論文の概要: MaCTG: Multi-Agent Collaborative Thought Graph for Automatic Programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19245v2
• Date: Mon, 21 Apr 2025 04:40:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-22 21:38:34.540761
• Title: MaCTG: Multi-Agent Collaborative Thought Graph for Automatic Programming
• Title（参考訳）: MaCTG: 自動プログラミングのためのマルチエージェント協調思考グラフ
• Authors: Zixiao Zhao, Jing Sun, Zhe Hou, Zhiyuan Wei, Cheng-Hao Cai, Miao Qiao, Jin Song Dong,
• Abstract要約: MaCTG (MultiAgent Collaborative Thought Graph) は動的グラフ構造を用いる新しいマルチエージェントフレームワークである。 プログラム要求に基づいてエージェントロールを自律的に割り当て、タスクの分散を動的に洗練し、プロジェクトレベルのコードを体系的に検証し統合する。 MaCTGは既存のマルチエージェントフレームワークと比較して運用コストを89.09%削減した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.461509044478278
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the rapid advancement of Large Language Models (LLMs), LLM-based approaches have demonstrated strong problem-solving capabilities across various domains. However, in automatic programming, a single LLM is typically limited to function-level code generation, while multi-agent systems composed of multiple LLMs often suffer from inefficient task planning. This lack of structured coordination can lead to cascading hallucinations, where accumulated errors across agents result in suboptimal workflows and excessive computational costs. To overcome these challenges, we introduce MaCTG (Multi-Agent Collaborative Thought Graph), a novel multi-agent framework that employs a dynamic graph structure to facilitate precise task allocation and controlled collaboration among LLM agents. MaCTG autonomously assigns agent roles based on programming requirements, dynamically refines task distribution through context-aware adjustments, and systematically verifies and integrates project-level code, effectively reducing hallucination errors and improving overall accuracy. MaCTG enhances cost-effectiveness by implementing a hybrid LLM deployment, where proprietary models handle complex reasoning, while open-source models are used for routine coding and validation tasks. To evaluate MaCTG's effectiveness, we applied it to traditional image processing auto-programming tasks, achieving a state-of-the-art accuracy of 83.33%. Additionally, by leveraging its hybrid LLM configuration, MaCTG significantly reduced operational costs by 89.09% compared to existing multi-agent frameworks, demonstrating its efficiency, scalability, and real-world applicability.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の急速な進歩により、LLMベースのアプローチは様々な領域にまたがる強力な問題解決能力を示している。 しかし、自動プログラミングでは、1つのLLMは通常関数レベルのコード生成に限られるが、複数のLLMからなるマルチエージェントシステムは非効率なタスク計画に悩まされることが多い。 この構造的調整の欠如はカスケード幻覚を招き、エージェント間のエラーの蓄積は、最適以下のワークフローと過剰な計算コストをもたらす。 これらの課題を克服するために,動的グラフ構造を用いたマルチエージェントフレームワークであるMACTG(Multi-Agent Collaborative Thought Graph)を導入する。 MaCTGは、プログラム要件に基づいてエージェントロールを自律的に割り当て、コンテキスト対応の調整を通じてタスクの分散を動的に洗練し、プロジェクトレベルのコードを体系的に検証し統合し、幻覚のエラーを効果的に低減し、全体的な精度を向上させる。 MaCTGは、プロプライエタリなモデルで複雑な推論を処理し、オープンソースモデルはルーチンコーディングや検証タスクに使用されるハイブリッドLLMデプロイメントを実装することで、コスト効率を向上させる。 MaCTGの有効性を評価するため,従来の画像処理オートプログラミングタスクに適用し,最先端の精度83.33%を実現した。 さらに、ハイブリッドLLM構成を利用することで、MaCTGは既存のマルチエージェントフレームワークと比較して運用コストを89.09%削減し、その効率性、スケーラビリティ、実世界の適用性を実証した。

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