論文の概要: Very Large-Scale Multi-Agent Simulation in AgentScope
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17789v2
- Date: Mon, 28 Oct 2024 13:19:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-08 15:01:09.662626
- Title: Very Large-Scale Multi-Agent Simulation in AgentScope
- Title（参考訳）: エージェントスコープにおける超大規模マルチエージェントシミュレーション
- Authors: Xuchen Pan, Dawei Gao, Yuexiang Xie, Yushuo Chen, Zhewei Wei, Yaliang Li, Bolin Ding, Ji-Rong Wen, Jingren Zhou,
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 112.98986800070581
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent advances in large language models (LLMs) have opened new avenues for applying multi-agent systems in very large-scale simulations. However, there remain several challenges when conducting multi-agent simulations with existing platforms, such as limited scalability and low efficiency, unsatisfied agent diversity, and effort-intensive management processes. To address these challenges, we develop several new features and components for AgentScope, a user-friendly multi-agent platform, enhancing its convenience and flexibility for supporting very large-scale multi-agent simulations. Specifically, we propose an actor-based distributed mechanism as the underlying technological infrastructure towards great scalability and high efficiency, and provide flexible environment support for simulating various real-world scenarios, which enables parallel execution of multiple agents, automatic workflow conversion for distributed deployment, and both inter-agent and agent-environment interactions. Moreover, we integrate an easy-to-use configurable tool and an automatic background generation pipeline in AgentScope, simplifying the process of creating agents with diverse yet detailed background settings. Last but not least, we provide a web-based interface for conveniently monitoring and managing a large number of agents that might deploy across multiple devices. We conduct a comprehensive simulation to demonstrate the effectiveness of these proposed enhancements in AgentScope, and provide detailed observations and insightful discussions to highlight the great potential of applying multi-agent systems in large-scale simulations. The source code is released on GitHub at https://github.com/modelscope/agentscope/tree/main/examples/paper_large_scale_simulation to inspire further research and development in large-scale multi-agent simulations.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、大規模シミュレーションにマルチエージェントシステムを適用するための新たな道を開いた。
しかし、スケーラビリティの制限や低効率、不満足なエージェントの多様性、努力集約的な管理プロセスなど、既存のプラットフォームでマルチエージェントシミュレーションを行う際には、いくつかの課題がある。
これらの課題に対処するため、ユーザフレンドリ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、非常に大規模なマルチエージェントシミュレーションをサポートするための利便性と柔軟性を高めた。
具体的には,マルチエージェントの並列実行,分散デプロイメントのためのワークフロー自動変換,エージェント間およびエージェント環境の両方のインタラクションを可能にする,さまざまな現実シナリオをシミュレートするための柔軟な環境サポートを提供する。
さらに、AgentScopeに使いやすく設定可能なツールと自動バックグラウンド生成パイプラインを統合し、多様なバックグラウンド設定でエージェントを作成するプロセスを簡単にする。
最後に、私たちは、複数のデバイスにまたがってデプロイされる可能性のある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を提供しています。
本稿では,AgentScopeにおけるこれらの拡張の有効性を示すための総合シミュレーションを行い,大規模シミュレーションにおけるマルチエージェントシステムの適用の可能性を明らかにするために,詳細な観察と洞察に富んだ議論を行う。
ソースコードはGitHubでhttps://github.com/modelscope/agentscope/tree/main/examples/paper_large_scale_simulationで公開されている。
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