論文の概要: Beyond Text: Implementing Multimodal Large Language Model-Powered Multi-Agent Systems Using a No-Code Platform

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.00750v1
• Date: Wed, 01 Jan 2025 06:36:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-05 17:14:38.277993
• Title: Beyond Text: Implementing Multimodal Large Language Model-Powered Multi-Agent Systems Using a No-Code Platform
• Title（参考訳）: テキストを超えて: ノーコードプラットフォームを用いたマルチモーダル大言語モデル駆動マルチエージェントシステムの実装
• Authors: Cheonsu Jeong,
• Abstract要約: 本研究では,マルチモーダルLLMに基づくマルチエージェントシステム(MAS)の設計と実装を提案する。 本研究は,プログラム知識のないユーザによるAIシステムの構築と管理を容易にするために,No-Codeベースのマルチエージェントシステムを開発した。 本研究では、画像ベースのノートからのコード生成、高度なRAGベースの質問応答システム、テキストベースの画像生成、ビデオ生成など、ビジネスプロセスにおけるAIの適用性を検証するためのさまざまなユースケースについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This study proposes the design and implementation of a multimodal LLM-based Multi-Agent System (MAS) leveraging a No-Code platform to address the practical constraints and significant entry barriers associated with AI adoption in enterprises. Advanced AI technologies, such as Large Language Models (LLMs), often pose challenges due to their technical complexity and high implementation costs, making them difficult for many organizations to adopt. To overcome these limitations, this research develops a No-Code-based Multi-Agent System designed to enable users without programming knowledge to easily build and manage AI systems. The study examines various use cases to validate the applicability of AI in business processes, including code generation from image-based notes, Advanced RAG-based question-answering systems, text-based image generation, and video generation using images and prompts. These systems lower the barriers to AI adoption, empowering not only professional developers but also general users to harness AI for significantly improved productivity and efficiency. By demonstrating the scalability and accessibility of No-Code platforms, this study advances the democratization of AI technologies within enterprises and validates the practical applicability of Multi-Agent Systems, ultimately contributing to the widespread adoption of AI across various industries.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,企業におけるAI導入に伴う現実的制約と重要な参入障壁に対処するために,No-Codeプラットフォームを活用したマルチモーダルLLMベースのマルチエージェントシステム(MAS)の設計と実装を提案する。 LLM(Large Language Models)のような先進的なAI技術は、技術的な複雑さと高い実装コストのためにしばしば課題を提起する。 これらの制限を克服するために,プログラム知識のないユーザによるAIシステムの構築と管理を容易にするために,No-Codeベースのマルチエージェントシステムを開発した。 本研究では、画像ベースノートからのコード生成、高度なRAGベースの質問応答システム、テキストベースの画像生成、画像とプロンプトを用いたビデオ生成など、ビジネスプロセスにおけるAIの適用性を検証するさまざまなユースケースについて検討する。 これらのシステムはAI採用の障壁を低くし、プロの開発者だけでなく、一般ユーザもAIを活用して生産性と効率を大幅に改善する。 この研究は、No-Codeプラットフォームのスケーラビリティとアクセシビリティを実証することにより、企業内のAI技術の民主化を進め、マルチエージェントシステムの実践的適用性を検証し、最終的に様々な産業におけるAIの普及に寄与する。

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