論文の概要: Scaling Large-Language-Model-based Multi-Agent Collaboration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07155v2
• Date: Fri, 28 Feb 2025 08:26:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-03 16:38:44.864311
• Title: Scaling Large-Language-Model-based Multi-Agent Collaboration
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルに基づくマルチエージェントコラボレーションのスケールアップ
• Authors: Chen Qian, Zihao Xie, YiFei Wang, Wei Liu, Kunlun Zhu, Hanchen Xia, Yufan Dang, Zhuoyun Du, Weize Chen, Cheng Yang, Zhiyuan Liu, Maosong Sun,
• Abstract要約: 近年の大規模言語モデル駆動型自律エージェントのブレークスルーにより、複数エージェントのコラボレーションが集団的推論を通じて各個人を上回ることが判明している。 本研究は、協調剤の連続的な添加が同様の利益をもたらすかどうかを考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.8998796426346
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent breakthroughs in large language model-driven autonomous agents have revealed that multi-agent collaboration often surpasses each individual through collective reasoning. Inspired by the neural scaling law--increasing neurons enhances performance, this study explores whether the continuous addition of collaborative agents can yield similar benefits. Technically, we utilize directed acyclic graphs to organize agents into a multi-agent collaboration network (MacNet), upon which their interactive reasoning is topologically orchestrated for autonomous task solving. Extensive evaluations reveal that it effectively supports collaboration among over a thousand agents, with irregular topologies outperforming regular ones. We also identify a collaborative scaling law--the overall performance follows a logistic growth pattern as agents scale, with collaborative emergence occurring earlier than traditional neural emergence. We speculate this may be because scaling agents catalyzes their multidimensional considerations during interactive reflection and refinement, thereby producing more comprehensive artifacts. The code is available at https://github.com/OpenBMB/ChatDev/tree/macnet.
• Abstract（参考訳）: 近年の大規模言語モデル駆動型自律エージェントのブレークスルーにより、複数エージェントのコラボレーションが集団的推論を通じて各個人を上回ることが判明している。 神経のスケーリング法則に触発された神経細胞は、パフォーマンスを高めるため、協調剤の連続的な添加が同様の利益をもたらすかどうかを調査する。 技術的には、エージェントを多エージェント協調ネットワーク(MacNet)に編成するために、有向非巡回グラフを使用し、その対話的推論は、自律的なタスク解決のためにトポロジ的に編成される。 広範囲な評価の結果、1000以上のエージェント間の協調を効果的にサポートし、不規則なトポロジは通常のものよりも優れていたことが判明した。 エージェントがスケールするにつれて、全体的なパフォーマンスはロジスティックな成長パターンに従っています。 これは、スケーリングエージェントがインタラクティブなリフレクションとリフレクションの間、多次元的な考慮を触媒し、より包括的なアーティファクトを生成するためかもしれないと推測する。 コードはhttps://github.com/OpenBMB/ChatDev/tree/macnetで公開されている。

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