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。
関連論文リスト
- Parallelism Meets Adaptiveness: Scalable Documents Understanding in Multi-Agent LLM Systems [0.8437187555622164]
大規模言語モデル(LLM)エージェントは、協調的なタスク補完の約束が増していることを示している。
既存のマルチエージェントフレームワークは、静的で固定されたロールと限定的なエージェント間通信に依存していることが多い。
本稿では,3つのコア機構による適応性を実現するための協調フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-22T22:42:51Z) - AgentMaster: A Multi-Agent Conversational Framework Using A2A and MCP Protocols for Multimodal Information Retrieval and Analysis [0.0]
本稿では,A2AとMPPを自己実装した新しいモジュール型マルチプロトコールMASフレームワークであるAgentMasterの試験的検討を行う。
このシステムは、技術的専門知識のない自然言語インタラクションをサポートし、マルチモーダルクエリに応答する。
全体として、提案するフレームワークは、MASを利用したドメイン固有、協調的、スケーラブルな対話型AIの可能性に寄与する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-08T03:34:26Z) - AnyMAC: Cascading Flexible Multi-Agent Collaboration via Next-Agent Prediction [70.60422261117816]
本稿では,グラフ構造ではなくシーケンシャル構造を用いて,マルチエージェント協調を再考するフレームワークを提案する。
提案手法は,(1)各ステップで最も適したエージェントロールを選択するNext-Agent Predictionと,(2)各エージェントが前ステップから関連する情報にアクセスできるようにするNext-Context Selectionの2つの重要な方向に焦点を当てる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-21T18:34:43Z) - Cross-Task Experiential Learning on LLM-based Multi-Agent Collaboration [63.90193684394165]
マルチエージェント・クロスタスク体験学習(MAEL)は,LSM駆動型エージェントに明示的なクロスタスク学習と経験蓄積を付与する新しいフレームワークである。
経験的学習フェーズでは、タスク解決ワークフローの各ステップの品質を定量化し、その結果の報酬を記憶する。
推論中、エージェントは、各推論ステップの有効性を高めるために、いくつかの例として、高頻度のタスク関連体験を検索する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-29T07:24:37Z) - Co-Saving: Resource Aware Multi-Agent Collaboration for Software Development [65.94639060883475]
本稿では,リソースを意識したマルチエージェントシステムであるCo-Savingを提案する。
私たちの重要なイノベーションは、"ショートカット"の導入です。
最先端のMAS ChatDevと比較して,トークン使用量の平均50.85%の削減を実現している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-28T02:23:53Z) - MultiAgentBench: Evaluating the Collaboration and Competition of LLM agents [59.825725526176655]
大規模言語モデル(LLM)は、自律的なエージェントとして顕著な能力を示している。
既存のベンチマークでは、単一エージェントタスクにフォーカスするか、狭いドメインに限定されており、マルチエージェントのコーディネーションと競合のダイナミクスを捉えていない。
多様な対話シナリオにまたがってLLMベースのマルチエージェントシステムを評価するためのベンチマークであるMultiAgentBenchを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-03T05:18:50Z) - CaPo: Cooperative Plan Optimization for Efficient Embodied Multi-Agent Cooperation [98.11670473661587]
CaPoは,1)メタプラン生成,2)プログレッシブなメタプランと実行の2つのフェーズで協調効率を向上する。
3Dworld Multi-Agent TransportとCommunicative Watch-And-Helpタスクの実験結果は、CaPoが最先端技術と比較してタスク完了率と効率をはるかに高めることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-07T13:08:04Z) - COMMA: A Communicative Multimodal Multi-Agent Benchmark [7.831385481814481]
本稿では,言語コミュニケーションによるマルチモーダルマルチエージェントシステムの協調性能を評価するための新しいベンチマークを提案する。
オープンソースモデルとクローズドソースモデルを用いてエージェントエージェントとエージェント-ヒューマンのコラボレーションをテストすることにより、最先端モデルにおける驚くほどの弱点が明らかとなった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-10T02:49:47Z) - Agent-Oriented Planning in Multi-Agent Systems [54.429028104022066]
本稿では,高速なタスク分解とアロケーションプロセスを活用するマルチエージェントシステムにおけるエージェント指向計画のための新しいフレームワークを提案する。
提案フレームワークにフィードバックループを組み込んで,そのような問題解決プロセスの有効性と堅牢性をさらに向上させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-03T04:07:51Z) - BattleAgentBench: A Benchmark for Evaluating Cooperation and Competition Capabilities of Language Models in Multi-Agent Systems [15.159418172629701]
大規模言語モデル(LLM)はますます強力になり、複雑なタスクを処理できるようになる。
シングルエージェントと比較して、マルチエージェントシステムは言語モデルの協調機能により高い要求がある。
我々は,3つの難易度の7つのサブステージを定義したBattleAgentBenchというベンチマークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-28T17:43:55Z) - Learning Multi-Agent Communication from Graph Modeling Perspective [62.13508281188895]
本稿では,エージェント間の通信アーキテクチャを学習可能なグラフとして概念化する手法を提案する。
提案手法であるCommFormerは,通信グラフを効率よく最適化し,勾配降下によるアーキテクチャパラメータをエンドツーエンドで並列に洗練する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-14T12:40:25Z) - Reaching Consensus in Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning
with Goal Imagination [16.74629849552254]
本稿では,複数のエージェントを協調するモデルに基づくコンセンサス機構を提案する。
提案したMulti-Adnt Goal Imagination (MAGI) フレームワークは、エージェントがImagined Common goalとコンセンサスに達するためのガイドである。
このような効率的なコンセンサス機構は、すべてのエージェントを協調して有用な将来状態に導くことができることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-05T18:07:34Z) - AgentScope: A Flexible yet Robust Multi-Agent Platform [66.64116117163755]
AgentScopeは、メッセージ交換をコアコミュニケーションメカニズムとする、開発者中心のマルチエージェントプラットフォームである。
豊富な構文ツール、組み込みエージェントとサービス機能、アプリケーションのデモとユーティリティモニタのためのユーザフレンドリなインターフェース、ゼロコードプログラミングワークステーション、自動プロンプトチューニング機構により、開発とデプロイメントの両方の障壁は大幅に低下した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-21T04:11:28Z) - Multi-Agent Consensus Seeking via Large Language Models [6.922356864800498]
大規模言語モデル(LLM)によって駆動されるマルチエージェントシステムは、複雑なタスクを協調的に解決する有望な能力を示している。
この研究は、マルチエージェントコラボレーションにおける根本的な問題であるコンセンサス探索について考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-31T03:37:11Z) - AgentVerse: Facilitating Multi-Agent Collaboration and Exploring
Emergent Behaviors [93.38830440346783]
本稿では,その構成をより高機能なシステムとして協調的に調整できるマルチエージェントフレームワークを提案する。
実験により,フレームワークが単一エージェントより優れたマルチエージェントグループを効果的に展開できることが実証された。
これらの振舞いの観点から、我々は、ポジティブなものを活用し、ネガティブなものを緩和し、マルチエージェントグループの協調可能性を改善するためのいくつかの戦略について議論する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-21T16:47:11Z) - Multi-agent Deep Covering Skill Discovery [50.812414209206054]
本稿では,複数エージェントの結合状態空間の予測被覆時間を最小化し,マルチエージェントオプションを構築するマルチエージェントDeep Covering Option Discoveryを提案する。
また、MARLプロセスにマルチエージェントオプションを採用するための新しいフレームワークを提案する。
提案アルゴリズムは,アテンション機構とエージェントの相互作用を効果的に把握し,マルチエージェントオプションの同定に成功した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-07T00:40:59Z) - HAVEN: Hierarchical Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning with
Dual Coordination Mechanism [17.993973801986677]
多エージェント強化学習はしばしば、多数のエージェントによって引き起こされる指数関数的に大きな作用空間に悩まされる。
完全協調型マルチエージェント問題に対する階層的強化学習に基づく新しい値分解フレームワークHAVENを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-14T10:43:47Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。