論文の概要: HEnRY: A Multi-Agent System Framework for Multi-Domain Contexts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12720v1
- Date: Wed, 16 Oct 2024 16:28:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-17 13:41:05.065883
- Title: HEnRY: A Multi-Agent System Framework for Multi-Domain Contexts
- Title(参考訳): HEnRY: マルチドメインコンテキストのためのマルチエージェントシステムフレームワーク
- Authors: Emmanuele Lacavalla, Shuyi Yang, Riccardo Crupi, Joseph E. Gonzalez,
- Abstract要約: HEnRYは、Intesa Sanpaoloにマルチエージェントシステム(MAS)を導入することを目指している。
HEnRYという名前はプロジェクトのコア原則を要約している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 24.129185956252886
- License:
- Abstract: This project, named HEnRY, aims to introduce a Multi-Agent System (MAS) into Intesa Sanpaolo. The name HEnRY summarizes the project's core principles: the Hierarchical organization of agents in a layered structure for efficient resource management; Efficient optimization of resources and operations to enhance overall performance; Reactive ability of agents to quickly respond to environmental stimuli; and Yielding adaptability and flexibility of agents to handle unexpected situations. The discussion covers two distinct research paths: the first focuses on the system architecture, and the second on the collaboration between agents. This work is not limited to the specific structure of the Intesa Sanpaolo context; instead, it leverages existing research in MAS to introduce a new solution. Since Intesa Sanpaolo is organized according to a model that aligns with international corporate governance best practices, this approach could also be relevant to similar scenarios.
- Abstract(参考訳): このプロジェクトはHEnRYと呼ばれ、Intesa Sanpaoloにマルチエージェントシステム(MAS)を導入することを目的としている。
HEnRYという名前は、効率的なリソース管理のための階層構造におけるエージェントの階層的な組織化、全体的なパフォーマンスを高めるためのリソースとオペレーションの効率的な最適化、環境刺激に迅速に反応するエージェントの反応性、予期しない状況に対処するためのエージェントの適応性と柔軟性の獲得という、プロジェクトの中核的な原則を要約している。
第1はシステムアーキテクチャに焦点を当て、第2はエージェント間のコラボレーションに焦点を当てている。
この研究は、Intesa Sanpaoloコンテキストの特定の構造に限らず、MASの既存の研究を活用して新しいソリューションを導入する。
Intesa Sanpaoloは、国際的なコーポレートガバナンスのベストプラクティスに沿ったモデルに従って組織されているため、このアプローチは同様のシナリオにも関係している可能性がある。
関連論文リスト
- Agent-Oriented Planning in Multi-Agent Systems [54.429028104022066]
本稿では,高速なタスク分解とアロケーションプロセスを活用するマルチエージェントシステムにおけるエージェント指向計画のための新しいフレームワークを提案する。
提案フレームワークにフィードバックループを組み込んで,そのような問題解決プロセスの有効性と堅牢性をさらに向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-03T04:07:51Z) - 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) - AgentRE: An Agent-Based Framework for Navigating Complex Information Landscapes in Relation Extraction [10.65417796726349]
複雑なシナリオにおける関係抽出(RE)は、多種多様な関係型や単一の文内のエンティティ間のあいまいな関係のような課題に直面します。
本稿では,複雑なシナリオにおいてREを実現するために,大規模言語モデルの可能性を完全に活用するエージェントベースのREフレームワークであるAgentREを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-03T12:53:05Z) - CoAct: A Global-Local Hierarchy for Autonomous Agent Collaboration [87.51781348070914]
既存のLLMは、様々なNLPタスクで顕著なパフォーマンスを示すが、それでも複雑な現実世界タスクに苦戦している。
本稿では,人間社会における階層的計画と協調のパターンをLLMシステムに伝達するCoActフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-19T09:23:53Z) - Large Multimodal Agents: A Survey [78.81459893884737]
大規模言語モデル(LLM)は、テキストベースのAIエージェントのパワーで優れたパフォーマンスを実現している。
LLMを利用したAIエージェントをマルチモーダルドメインに拡張することに焦点を当てた、新たな研究トレンドがある。
本総説は, この急速に発展する分野において, 今後の研究に有用な洞察とガイドラインを提供することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-23T06:04:23Z) - Agents meet OKR: An Object and Key Results Driven Agent System with
Hierarchical Self-Collaboration and Self-Evaluation [25.308341461293857]
OKR-Agentは、タスク解決におけるLarge Language Models(LLM)の機能を強化するように設計されている。
我々のフレームワークには、階層オブジェクトとキー結果の生成とマルチレベル評価という、2つの新しいモジュールが含まれています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-28T06:16:30Z) - Learning Reward Machines in Cooperative Multi-Agent Tasks [75.79805204646428]
本稿では,MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)に対する新しいアプローチを提案する。
これは、協調的なタスク分解と、サブタスクの構造をコードする報酬機(RM)の学習を組み合わせる。
提案手法は、部分的に観測可能な環境下での報酬の非マルコフ的性質に対処するのに役立つ。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-24T15:12:28Z) - Multi-agent Deep Covering Skill Discovery [50.812414209206054]
本稿では,複数エージェントの結合状態空間の予測被覆時間を最小化し,マルチエージェントオプションを構築するマルチエージェントDeep Covering Option Discoveryを提案する。
また、MARLプロセスにマルチエージェントオプションを採用するための新しいフレームワークを提案する。
提案アルゴリズムは,アテンション機構とエージェントの相互作用を効果的に把握し,マルチエージェントオプションの同定に成功した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-07T00:40:59Z) - HAVEN: Hierarchical Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning with
Dual Coordination Mechanism [17.993973801986677]
多エージェント強化学習はしばしば、多数のエージェントによって引き起こされる指数関数的に大きな作用空間に悩まされる。
完全協調型マルチエージェント問題に対する階層的強化学習に基づく新しい値分解フレームワークHAVENを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-14T10:43:47Z) - RODE: Learning Roles to Decompose Multi-Agent Tasks [69.56458960841165]
ロールベースの学習は、ロールを使って複雑なタスクを分解することで、スケーラブルなマルチエージェント学習を実現するという約束を持っている。
本稿では,まず,環境および他のエージェントに対する影響に応じて協調行動空間をクラスタリングすることで,制約された役割行動空間に分解することを提案する。
これらの進歩により、我々の手法は、挑戦的なStarCraft IIマイクロマネジメントベンチマークを構成する14シナリオのうち10シナリオにおいて、現在の最先端のMARLアルゴリズムよりも優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-04T09:20:59Z) - Relational-Grid-World: A Novel Relational Reasoning Environment and An
Agent Model for Relational Information Extraction [0.0]
強化学習(RL)エージェントは特定の問題のために特別に設計され、一般的には解釈不能な作業プロセスを持つ。
統計的手法に基づくRLアルゴリズムは、論理プログラミングのようなシンボリック人工知能(AI)ツールを用いて、一般化可能性と解釈可能性の観点から改善することができる。
環境オブジェクトの明示的なリレーショナル表現をサポートするモデルフリーなRLアーキテクチャを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-12T11:30:48Z)
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。