論文の概要: Smurfs: Multi-Agent System using Context-Efficient DFSDT for Tool Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.05955v4
• Date: Sat, 14 Jun 2025 01:36:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-17 17:28:44.491754
• Title: Smurfs: Multi-Agent System using Context-Efficient DFSDT for Tool Planning
• Title（参考訳）: Smurfs: ツールプランニングのためのコンテキスト効率DSSDTを用いたマルチエージェントシステム
• Authors: Junzhi Chen, Juhao Liang, Benyou Wang,
• Abstract要約: Smurfsは、DFSDTをモジュール的で、文脈効率が高く、トレーニング不要な設計で強化する新しいマルチエージェントシステムである。 Smurfsは、オープンエンドのStableToolBenchとクローズドエンドのHotpotQAタスクのベースラインメソッドを上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.635361844362794
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Teaching large language models (LLMs) to use tools for solving complex problems can grant them human-like reasoning abilities. ReAct and its variants are popular frameworks for tool use in both single-agent and multi-agent systems. To address issues like error propagation and limited exploration in ReAct, the Deep First Search Decision Tree (DFSDT) was proposed, but it faces challenges such as rollback instability, redundant context, and premature termination in single-agent settings. We introduce "Smurfs," a novel multi-agent system (MAS) that enhances DFSDT with a modular, context-efficient, and training-free design. Smurfs surpasses baseline methods in both the open-ended StableToolBench and the closed-ended HotpotQA tasks, reducing token usage by 60.9\% compared to DFSDT and enabling Mistral-7b to perform on par with GPT-4-DFSDT. Extensive ablation studies confirm the effectiveness of Smurfs' core components, offering valuable insights for the construction and interpretation of MAS, and paving the way for future exploration.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)に複雑な問題を解決するためのツールを教えることで、人間のような推論能力を与えることができる。 ReActとその変種は、シングルエージェントシステムとマルチエージェントシステムの両方でツールを使用するための人気のあるフレームワークである。 エラーの伝播やReActでの探索の制限といった問題に対処するため、Deep First Search Decision Tree (DFSDT) が提案されたが、ロールバックの不安定性、冗長なコンテキスト、単一エージェント設定での早期終了といった課題に直面している。 我々は,DFSDTをモジュール化,コンテキスト効率,トレーニング不要な設計で強化する新しいマルチエージェントシステムである"Smurfs"を紹介する。 Smurfsは、オープンエンドのStableToolBenchとクローズドエンドのHotpotQAタスクの両方のベースラインメソッドを超え、トークン使用量をDFSDTと比較して60.9\%削減し、Mistral-7bがGPT-4-DFSDTと同等のパフォーマンスを実現している。 大規模なアブレーション研究は、Smurfsのコアコンポーネントの有効性を確認し、MASの構築と解釈に貴重な洞察を与え、将来の探査への道を開く。

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