論文の概要: Multi-Agent Geospatial Copilots for Remote Sensing Workflows
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16254v1
- Date: Mon, 27 Jan 2025 17:54:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-28 13:55:15.353094
- Title: Multi-Agent Geospatial Copilots for Remote Sensing Workflows
- Title（参考訳）: リモートセンシングワークフローのためのマルチエージェント地理空間コパイロット
- Authors: Chaehong Lee, Varatheepan Paramanayakam, Andreas Karatzas, Yanan Jian, Michael Fore, Heming Liao, Fuxun Yu, Ruopu Li, Iraklis Anagnostopoulos, Dimitrios Stamoulis,
- Abstract要約: GeoLLM-Squadがリモートセンシング(RS)に新しいマルチエージェントパラダイムを導入
モノリシックな大規模言語モデル(LLM)に依存している既存の単一エージェントアプローチとは異なり、GeoLLM-Squadは地理的タスク解決からエージェントオーケストレーションを分離する。
我々の研究は、都市モニタリング、森林保護、気候分析、農業研究にまたがる多様なアプリケーションのモジュラー統合を可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8241060496411214
- License:
- Abstract: We present GeoLLM-Squad, a geospatial Copilot that introduces the novel multi-agent paradigm to remote sensing (RS) workflows. Unlike existing single-agent approaches that rely on monolithic large language models (LLM), GeoLLM-Squad separates agentic orchestration from geospatial task-solving, by delegating RS tasks to specialized sub-agents. Built on the open-source AutoGen and GeoLLM-Engine frameworks, our work enables the modular integration of diverse applications, spanning urban monitoring, forestry protection, climate analysis, and agriculture studies. Our results demonstrate that while single-agent systems struggle to scale with increasing RS task complexity, GeoLLM-Squad maintains robust performance, achieving a 17% improvement in agentic correctness over state-of-the-art baselines. Our findings highlight the potential of multi-agent AI in advancing RS workflows.
- Abstract（参考訳）: リモートセンシング(RS)ワークフローに新しいマルチエージェントパラダイムを導入し,地理空間コパイロットであるGeoLLM-Squadを紹介する。
モノリシックな大規模言語モデル(LLM)に依存している既存の単一エージェントアプローチとは異なり、GeoLLM-SquadはRSタスクを特殊なサブエージェントに委譲することで、エージェントオーケストレーションを地理空間的なタスク解決から分離する。
オープンソースのAutoGenおよびGeoLLM-Engineフレームワークに基づいて構築された我々の研究は、都市モニタリング、森林保護、気候分析、農業研究にまたがる多様なアプリケーションのモジュラー統合を可能にします。
以上の結果から,単一エージェントシステムはRSタスクの複雑性の増大に苦慮するが,GeoLLM-Squadは堅牢な性能を維持し,最先端のベースラインよりもエージェント的正しさが17%向上していることが示された。
我々の研究は、RSワークフローの進歩におけるマルチエージェントAIの可能性を強調した。
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