論文の概要: LLM-Agent-UMF: LLM-based Agent Unified Modeling Framework for Seamless Integration of Multi Active/Passive Core-Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.11393v2
• Date: Thu, 31 Oct 2024 11:07:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 20:01:55.222522
• Title: LLM-Agent-UMF: LLM-based Agent Unified Modeling Framework for Seamless Integration of Multi Active/Passive Core-Agents
• Title（参考訳）: LLM-Agent-UMF:マルチアクティブ/パッシブコアエージェントのシームレス統合のためのLLMベースエージェント統一モデリングフレームワーク
• Authors: Amine Ben Hassouna, Hana Chaari, Ines Belhaj,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In an era where vast amounts of data are collected and processed from diverse sources, there is a growing demand to develop sophisticated AI systems capable of intelligently fusing and analyzing this information. To address these challenges, researchers have turned towards integrating tools into LLM-powered agents to enhance the overall information fusion process. However, the conjunction of these technologies and the proposed enhancements in several state-of-the-art works followed a non-unified software architecture resulting in a lack of modularity and terminological inconsistencies among researchers. To address these issues, we propose a novel LLM-based Agent Unified Modeling Framework (LLM-Agent-UMF) that aims to establish a clear foundation for agent development from both functional and software architectural perspectives. Our framework distinguishes between the different components of an LLM-based agent, setting LLMs, and tools apart from a new element, the core-agent, playing the role of the central coordinator of the agent. This pivotal entity comprises five modules: planning, memory, profile, action, and security - the latter often neglected in previous works. By classifying core-agents into passive and active types based on their authoritative natures, we propose various multi-core agent architectures that combine unique characteristics of distinctive agents to tackle complex tasks more efficiently. We evaluate our framework by applying it to thirteen state-of-the-art agents, thereby demonstrating its alignment with their functionalities and clarifying the overlooked architectural aspects. Moreover, we thoroughly assess five of our proposed architectures through the integration of existing agents into new hybrid active/passive core-agents architectures. This analysis provides insights into potential improvements and highlights challenges involved in combining specific agents.
• Abstract（参考訳）: 多様な情報源から大量のデータが収集され、処理される時代において、この情報をインテリジェントに融合し分析できる高度なAIシステムを開発する必要性が高まっている。 これらの課題に対処するため、研究者らは、情報融合プロセス全体を強化するために、LSMを動力とするエージェントにツールを組み込むことに目を向けた。 しかし、これらの技術の統合と、いくつかの最先端技術における提案された拡張は、統一されていないソフトウェアアーキテクチャに続き、研究者の間でモジュラリティと用語的矛盾が欠如した。 これらの課題に対処するために,機能的およびソフトウェアアーキテクチャの観点からエージェント開発のための明確な基盤を確立することを目的とした,LLM-Agent-UMF (Agent-UMF) ベースの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。 本フレームワークは, LLMをベースとしたエージェントの異なるコンポーネント, LLMの設定, および新しい要素であるコアエージェントとを区別し, エージェントの中心コーディネータの役割を担っている。 この中心的なエンティティは、計画、メモリ、プロファイル、アクション、セキュリティの5つのモジュールから構成される。 コアエージェントをその信頼性特性に基づいて受動的・能動的なタイプに分類することにより,より効率的に複雑なタスクに取り組むために,特徴的エージェントの特徴を組み合わさった様々なマルチコアエージェントアーキテクチャを提案する。 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し,見落としているアーキテクチャ的側面を明らかにすることにより,我々の枠組みを評価する。 さらに、既存のエージェントを新しいハイブリッドアクティブ/パッシブコアエージェントアーキテクチャに統合することで、提案したアーキテクチャのうち5つを徹底的に評価する。 この分析は潜在的な改善の洞察を与え、特定のエージェントの組み合わせに関わる課題を強調します。

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