論文の概要: MorphAgent: Empowering Agents through Self-Evolving Profiles and Decentralized Collaboration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15048v1
• Date: Sat, 19 Oct 2024 09:10:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:12:57.201655
• Title: MorphAgent: Empowering Agents through Self-Evolving Profiles and Decentralized Collaboration
• Title（参考訳）: MorphAgent: 自己進化型プロファイルと分散コラボレーションによるエージェントの強化
• Authors: Siyuan Lu, Jiaqi Shao, Bing Luo, Tao Lin,
• Abstract要約: 本稿では,分散マルチエージェントコラボレーションのための新しいフレームワークであるMorphAgentを紹介する。 MorphAgentは3つの主要なメトリクスで最適化された自己進化エージェントプロファイルを使用している。 実験の結果,MorphAgentはタスク性能や要求の変化に対する適応性という点で従来の静的ロールMASよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.078098082305575
• License:
• Abstract: Large Language Model (LLM) based multi-agent systems (MAS) have shown promise in tackling complex tasks, but often rely on predefined roles and centralized coordination, limiting their adaptability to evolving challenges. This paper introduces MorphAgent, a novel framework for decentralized multi-agent collaboration that enables agents to dynamically evolve their roles and capabilities. Our approach employs self-evolving agent profiles, optimized through three key metrics, guiding agents in refining their individual expertise while maintaining complementary team dynamics. MorphAgent implements a two-phase process: a warm-up phase for initial profile optimization, followed by a task execution phase where agents continuously adapt their roles based on task feedback. Our experimental results show that MorphAgent outperforms traditional static-role MAS in terms of task performance and adaptability to changing requirements, paving the way for more robust and versatile multi-agent collaborative systems. Our code will be publicly available at \url{https://github.com/LINs-lab/learn2collaborate}.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Model)ベースのマルチエージェントシステム(MAS)は複雑なタスクに対処する上で有望であるが、しばしば事前に定義された役割と集中的な調整に依存し、進化する課題への適応性を制限する。 本稿では,エージェントが役割や能力を動的に進化させることができる分散マルチエージェントコラボレーションのための新しいフレームワークであるMorphAgentを紹介する。 このアプローチでは,3つの重要なメトリクスを通じて最適化された,自己進化型のエージェントプロファイルを採用しています。 MorphAgentは、初期プロファイル最適化のためのウォームアップフェーズと、エージェントがタスクフィードバックに基づいて役割を継続的に適応するタスク実行フェーズという2段階のプロセスを実装している。 実験の結果,MorphAgentはタスク性能や要求の変化への適応性の観点から従来の静的なMASよりも優れており,より堅牢で多目的なマルチエージェント協調システムの実現が期待できることがわかった。 私たちのコードは、 \url{https://github.com/LINs-lab/learn2collaborate} で公開されます。

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