論文の概要: A Survey on Context-Aware Multi-Agent Systems: Techniques, Challenges
and Future Directions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01968v1
- Date: Sat, 3 Feb 2024 00:27:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-06 23:16:29.518048
- Title: A Survey on Context-Aware Multi-Agent Systems: Techniques, Challenges
and Future Directions
- Title（参考訳）: コンテキスト対応マルチエージェントシステムに関する調査研究:技術,課題,今後の方向性
- Authors: Hung Du, Srikanth Thudumu, Rajesh Vasa and Kon Mouzakis
- Abstract要約: 自律型エージェントに対する研究の関心が高まっている。
課題は、これらのエージェントが動的環境における不確実性を学び、推論し、ナビゲートできるようにすることである。
コンテキスト認識は、マルチエージェントシステムの強化において重要な要素として現れる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1458366773578277
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Research interest in autonomous agents is on the rise as an emerging topic.
The notable achievements of Large Language Models (LLMs) have demonstrated the
considerable potential to attain human-like intelligence in autonomous agents.
However, the challenge lies in enabling these agents to learn, reason, and
navigate uncertainties in dynamic environments. Context awareness emerges as a
pivotal element in fortifying multi-agent systems when dealing with dynamic
situations. Despite existing research focusing on both context-aware systems
and multi-agent systems, there is a lack of comprehensive surveys outlining
techniques for integrating context-aware systems with multi-agent systems. To
address this gap, this survey provides a comprehensive overview of
state-of-the-art context-aware multi-agent systems. First, we outline the
properties of both context-aware systems and multi-agent systems that
facilitate integration between these systems. Subsequently, we propose a
general process for context-aware systems, with each phase of the process
encompassing diverse approaches drawn from various application domains such as
collision avoidance in autonomous driving, disaster relief management, utility
management, supply chain management, human-AI interaction, and others. Finally,
we discuss the existing challenges of context-aware multi-agent systems and
provide future research directions in this field.
- Abstract（参考訳）: 自律エージェントに対する研究の関心は、新興のトピックとして高まっている。
LLM(Large Language Models)の顕著な成果は、自律エージェントにおいて人間のような知性を達成できる可能性を示している。
しかしながら、これらのエージェントが動的環境における不確実性を学び、推論し、ナビゲートすることを可能にすることが課題である。
コンテキスト認識は、動的状況を扱う際にマルチエージェントシステムを強化する上で重要な要素として現れます。
文脈認識システムとマルチエージェントシステムの両方に焦点を当てた既存の研究にもかかわらず、コンテキスト認識システムとマルチエージェントシステムを統合するための総合的な調査方法が欠如している。
このギャップに対処するため、この調査は最先端のコンテキスト対応マルチエージェントシステムの概要を提供する。
まず,これらのシステム間の統合を容易にするコンテキスト認識システムとマルチエージェントシステムの特性について概説する。
次に,自律運転における衝突回避,防災管理,ユーティリティ管理,サプライチェーン管理,人間とAIのインタラクションなど,さまざまなアプリケーション領域から引き出された多様なアプローチを含む,コンテキスト認識システムのための一般的なプロセスを提案する。
最後に,コンテキスト認識型マルチエージェントシステムの課題について論じ,今後の研究方向性について述べる。
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