論文の概要: Multi-Agent Design: Optimizing Agents with Better Prompts and Topologies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02533v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 17:56:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:05:39.988542
• Title: Multi-Agent Design: Optimizing Agents with Better Prompts and Topologies
• Title（参考訳）: マルチエージェント設計: プロンプトとトポロジーを最適化するエージェント
• Authors: Han Zhou, Xingchen Wan, Ruoxi Sun, Hamid Palangi, Shariq Iqbal, Ivan Vulić, Anna Korhonen, Sercan Ö. Arık,
• Abstract要約: 対話やコラボレーションを行う複数のエージェントとして使用される大規模な言語モデルは、複雑なタスクの解決に優れています。 マルチエージェントシステム(MAS)のプロンプトやトポロジーの設計は本質的に複雑である。 複雑なMAS設計空間を効率的に活用するMAS最適化フレームワークであるMulti-Agent System Search (MASS)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.21314691388456
• License:
• Abstract: Large language models, employed as multiple agents that interact and collaborate with each other, have excelled at solving complex tasks. The agents are programmed with prompts that declare their functionality, along with the topologies that orchestrate interactions across agents. Designing prompts and topologies for multi-agent systems (MAS) is inherently complex. To automate the entire design process, we first conduct an in-depth analysis of the design space aiming to understand the factors behind building effective MAS. We reveal that prompts together with topologies play critical roles in enabling more effective MAS design. Based on the insights, we propose Multi-Agent System Search (MASS), a MAS optimization framework that efficiently exploits the complex MAS design space by interleaving its optimization stages, from local to global, from prompts to topologies, over three stages: 1) block-level (local) prompt optimization; 2) workflow topology optimization; 3) workflow-level (global) prompt optimization, where each stage is conditioned on the iteratively optimized prompts/topologies from former stages. We show that MASS-optimized multi-agent systems outperform a spectrum of existing alternatives by a substantial margin. Based on the MASS-found systems, we finally propose design principles behind building effective multi-agent systems.
• Abstract（参考訳）: 対話やコラボレーションを行う複数のエージェントとして使用される大規模な言語モデルは、複雑なタスクの解決に優れています。 エージェントは、エージェント間の相互作用を編成するトポロジとともに、その機能を宣言するプロンプトでプログラムされる。 マルチエージェントシステム(MAS)のプロンプトやトポロジーの設計は本質的に複雑である。 設計プロセス全体を自動化するために,我々はまず,効率的なMAS構築の背景となる要因を理解することを目的とした設計空間の詳細な分析を行う。 我々は、より効果的なMAS設計を実現する上で、トポロジとともにプロンプトが重要な役割を果たすことを明らかにした。 この知見に基づき,MAS最適化フレームワークであるMulti-Agent System Search (MASS)を提案する。MASSは,プロンプトからトポロジまでの最適化段階を3段階に分割することで,複雑なMAS設計空間を効率的に活用する。 1) ブロックレベル(ローカル)のプロンプト最適化 2) ワークフロートポロジ最適化 3) ワークフローレベル(グローバル)プロンプト最適化では,各ステージが,前ステージからの反復的に最適化されたプロンプト/トポロジに条件付けされる。 我々は、MASS最適化マルチエージェントシステムが既存の代替品のスペクトルをかなり上回っていることを示す。 実効マルチエージェントシステム構築の背景となる設計原則を,MASS-Fundシステムに基づいて提案する。

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