論文の概要: RoundTable: Investigating Group Decision-Making Mechanism in Multi-Agent Collaboration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07161v1
• Date: Mon, 11 Nov 2024 17:37:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:08:14.993455
• Title: RoundTable: Investigating Group Decision-Making Mechanism in Multi-Agent Collaboration
• Title（参考訳）: RoundTable:マルチエージェントコラボレーションにおけるグループ意思決定メカニズムの調査
• Authors: Young-Min Cho, Raphael Shu, Nilaksh Das, Tamer Alkhouli, Yi-An Lai, Jason Cai, Monica Sunkara, Yi Zhang,
• Abstract要約: 本研究では,マルチエージェントシステムによるエージェント間コミュニケーションの活用と,集団知能の強化効果について検討する。 様々な環境で異なる投票規則を適用することで、適度な決定の柔軟性がより良い結果をもたらすことが分かる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.2119694237099
• License:
• Abstract: This study investigates the efficacy of Multi-Agent Systems in eliciting cross-agent communication and enhancing collective intelligence through group decision-making in a decentralized setting. Unlike centralized mechanisms, where a fixed hierarchy governs social choice, decentralized group decision-making allows agents to engage in joint deliberation. Our research focuses on the dynamics of communication and decision-making within various social choice methods. By applying different voting rules in various environments, we find that moderate decision flexibility yields better outcomes. Additionally, exploring the linguistic features of agent-to-agent conversations reveals indicators of effective collaboration, offering insights into communication patterns that facilitate or hinder collaboration. Finally, we propose various methods for determining the optimal stopping point in multi-agent collaborations based on linguistic cues. Our findings contribute to a deeper understanding of how decentralized decision-making and group conversation shape multi-agent collaboration, with implications for the design of more effective MAS environments.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,マルチエージェントシステムによるエージェント間コミュニケーションの活用とグループ意思決定による集団知能の強化効果について検討した。 固定階層が社会的選択を統括する中央集権的なメカニズムとは異なり、分散集団決定はエージェントが共同審議に参加することを可能にする。 本研究は,様々な社会的選択手法におけるコミュニケーションと意思決定のダイナミクスに焦点を当てている。 様々な環境で異なる投票規則を適用することで、適度な決定の柔軟性がより良い結果をもたらすことが分かる。 さらに、エージェント対エージェントの会話の言語的特徴を探求することで、効果的なコラボレーションの指標を明らかにし、コラボレーションの促進や妨げとなるコミュニケーションパターンに関する洞察を提供する。 最後に,言語的手がかりに基づく複数エージェントの協調作業において,最適な停止点を決定するための様々な手法を提案する。 本研究は、分散意思決定とグループ会話がマルチエージェントコラボレーションをどのように形成するかをより深く理解し、より効果的なMAS環境の設計に寄与する。

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