論文の概要: Large Language Model based Multi-Agents: A Survey of Progress and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01680v2
• Date: Fri, 19 Apr 2024 01:15:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-22 19:37:46.211894
• Title: Large Language Model based Multi-Agents: A Survey of Progress and Challenges
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルに基づくマルチエージェントの進展と課題
• Authors: Taicheng Guo, Xiuying Chen, Yaqi Wang, Ruidi Chang, Shichao Pei, Nitesh V. Chawla, Olaf Wiest, Xiangliang Zhang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、幅広いタスクで大きな成功を収めています。 近年, 1 つの LLM を単一計画や意思決定エージェントとして利用する手法の開発により, 複雑な問題解決や世界シミュレーションにおいて, LLM ベースのマルチエージェントシステムは大きな進歩を遂げている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.92286030322281
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have achieved remarkable success across a wide array of tasks. Due to the impressive planning and reasoning abilities of LLMs, they have been used as autonomous agents to do many tasks automatically. Recently, based on the development of using one LLM as a single planning or decision-making agent, LLM-based multi-agent systems have achieved considerable progress in complex problem-solving and world simulation. To provide the community with an overview of this dynamic field, we present this survey to offer an in-depth discussion on the essential aspects of multi-agent systems based on LLMs, as well as the challenges. Our goal is for readers to gain substantial insights on the following questions: What domains and environments do LLM-based multi-agents simulate? How are these agents profiled and how do they communicate? What mechanisms contribute to the growth of agents' capacities? For those interested in delving into this field of study, we also summarize the commonly used datasets or benchmarks for them to have convenient access. To keep researchers updated on the latest studies, we maintain an open-source GitHub repository, dedicated to outlining the research on LLM-based multi-agent systems.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、幅広いタスクで大きな成功を収めています。 LLMの優れた計画と推論能力のため、多くのタスクを自動で実行する自律エージェントとして使われてきた。 近年, 1 つの LLM を単一計画や意思決定エージェントとして利用する手法の開発により, 複雑な問題解決や世界シミュレーションにおいて, LLM ベースのマルチエージェントシステムは大きな進歩を遂げている。 本研究は, LLM に基づくマルチエージェントシステムの本質的側面と課題について, より深い議論を行うために, このダイナミックな分野の概要をコミュニティに提供するものである。 LLMベースのマルチエージェントはどのようなドメインや環境をシミュレートするのか? これらのエージェントはどのようにプロファイルされ、どのように通信されるのか? エージェントの能力の成長にどのようなメカニズムが寄与するか? この領域を掘り下げたい人のために、よく使われるデータセットやベンチマークを要約して、便利なアクセスができるようにします。 研究者による最新の研究の更新を維持するため、LLMベースのマルチエージェントシステムに関する研究の概要を概説するオープンソースGitHubリポジトリをメンテナンスしています。

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