論文の概要: A Learnable Agent Collaboration Network Framework for Personalized Multimodal AI Search Engine

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00636v1
• Date: Sun, 01 Sep 2024 07:01:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-01 20:45:18.771687
• Title: A Learnable Agent Collaboration Network Framework for Personalized Multimodal AI Search Engine
• Title（参考訳）: パーソナライズされたマルチモーダルAI検索エンジンのための学習可能なエージェント協調ネットワークフレームワーク
• Authors: Yunxiao Shi, Min Xu, Haimin Zhang, Xing Zi, Qiang Wu,
• Abstract要約: 本稿では,Agent Collaboration Network (ACN) と呼ばれる新しいAI検索エンジンフレームワークを提案する。 ACNフレームワークは、複数の専門エージェントが協力して作業し、それぞれがアカウントマネージャ、ソリューションストラテジスト、情報マネージャ、コンテンツクリエータといった異なる役割を担っている。 ACNの特長は、エージェント間のオンライン相乗的調整をサポートする反射フォワード最適化法(RFO)の導入である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.123823081267336
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) and retrieval-augmented generation (RAG) techniques have revolutionized traditional information access, enabling AI agent to search and summarize information on behalf of users during dynamic dialogues. Despite their potential, current AI search engines exhibit considerable room for improvement in several critical areas. These areas include the support for multimodal information, the delivery of personalized responses, the capability to logically answer complex questions, and the facilitation of more flexible interactions. This paper proposes a novel AI Search Engine framework called the Agent Collaboration Network (ACN). The ACN framework consists of multiple specialized agents working collaboratively, each with distinct roles such as Account Manager, Solution Strategist, Information Manager, and Content Creator. This framework integrates mechanisms for picture content understanding, user profile tracking, and online evolution, enhancing the AI search engine's response quality, personalization, and interactivity. A highlight of the ACN is the introduction of a Reflective Forward Optimization method (RFO), which supports the online synergistic adjustment among agents. This feature endows the ACN with online learning capabilities, ensuring that the system has strong interactive flexibility and can promptly adapt to user feedback. This learning method may also serve as an optimization approach for agent-based systems, potentially influencing other domains of agent applications.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)と検索拡張生成(RAG)技術は、従来の情報アクセスに革命をもたらした。 その可能性にもかかわらず、現在のAI検索エンジンは、いくつかの重要な領域で改善の余地がかなりある。 これらの領域には、マルチモーダル情報のサポート、パーソナライズされた応答の配信、複雑な質問に答える論理的能力、より柔軟な相互作用の促進が含まれる。 本稿では,Agent Collaboration Network (ACN) と呼ばれる新しいAI検索エンジンフレームワークを提案する。 ACNフレームワークは、複数の専門エージェントが協力して作業し、それぞれがアカウントマネージャ、ソリューションストラテジスト、情報マネージャ、コンテンツクリエータといった異なる役割を担っている。 このフレームワークは、画像コンテンツ理解、ユーザプロファイル追跡、オンライン進化のためのメカニズムを統合し、AI検索エンジンの応答品質、パーソナライゼーション、対話性を向上する。 ACNの特長は、エージェント間のオンライン相乗的調整をサポートする反射フォワード最適化法(RFO)の導入である。 この機能はACNにオンライン学習機能を提供し、システムは対話的な柔軟性が強く、ユーザからのフィードバックに迅速に適応できる。 この学習方法はエージェントベースのシステムの最適化手法としても機能し、エージェントアプリケーションの他の領域に影響を与える可能性がある。

関連論文リスト

• A Desideratum for Conversational Agents: Capabilities, Challenges, and Future Directions [51.96890647837277]
  大規模言語モデル(LLM)は、従来の対話システムから、自律的な行動、文脈認識、ユーザとのマルチターンインタラクションが可能な高度なエージェントへと、会話AIを推進してきた。 本調査では,人間レベルの知性にアプローチするよりスケーラブルなシステムにおいて,何が達成されたのか,どのような課題が持続するのか,何を行う必要があるのか,といった,次世代の会話エージェントのデシラトゥムを提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-07T21:01:25Z)
• Towards Agentic Recommender Systems in the Era of Multimodal Large Language Models [75.4890331763196]
  大規模言語モデル(LLM)の最近のブレークスルーは、エージェントAIシステムの出現につながっている。 LLMベースのAgentic RS(LLM-ARS)は、よりインタラクティブで、コンテキストを認識し、プロアクティブなレコメンデーションを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-20T22:37:15Z)
• Towards Agentic AI Networking in 6G: A Generative Foundation Model-as-Agent Approach [35.05793485239977]
  本稿では,AIエージェント間のインタラクション,協調学習,知識伝達を支援する新しいフレームワークであるAgentNetを提案する。 本稿では,デジタルツイン方式の産業自動化とメタバース方式のインフォテインメントシステムという,2つの応用シナリオについて考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-20T00:48:44Z)
• Toward Agentic AI: Generative Information Retrieval Inspired Intelligent Communications and Networking [87.82985288731489]
  Agentic AIは、インテリジェントなコミュニケーションとネットワークのための重要なパラダイムとして登場した。 本稿では,通信システムにおけるエージェントAIにおける知識獲得,処理,検索の役割を強調する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-24T06:02:25Z)
• Multi-Agent Collaboration in Incident Response with Large Language Models [0.0]
  インシデント対応(IR)はサイバーセキュリティの重要な側面であり、サイバー攻撃を効果的に対処するために、迅速な意思決定と協調的な努力が必要である。 大きな言語モデル(LLM)をインテリジェントエージェントとして活用することは、IRシナリオにおけるコラボレーションと効率を高めるための新しいアプローチを提供する。 本稿では,Backdoors & Breaches フレームワークを用いた LLM ベースのマルチエージェントコラボレーションの適用について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-01T03:12:26Z)
• AI Multi-Agent Interoperability Extension for Managing Multiparty Conversations [0.0]
  本稿では,Open Voice Initiative の既存の Multi-Agent 仕様の新たな拡張について述べる。 Convener Agent、Floor-Shared Conversational Space、Floor Manager、Multi-Conversant Support、InterruptionsやUninvited Agentsなどの新しい概念を導入している。 これらの進歩は、複数のAIエージェントが協力し、議論し、議論に貢献する必要があるシナリオにおいて、スムーズで、効率的で、セキュアな相互作用を保証するために不可欠である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-05T18:11:55Z)
• Communication Learning in Multi-Agent Systems from Graph Modeling Perspective [62.13508281188895]
  本稿では,エージェント間の通信アーキテクチャを学習可能なグラフとして概念化する手法を提案する。 本稿では,各エージェントに対して時間的ゲーティング機構を導入し,ある時間に共有情報を受信するかどうかの動的決定を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-01T05:56:51Z)
• LLM-Agent-UMF: LLM-based Agent Unified Modeling Framework for Seamless Integration of Multi Active/Passive Core-Agents [0.0]
  LLM-Agent-UMF(LLM-Agent-UMF)に基づく新しいエージェント統一モデリングフレームワークを提案する。 我々のフレームワークはLLMエージェントの異なるコンポーネントを区別し、LLMとツールを新しい要素であるコアエージェントから分離する。 我々は,13の最先端エージェントに適用し,それらの機能との整合性を実証することによって,我々の枠組みを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-17T17:54:17Z)
• Constraining Participation: Affordances of Feedback Features in Interfaces to Large Language Models [49.74265453289855]
  大規模言語モデル(LLM)は、コンピュータ、Webブラウザ、ブラウザベースのインターフェースによるインターネット接続を持つ人なら誰でも利用できるようになった。 本稿では,ChatGPTインタフェースにおける対話型フィードバック機能の可能性について検討し,ユーザ入力の形状やイテレーションへの参加について分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-27T13:50:37Z)
• Optimizing Collaboration of LLM based Agents for Finite Element Analysis [1.5039745292757671]
  本稿では,Large Language Models (LLM) 内の複数のエージェント間の相互作用について,プログラミングおよびコーディングタスクの文脈で検討する。 我々はAutoGenフレームワークを利用してエージェント間の通信を容易にし、各セットアップの40のランダムランからの成功率に基づいて異なる構成を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-23T23:11:08Z)
• Conversational AI Multi-Agent Interoperability, Universal Open APIs for Agentic Natural Language Multimodal Communications [0.0]
  本稿では、会話型AI多エージェント相互運用フレームワークについて分析し、Open Voiceイニシアチブが提案する新しいアーキテクチャについて述べる。 この新しいアプローチは、主要なコンポーネントとともに、標準的なマルチモーダルAIエージェンシー(あるいはエージェントAI)通信を展開する上での重要なメリットとユースケースを説明している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-28T09:33:55Z)
• 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)
• Hello Again! LLM-powered Personalized Agent for Long-term Dialogue [63.65128176360345]
  モデルに依存しない長期対話エージェント(LD-Agent)を導入する。 イベント認識、ペルソナ抽出、応答生成のための3つの独立した調整可能なモジュールが組み込まれている。 LD-Agentの有効性, 汎用性, クロスドメイン性について実験的に検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-09T21:58:32Z)
• Learning Multi-Agent Communication from Graph Modeling Perspective [62.13508281188895]
  本稿では,エージェント間の通信アーキテクチャを学習可能なグラフとして概念化する手法を提案する。 提案手法であるCommFormerは,通信グラフを効率よく最適化し,勾配降下によるアーキテクチャパラメータをエンドツーエンドで並列に洗練する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-14T12:40:25Z)
• An Interactive Agent Foundation Model [49.77861810045509]
  本稿では,AIエージェントを訓練するための新しいマルチタスクエージェントトレーニングパラダイムを用いた対話型エージェント基礎モデルを提案する。 トレーニングパラダイムは、視覚マスク付きオートエンコーダ、言語モデリング、次世代の予測など、多様な事前学習戦略を統一する。 私たちは、ロボティクス、ゲームAI、ヘルスケアという3つの異なる領域でフレームワークのパフォーマンスを実演します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-08T18:58:02Z)
• ChoiceMates: Supporting Unfamiliar Online Decision-Making with Multi-Agent Conversational Interactions [53.07022684941739]
  これらのニーズに対応するために設計された対話型マルチエージェントシステムであるChoiceMatesを提案する。 エージェントによるタスクを自動化する既存のマルチエージェントシステムとは異なり、ユーザはエージェントを編成して意思決定プロセスを支援する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-02T16:49:39Z)

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。