論文の概要: Free Agent in Agent-Based Mixture-of-Experts Generative AI Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17903v1
• Date: Wed, 29 Jan 2025 13:00:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-31 15:14:23.418437
• Title: Free Agent in Agent-Based Mixture-of-Experts Generative AI Framework
• Title（参考訳）: エージェントをベースとしたMixture-of-Experts生成AIフレームワークにおけるフリーエージェント
• Authors: Jung-Hua Liu,
• Abstract要約: 強化学習自由エージェント (Reinforcement Learning Free Agent, RLFA) アルゴリズムは、永続的な過パフォーマンスを示すエージェントを検出し、除去するための報酬に基づくメカニズムを導入する。 第一のユースケースは不正検出であり、RLFAは事前に設定された閾値以下で検出精度が低下するエージェントを即座に交換する。 このダイナミックでフリーの緊急サイクルは、持続的な正確さ、出現する脅威への迅速な適応、進行中の運用に対する最小限の中断を保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Multi-agent systems commonly distribute tasks among specialized, autonomous agents, yet they often lack mechanisms to replace or reassign underperforming agents in real time. Inspired by the free-agency model of Major League Baseball, the Reinforcement Learning Free Agent (RLFA) algorithm introduces a reward-based mechanism to detect and remove agents exhibiting persistent underperformance and seamlessly insert more capable ones. Each agent internally uses a mixture-of-experts (MoE) approach, delegating incoming tasks to specialized sub-models under the guidance of a gating function. A primary use case is fraud detection, where RLFA promptly swaps out an agent whose detection accuracy dips below a preset threshold. A new agent is tested in a probationary mode, and upon demonstrating superior performance, fully replaces the underperformer. This dynamic, free-agency cycle ensures sustained accuracy, quicker adaptation to emerging threats, and minimal disruption to ongoing operations. By continually refreshing its roster of agents, the system fosters ongoing improvements and more resilient collaboration in multi-agent Generative AI environments.
• Abstract（参考訳）: マルチエージェントシステムは通常、特殊で自律的なエージェントにタスクを分散するが、多くの場合、パフォーマンスの低いエージェントをリアルタイムで置き換えたり、再割り当てしたりするメカニズムが欠如している。 メジャーリーグ野球の自由緊急モデルに触発された強化学習自由エージェント(RLFA)アルゴリズムは、永続的な過パフォーマンスを示すエージェントを検出して、より有能なエージェントをシームレスに挿入する報酬ベースのメカニズムを導入する。 各エージェントは内部的にMix-of-experts(MoE)アプローチを使用し、ゲーティング関数のガイダンスの下で、入ってくるタスクを特定のサブモデルに委譲する。 第一のユースケースは不正検出であり、RLFAは事前に設定された閾値以下で検出精度が低下するエージェントを即座に交換する。 新しいエージェントを予備モードで試験し、優れた性能を示すと、アンダーパフォーマを完全に置き換える。 このダイナミックでフリーの緊急サイクルは、持続的な正確さ、出現する脅威への迅速な適応、進行中の運用に対する最小限の中断を保証する。 エージェントを継続的にリフレッシュすることで、マルチエージェント生成AI環境における継続的な改善とよりレジリエントなコラボレーションを促進する。

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