure toward different tasks and domains. Specifically, we build a framework named Dynamic LLM-Powered Agent Network ($\textbf{DyLAN}$) for LLM-powered agent collaboration, operating a two-stage paradigm: (1) Team Optimization and (2) Task Solving. During the first stage, we utilize an $\textit{agent selection}$ algorithm, based on an unsupervised metric called $\textit{Agent Importance Score}$, enabling the selection of best agents according to their contributions in a preliminary trial, oriented to the given task. Then, in the second stage, the selected agents collaborate dynamically according to the query. Empirically, we demonstrate that DyLAN outperforms strong baselines in code generation, decision-making, general reasoning, and arithmetic reasoning tasks with moderate computational cost. On specific subjects in MMLU, selecting a team of agents in the team optimization stage improves accuracy by up to 25.0% in DyLAN.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では,多言語モデル (LLM) を用いたエージェントの協調作業が課題解決の有望な方法であることが示されている。 しかし、現在のアプローチは固定数のエージェントと静的通信構造を用いることで制約される。 本研究では,様々なタスクやドメインに対して,動的コミュニケーション構造で協調するエージェントのチームを自動的に選択する手法を提案する。 具体的には, LLM を利用したエージェントコラボレーションのための動的 LLM パワーエージェントネットワーク (\textbf{DyLAN}$) というフレームワークを構築し, チーム最適化と (2) タスク解決という2段階のパラダイムを運用する。 最初の段階では、$\textit{Agent Importance Score}$と呼ばれる教師なしのメトリクスに基づいて、$\textit{agent selection}$アルゴリズムを使用します。 そして、第2段階で、選択されたエージェントがクエリに従って動的に協調する。 実証的に、DyLANは、コード生成、意思決定、一般的な推論、算術的推論タスクにおいて、適度な計算コストで、強力なベースラインを上回ります。 MMLUの特定の課題について、チーム最適化段階でエージェントのチームを選択すると、DyLANの最大25.0%の精度が向上する。

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