論文の概要: Building Multi-Agent Copilot towards Autonomous Agricultural Data Management and Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00188v1
- Date: Thu, 31 Oct 2024 20:15:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-05 14:46:51.646399
- Title: Building Multi-Agent Copilot towards Autonomous Agricultural Data Management and Analysis
- Title（参考訳）: 自律型農業データ管理と分析のためのマルチエージェントコパイロットの構築
- Authors: Yu Pan, Jianxin Sun, Hongfeng Yu, Joe Luck, Geng Bai, Nipuna Chamara, Yufeng Ge, Tala Awada,
- Abstract要約: 我々はADMA Copilotと呼ばれる概念実証マルチエージェントシステムを構築し,ユーザの意図を理解する。
ADMA Copilotは、LSMベースのコントローラ、入力フォーマッター、出力フォーマッターの3つのエージェントが協調して、自動的にタスクを実行する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.763670421921841
- License:
- Abstract: Current agricultural data management and analysis paradigms are to large extent traditional, in which data collecting, curating, integration, loading, storing, sharing and analyzing still involve too much human effort and know-how. The experts, researchers and the farm operators need to understand the data and the whole process of data management pipeline to make fully use of the data. The essential problem of the traditional paradigm is the lack of a layer of orchestrational intelligence which can understand, organize and coordinate the data processing utilities to maximize data management and analysis outcome. The emerging reasoning and tool mastering abilities of large language models (LLM) make it a potentially good fit to this position, which helps a shift from the traditional user-driven paradigm to AI-driven paradigm. In this paper, we propose and explore the idea of a LLM based copilot for autonomous agricultural data management and analysis. Based on our previously developed platform of Agricultural Data Management and Analytics (ADMA), we build a proof-of-concept multi-agent system called ADMA Copilot, which can understand user's intent, makes plans for data processing pipeline and accomplishes tasks automatically, in which three agents: a LLM based controller, an input formatter and an output formatter collaborate together. Different from existing LLM based solutions, by defining a meta-program graph, our work decouples control flow and data flow to enhance the predictability of the behaviour of the agents. Experiments demonstrates the intelligence, autonomy, efficacy, efficiency, extensibility, flexibility and privacy of our system. Comparison is also made between ours and existing systems to show the superiority and potential of our system.
- Abstract（参考訳）: 現在の農業データ管理と分析のパラダイムは、データ収集、キュレーション、統合、ロード、保存、共有、分析といった、従来からある。
専門家、研究者、農家オペレーターは、データを完全に活用するために、データとデータ管理パイプライン全体のプロセスを理解する必要がある。
従来のパラダイムでは、データ管理と分析結果を最大化するためにデータ処理ユーティリティを理解し、整理し、調整できるオーケストレーションインテリジェンス層が欠如している。
大規模言語モデル(LLM)の新たな推論とツールマスタリング能力は、従来のユーザ駆動のパラダイムからAI駆動のパラダイムへの移行を支援するため、この立場に適している可能性がある。
本稿では,LLMを用いた自律型農業データ管理・分析のためのコパイロットの提案と検討を行う。
先程開発した農業データ管理・分析(ADMA)プラットフォームに基づいて,ユーザの意図を理解し,データ処理パイプラインの計画を立て,タスクを自動実行する,ADMA Copilotという概念実証マルチエージェントシステムを構築した。
メタプログラミンググラフを定義することで、既存のLCMベースのソリューションと異なり、エージェントの振る舞いの予測可能性を高めるために制御フローとデータフローを分離します。
実験では、システムの知性、自律性、有効性、効率性、拡張性、柔軟性、プライバシが示されています。
また,我々のシステムと既存システムの比較を行い,システムの優位性と可能性を示す。
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