論文の概要: Towards Effective GenAI Multi-Agent Collaboration: Design and Evaluation for Enterprise Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05449v1
- Date: Fri, 06 Dec 2024 22:14:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-10 23:11:43.849088
- Title: Towards Effective GenAI Multi-Agent Collaboration: Design and Evaluation for Enterprise Applications
- Title（参考訳）: 効果的なGenAIマルチエージェントコラボレーションに向けて:エンタープライズアプリケーションの設計と評価
- Authors: Raphael Shu, Nilaksh Das, Michelle Yuan, Monica Sunkara, Yi Zhang,
- Abstract要約: 本稿では,新しいマルチエージェント協調フレームワークにおける協調とルーティング機能に関する総合的な評価について述べる。
コーディネート機能として,エージェント間通信とペイロード参照機構の有効性を実証し,エンドツーエンドの目標達成率を90%とする。
マルチエージェントコラボレーションは,ベンチマークの単一エージェントアプローチと比較して,目標達成率を最大70%向上させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.480315462362531
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: AI agents powered by large language models (LLMs) have shown strong capabilities in problem solving. Through combining many intelligent agents, multi-agent collaboration has emerged as a promising approach to tackle complex, multi-faceted problems that exceed the capabilities of single AI agents. However, designing the collaboration protocols and evaluating the effectiveness of these systems remains a significant challenge, especially for enterprise applications. This report addresses these challenges by presenting a comprehensive evaluation of coordination and routing capabilities in a novel multi-agent collaboration framework. We evaluate two key operational modes: (1) a coordination mode enabling complex task completion through parallel communication and payload referencing, and (2) a routing mode for efficient message forwarding between agents. We benchmark on a set of handcrafted scenarios from three enterprise domains, which are publicly released with the report. For coordination capabilities, we demonstrate the effectiveness of inter-agent communication and payload referencing mechanisms, achieving end-to-end goal success rates of 90%. Our analysis yields several key findings: multi-agent collaboration enhances goal success rates by up to 70% compared to single-agent approaches in our benchmarks; payload referencing improves performance on code-intensive tasks by 23%; latency can be substantially reduced with a routing mechanism that selectively bypasses agent orchestration. These findings offer valuable guidance for enterprise deployments of multi-agent systems and advance the development of scalable, efficient multi-agent collaboration frameworks.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)を利用したAIエージェントは、問題解決において強力な能力を示している。
多くのインテリジェントエージェントを組み合わせることで、単一のAIエージェントの能力を超える複雑で多面的な問題に取り組むための、有望なアプローチとして、マルチエージェントコラボレーションが登場した。
しかし、特にエンタープライズアプリケーションにおいて、コラボレーションプロトコルを設計し、これらのシステムの有効性を評価することは大きな課題である。
本稿では、新しいマルチエージェント協調フレームワークにおいて、協調とルーティング機能に関する総合的な評価を行うことにより、これらの課題に対処する。
我々は,(1)並列通信とペイロード参照による複雑なタスク完了を可能にする調整モード,(2)エージェント間の効率的なメッセージ転送のためのルーティングモードの2つの主要な運用モードを評価する。
このレポートで公開された3つのエンタープライズドメインのハンドクラフトシナリオのセットをベンチマークする。
コーディネート機能として,エージェント間通信とペイロード参照機構の有効性を実証し,エンドツーエンドの目標達成率の90%を達成した。
マルチエージェントコラボレーションは、ベンチマークのシングルエージェントアプローチと比較して、目標達成率を最大70%向上します。ペイロード参照は、コード集約タスクのパフォーマンスを23%向上させます。
これらの発見は、マルチエージェントシステムのエンタープライズデプロイメントのための貴重なガイダンスを提供し、スケーラブルで効率的なマルチエージェントコラボレーションフレームワークの開発を前進させる。
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