論文の概要: Balancing Autonomy and Alignment: A Multi-Dimensional Taxonomy for Autonomous LLM-powered Multi-Agent Architectures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03659v1
• Date: Thu, 5 Oct 2023 16:37:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-06 15:21:57.069437
• Title: Balancing Autonomy and Alignment: A Multi-Dimensional Taxonomy for Autonomous LLM-powered Multi-Agent Architectures
• Title（参考訳）: 自律性とアライメントのバランス:自律的llm駆動マルチエージェントアーキテクチャのための多次元分類法
• Authors: Thorsten H\"andler
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、洗練された言語理解と生成能力を備えた人工知能の分野に革命をもたらした。 本稿では,LLMを用いた自律型マルチエージェントシステムが自律性とアライメントの動的相互作用をどのようにバランスさせるかを分析するために,総合的な多次元分類法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have revolutionized the field of artificial intelligence, endowing it with sophisticated language understanding and generation capabilities. However, when faced with more complex and interconnected tasks that demand a profound and iterative thought process, LLMs reveal their inherent limitations. Autonomous LLM-powered multi-agent systems represent a strategic response to these challenges. Such systems strive for autonomously tackling user-prompted goals by decomposing them into manageable tasks and orchestrating their execution and result synthesis through a collective of specialized intelligent agents. Equipped with LLM-powered reasoning capabilities, these agents harness the cognitive synergy of collaborating with their peers, enhanced by leveraging contextual resources such as tools and datasets. While these architectures hold promising potential in amplifying AI capabilities, striking the right balance between different levels of autonomy and alignment remains the crucial challenge for their effective operation. This paper proposes a comprehensive multi-dimensional taxonomy, engineered to analyze how autonomous LLM-powered multi-agent systems balance the dynamic interplay between autonomy and alignment across various aspects inherent to architectural viewpoints such as goal-driven task management, agent composition, multi-agent collaboration, and context interaction. It also includes a domain-ontology model specifying fundamental architectural concepts. Our taxonomy aims to empower researchers, engineers, and AI practitioners to systematically analyze the architectural dynamics and balancing strategies employed by these increasingly prevalent AI systems. The exploratory taxonomic classification of selected representative LLM-powered multi-agent systems illustrates its practical utility and reveals potential for future research and development.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、洗練された言語理解と生成能力を備えた人工知能の分野に革命をもたらした。 しかし、深く反復的な思考プロセスを必要とするより複雑で相互接続されたタスクに直面した場合、llmは固有の制限を明らかにする。 自律LDM方式のマルチエージェントシステムはこれらの課題に対する戦略的対応を示す。 このようなシステムは、管理可能なタスクに分割し、その実行と結果の合成を専門の知的エージェントの集合を通してまとめることで、ユーザによる自律的な目標達成を目指している。 llmを活用した推論機能を備えたこれらのエージェントは、ツールやデータセットといったコンテキストリソースを活用することで、仲間とコラボレーションする認知シナジーを活用する。 これらのアーキテクチャはAI能力を増幅する有望な可能性を秘めているが、さまざまなレベルの自律性と整合性の間の適切なバランスを打つことが、効果的な運用にとって重要な課題である。 本稿では,LLMを用いた自律型マルチエージェントシステムにおいて,目標駆動型タスク管理,エージェント構成,マルチエージェント協調,コンテキスト相互作用といったアーキテクチャ的視点に特有の,自律性とアライメントの動的相互作用がいかにバランスするかを,総合的に分析する。 基本的なアーキテクチャ概念を特定するドメインオントロジーモデルも含まれている。 私たちの分類学の目的は、研究者、エンジニア、AI実践者が、ますます普及しているAIシステムによって採用されるアーキテクチャのダイナミクスとバランス戦略を体系的に分析できるようにすることです。 選択されたLLMを用いたマルチエージェントシステムの探索的分類は、その実用性を示し、将来の研究開発の可能性を明らかにしている。

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