論文の概要: Multi-LLM-Agent Systems: Techniques and Business Perspectives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14033v1
• Date: Thu, 21 Nov 2024 11:36:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-22 15:19:29.199076
• Title: Multi-LLM-Agent Systems: Techniques and Business Perspectives
• Title（参考訳）: マルチLLMエージェントシステム:技術とビジネスの展望
• Authors: Yingxuan Yang, Qiuying Peng, Jun Wang, Weinan Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,マルチLLMエージェントシステム(MLAS)の技術とビジネスの展望について述べる。 従来の単一LLMエージェントシステムと比較して,MLASは,タスク解決性能の高い可能性,システム変更の柔軟性,および,各エンティティに対する収益化の実現可能性を有する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.899484049367796
• License:
• Abstract: In the era of (multi-modal) large language models, most operational processes can be reformulated and reproduced using LLM agents. The LLM agents can perceive, control, and get feedback from the environment so as to accomplish the given tasks in an autonomous manner. Besides the environment-interaction property, the LLM agents can call various external tools to ease the task completion process. The tools can be regarded as a predefined operational process with private or real-time knowledge that does not exist in the parameters of LLMs. As a natural trend of development, the tools for calling are becoming autonomous agents, thus the full intelligent system turns out to be a multi-LLM-agent system (MLAS). This paper discusses the technical and business landscapes of MLAS. Compared to the previous single-LLM-agent system, a MLAS has the advantages of i) higher potential of task-solving performance, ii) higher flexibility for system changing, iii) proprietary data preserving for each participating entity, and iv) feasibility of monetization for each entity. To support the ecosystem of MLAS, we provide a preliminary version of such MLAS protocol considering technical requirements, data privacy, and business incentives. As such, MLAS would be a practical solution to achieve artificial collective intelligence in the near future.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル (multi-modal) な大規模言語モデルの時代において、ほとんどの操作プロセスは LLM エージェントを使って再構成および再生することができる。 LLMエージェントは、与えられたタスクを自律的に達成するために、環境から知覚し、制御し、フィードバックを得ることができる。 LLMエージェントは環境-相互作用特性の他に、様々な外部ツールを呼び出し、タスク完了プロセスを簡単にする。 これらのツールは、LLMのパラメータには存在しないプライベートまたはリアルタイムの知識を持つ事前定義された運用プロセスと見なすことができる。 自然な開発トレンドとして、呼び出しツールは自律的なエージェントとなり、完全なインテリジェントシステムはマルチLLMエージェントシステム(MLAS)であることが判明した。 本稿では,MLASの技術とビジネスの展望について論じる。 従来の単一LLMエージェントシステムと比較して、MLASは利点がある。 一 課題解決性能の可能性が高くなること。 二 システム変更の柔軟性を高めること。 三 参加する各団体の独自データ保存及び 四 各団体の収益化の可能性 MLASのエコシステムを支援するため,技術要件,データプライバシ,ビジネスインセンティブを考慮したMLASプロトコルの予備バージョンを提供する。 したがって、MLASは近い将来、人工知能を実現するための実用的なソリューションとなるだろう。

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