論文の概要: Self-Organized Agents: A LLM Multi-Agent Framework toward Ultra Large-Scale Code Generation and Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02183v1
- Date: Tue, 2 Apr 2024 13:37:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-04 19:38:40.568376
- Title: Self-Organized Agents: A LLM Multi-Agent Framework toward Ultra Large-Scale Code Generation and Optimization
- Title（参考訳）: 自己組織化エージェント:超大規模コード生成と最適化に向けたLLMマルチエージェントフレームワーク
- Authors: Yoichi Ishibashi, Yoshimasa Nishimura,
- Abstract要約: 自己組織化マルチエージェントフレームワーク(SoA)は、大規模コードのスケーラブルで効率的な生成と最適化を可能にする新しいマルチエージェントフレームワークである。
私たちのフレームワークの主な特徴は、問題複雑性に基づいたエージェントの自動乗算であり、動的スケーラビリティを可能にします。
我々は、HumanEvalベンチマーク上でSoAを評価し、シングルエージェントシステムと比較して、SoA内の各エージェントがコード処理をかなり少なくするが、全体的なコード生成量は大幅に大きいことを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8057006406834466
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent advancements in automatic code generation using large language model (LLM) agent have brought us closer to the future of automated software development. However, existing single-agent approaches face limitations in generating and improving large-scale, complex codebases due to constraints in context length. To tackle this challenge, we propose Self-Organized multi-Agent framework (SoA), a novel multi-agent framework that enables the scalable and efficient generation and optimization of large-scale code. In SoA, self-organized agents operate independently to generate and modify code components while seamlessly collaborating to construct the overall codebase. A key feature of our framework is the automatic multiplication of agents based on problem complexity, allowing for dynamic scalability. This enables the overall code volume to be increased indefinitely according to the number of agents, while the amount of code managed by each agent remains constant. We evaluate SoA on the HumanEval benchmark and demonstrate that, compared to a single-agent system, each agent in SoA handles significantly less code, yet the overall generated code is substantially greater. Moreover, SoA surpasses the powerful single-agent baseline by 5% in terms of Pass@1 accuracy.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)エージェントを用いた自動コード生成の最近の進歩は、自動ソフトウェア開発の未来に近づきつつある。
しかし、既存の単一エージェントアプローチは、コンテキスト長の制約による大規模で複雑なコードベースの生成と改善において制限に直面している。
この課題に対処するために,大規模コードのスケーラブルで効率的な生成と最適化を可能にする,新しいマルチエージェントフレームワークであるSelf-Organized Multi-Agent framework (SoA)を提案する。
SoAでは、自己組織化されたエージェントが独立してコードコンポーネントの生成と修正を行い、コードベース全体を構築するためにシームレスに協力します。
私たちのフレームワークの重要な特徴は、問題複雑性に基づいたエージェントの自動乗算であり、動的スケーラビリティを可能にします。
これにより、エージェント数に応じてコード全体のボリュームが無限に増加し、各エージェントによって管理されるコードの量は一定である。
我々は、HumanEvalベンチマーク上でSoAを評価し、シングルエージェントシステムと比較して、SoA内の各エージェントがコード処理をかなり少なくするが、全体的なコード生成量は大幅に大きいことを示した。
さらに、SoAはPass@1の精度で強力なシングルエージェントベースラインを5%上回る。
関連論文リスト
- AutoAgent: A Fully-Automated and Zero-Code Framework for LLM Agents [4.57755315319748]
大規模言語モデル (LLM) エージェントはタスクの自動化とインテリジェントな意思決定において顕著な能力を示した。
これらのフレームワークは、主に開発者に対して広範な技術的専門知識を提供する。
世界の人口の0.03%のみが必要なプログラミングスキルを持っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-09T16:53:56Z) - Magentic-One: A Generalist Multi-Agent System for Solving Complex Tasks [39.084974125007165]
本稿では,複雑なタスクを解くための高性能なオープンソースエージェントシステムMagentic-Oneを紹介する。
Magentic-Oneでは、リードエージェントであるOrchestratorが進捗を追跡し、エラーからリカバリするための再計画を行うマルチエージェントアーキテクチャを使用している。
Magentic-Oneは3つの多様かつ挑戦的なエージェントベンチマークにおいて、最先端技術に対して統計的に競争力を発揮することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-07T06:36:19Z) - Gödel Agent: A Self-Referential Agent Framework for Recursive Self-Improvement [117.94654815220404]
G"odel AgentはG"odelマシンにインスパイアされた自己進化型フレームワークである。
G"odel Agentは、パフォーマンス、効率、一般化性において手作業によるエージェントを上回る、継続的な自己改善を実現することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-06T10:49:40Z) - Very Large-Scale Multi-Agent Simulation in AgentScope [112.98986800070581]
我々は,ユーザフレンドリーなマルチエージェントプラットフォームであるAgentScopeの新機能とコンポーネントを開発した。
高いスケーラビリティと高効率を実現するために,アクタをベースとした分散機構を提案する。
また、多数のエージェントを便利に監視し、管理するためのWebベースのインターフェースも提供します。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-25T05:50:46Z) - Internet of Agents: Weaving a Web of Heterogeneous Agents for Collaborative Intelligence [79.5316642687565]
既存のマルチエージェントフレームワークは、多種多様なサードパーティエージェントの統合に苦慮することが多い。
我々はこれらの制限に対処する新しいフレームワークであるInternet of Agents (IoA)を提案する。
IoAはエージェント統合プロトコル、インスタントメッセージのようなアーキテクチャ設計、エージェントのチーム化と会話フロー制御のための動的メカニズムを導入している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-09T17:33:24Z) - EvoAgent: Towards Automatic Multi-Agent Generation via Evolutionary Algorithms [55.77492625524141]
EvoAgentは進化的アルゴリズムによって専門家エージェントをマルチエージェントシステムに自動的に拡張する汎用的な手法である。
EvoAgentは複数の専門家エージェントを自動生成し,LLMエージェントのタスク解決能力を大幅に向上させることができることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-20T11:49:23Z) - AgentScope: A Flexible yet Robust Multi-Agent Platform [66.64116117163755]
AgentScopeは、メッセージ交換をコアコミュニケーションメカニズムとする、開発者中心のマルチエージェントプラットフォームである。
豊富な構文ツール、組み込みエージェントとサービス機能、アプリケーションのデモとユーティリティモニタのためのユーザフレンドリなインターフェース、ゼロコードプログラミングワークステーション、自動プロンプトチューニング機構により、開発とデプロイメントの両方の障壁は大幅に低下した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-21T04:11:28Z) - AutoAgents: A Framework for Automatic Agent Generation [27.74332323317923]
AutoAgentsは、さまざまなタスクに応じてAIチームを構築するために、複数の専門エージェントを適応的に生成し、コーディネートする革新的なフレームワークである。
各種ベンチマーク実験により,AutoAgentsは既存のマルチエージェント手法よりも一貫性と正確な解を生成することが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-29T14:46:30Z) - Agents: An Open-source Framework for Autonomous Language Agents [98.91085725608917]
我々は、言語エージェントを人工知能への有望な方向と見なしている。
Agentsはオープンソースライブラリで、これらの進歩を広く非専門的な聴衆に開放することを目的としています。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-14T17:18:25Z)
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。