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 14:58:24.338233
• 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:
• 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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