論文の概要: Adaptive In-conversation Team Building for Language Model Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19425v1
• Date: Wed, 29 May 2024 18:08:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 19:26:02.062732
• Title: Adaptive In-conversation Team Building for Language Model Agents
• Title（参考訳）: 言語モデルエージェントのための適応型会話内チーム構築
• Authors: Linxin Song, Jiale Liu, Jieyu Zhang, Shaokun Zhang, Ao Luo, Shijian Wang, Qingyun Wu, Chi Wang,
• Abstract要約: 複数の大規模言語モデル(LLM)エージェントを活用することは、複雑なタスクに取り組む上で有望なアプローチであることが示されている。 私たちの新しい適応型チーム構築パラダイムは、Captain Agentという新しいエージェント設計を通じて実現された柔軟なソリューションを提供します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.03550687362213
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Leveraging multiple large language model (LLM) agents has shown to be a promising approach for tackling complex tasks, while the effective design of multiple agents for a particular application remains an art. It is thus intriguing to answer a critical question: Given a task, how can we build a team of LLM agents to solve it effectively? Our new adaptive team-building paradigm offers a flexible solution, realized through a novel agent design named Captain Agent. It dynamically forms and manages teams for each step of a task-solving process, utilizing nested group conversations and reflection to ensure diverse expertise and prevent stereotypical outputs. It allows for a flexible yet structured approach to problem-solving and can help reduce redundancy and enhance output diversity. A comprehensive evaluation across six real-world scenarios demonstrates that Captain Agent significantly outperforms existing multi-agent methods with 21.94% improvement in average accuracy, providing outstanding performance without requiring task-specific prompt engineering.
• Abstract（参考訳）: 複数の大規模言語モデル(LLM)エージェントを活用することは、複雑なタスクに取り組む上で有望なアプローチであることを示している。 タスクが与えられたら、効果的に解決するためのLLMエージェントのチームをどのように構築すればよいか? 私たちの新しい適応型チーム構築パラダイムは、Captain Agentという新しいエージェント設計を通じて実現された柔軟なソリューションを提供します。 タスク解決プロセスの各ステップごとに動的にチームを編成し、管理し、ネストしたグループの会話とリフレクションを利用して、多様な専門知識を確保し、ステレオタイプ的なアウトプットを防ぐ。 柔軟性がありながら構造化された問題解決のアプローチを可能にし、冗長性を低減し、出力の多様性を高めるのに役立つ。 6つの実世界のシナリオに対する総合的な評価では、エージェントは21.94%の精度で既存のマルチエージェントメソッドを著しく上回り、タスク固有のプロンプトエンジニアリングを必要とせずに優れたパフォーマンスを提供する。

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