論文の概要: LLM Multi-Agent Systems: Challenges and Open Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03578v1
• Date: Mon, 5 Feb 2024 23:06:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 17:20:57.125175
• Title: LLM Multi-Agent Systems: Challenges and Open Problems
• Title（参考訳）: LLMマルチエージェントシステム:課題と課題
• Authors: Shanshan Han, Qifan Zhang, Yuhang Yao, Weizhao Jin, Zhaozhuo Xu, Chaoyang He
• Abstract要約: 本稿では,既存のマルチエージェントシステムについて検討し,未解決の課題を特定する。 マルチエージェントシステムにおける個々のエージェントの多様な機能と役割を活用することで、これらのシステムはコラボレーションを通じて複雑なタスクに取り組むことができる。 本稿では,タスク割り当ての最適化,反復的議論による堅牢な推論の促進,複雑で階層的なコンテキスト情報の管理,マルチエージェントシステム内の複雑なインタラクションを支援するためのメモリ管理の強化について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.174833743880244
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper explores existing works of multi-agent systems and identifies challenges that remain inadequately addressed. By leveraging the diverse capabilities and roles of individual agents within a multi-agent system, these systems can tackle complex tasks through collaboration. We discuss optimizing task allocation, fostering robust reasoning through iterative debates, managing complex and layered context information, and enhancing memory management to support the intricate interactions within multi-agent systems. We also explore the potential application of multi-agent systems in blockchain systems to shed light on their future development and application in real-world distributed systems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,既存のマルチエージェントシステムについて検討し,未解決の課題を特定する。 マルチエージェントシステム内の個々のエージェントの多様な能力と役割を活用することで、これらのシステムはコラボレーションを通じて複雑なタスクに取り組むことができる。 本稿では,タスク割り当ての最適化,反復的議論による堅牢な推論の促進,複雑で階層的なコンテキスト情報の管理,マルチエージェントシステム内の複雑なインタラクションを支援するためのメモリ管理の強化について論じる。 また、ブロックチェーンシステムにおけるマルチエージェントシステムの潜在的な応用について検討し、現実の分散システムにおける今後の開発と応用に光を当てる。

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