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。
関連論文リスト
- Transforming Competition into Collaboration: The Revolutionary Role of Multi-Agent Systems and Language Models in Modern Organizations [0.0]
本稿では,マルチエージェントシステム理論(SMA)と大規模言語モデル(LLM)に基づく計算エンティティがユーザインタラクションに与える影響について考察する。
提案手法では,大規模言語モデル (LLM) から発達したエージェントを用いて,行動要素を考慮したプロトタイピングを行う。
我々は,多エージェントシステム理論(SMA)と大規模言語モデル(LLM)に基づく革新的な利用に基づいて,組織戦略に有用なエージェントの開発の可能性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-12T15:56:10Z) - Position Paper: Agent AI Towards a Holistic Intelligence [53.35971598180146]
エージェントAI - 大きな基盤モデルをエージェントアクションに統合する具体的システム。
本稿では,エージェント・ファウンデーション・モデル(エージェント・ファウンデーション・モデル)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-28T16:09:56Z) - Large Multimodal Agents: A Survey [78.81459893884737]
大規模言語モデル(LLM)は、テキストベースのAIエージェントのパワーで優れたパフォーマンスを実現している。
LLMを利用したAIエージェントをマルチモーダルドメインに拡張することに焦点を当てた、新たな研究トレンドがある。
本総説は, この急速に発展する分野において, 今後の研究に有用な洞察とガイドラインを提供することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-23T06:04:23Z) - An Interactive Agent Foundation Model [50.50659114031731]
本稿では,AIエージェントを訓練するための新しいマルチタスクエージェントトレーニングパラダイムを用いた対話型エージェント基礎モデルを提案する。
トレーニングパラダイムは、視覚マスク付きオートエンコーダ、言語モデリング、次世代の予測など、多様な事前学習戦略を統一する。
私たちは、ロボティクス、ゲームAI、ヘルスケアという3つの異なる領域でフレームワークのパフォーマンスを実演します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-08T18:58:02Z) - Synergistic Integration of Large Language Models and Cognitive
Architectures for Robust AI: An Exploratory Analysis [12.9222727028798]
本稿では、知的行動を示す人工知能エージェントの開発に使用される2つのAIサブセクタの統合について考察する:大規模言語モデル(LLM)と認知アーキテクチャ(CA)である。
我々は3つの統合的アプローチを提案し、それぞれ理論モデルに基づいて、予備的な経験的証拠によって支持される。
これらのアプローチは、LSMとCAの長所を活用すると同時に、弱点を軽減し、より堅牢なAIシステムの開発を促進することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-18T21:42:47Z) - TPTU: Large Language Model-based AI Agents for Task Planning and Tool
Usage [28.554981886052953]
大規模言語モデル(LLM)は、様々な現実世界のアプリケーションのための強力なツールとして登場した。
LLMの本質的な生成能力は、その長所にもかかわらず、複雑なタスクを扱うには不十分である。
本稿では,LLMベースのAIエージェントに適した構造化フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-07T09:22:03Z) - RObotic MAnipulation Network (ROMAN) $\unicode{x2013}$ Hybrid
Hierarchical Learning for Solving Complex Sequential Tasks [70.69063219750952]
ロボットマニピュレーションネットワーク(ROMAN)のハイブリッド階層型学習フレームワークを提案する。
ROMANは、行動クローニング、模倣学習、強化学習を統合することで、タスクの汎用性と堅牢な障害回復を実現する。
実験結果から,これらの専門的な操作専門家の組織化と活性化により,ROMANは高度な操作タスクの長いシーケンスを達成するための適切なシーケンシャルなアクティベーションを生成することがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-30T20:35:22Z) - Multi-Agent Collaboration: Harnessing the Power of Intelligent LLM
Agents [0.0]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-05T23:55:37Z) - Autonomous Open-Ended Learning of Tasks with Non-Stationary
Interdependencies [64.0476282000118]
固有のモチベーションは、目標間のトレーニング時間を適切に割り当てるタスクに依存しないシグナルを生成することが証明されている。
内在的に動機付けられたオープンエンドラーニングの分野におけるほとんどの研究は、目標が互いに独立しているシナリオに焦点を当てているが、相互依存タスクの自律的な獲得を研究するのはごくわずかである。
特に,タスク間の関係に関する情報をアーキテクチャのより高レベルなレベルで組み込むことの重要性を示す。
そして、自律的に取得したシーケンスを格納する新しい学習層を追加することで、前者を拡張する新しいシステムであるH-GRAILを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-16T10:43:01Z) - AutonoML: Towards an Integrated Framework for Autonomous Machine
Learning [9.356870107137095]
Reviewは、自動化された自動MLシステムを構成するものに関して、より広範な視点を動機付けようとしている。
その上で、以下の研究領域の開発状況を調査します。
我々は、各トピックによって拡張されたレビューを通して概念的枠組みを開発し、高レベルなメカニズムを自律mlシステムに融合する方法を1つ紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-23T11:01:10Z) - Distributed and Democratized Learning: Philosophy and Research
Challenges [80.39805582015133]
民主化学習(Dem-AI)という新しいデザイン哲学を提案する。
ヒトの社会的グループに触発され、提案されたDem-AIシステムの学習エージェントの専門グループは階層構造で自己組織化され、より効率的に学習タスクを遂行する。
本稿では,様々な学際分野に触発された未来のDem-AIシステムを実現するためのガイドラインとして,参照設計を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-18T08:45:10Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。