論文の概要: Multi-agent Architecture Search via Agentic Supernet

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04180v1
• Date: Thu, 06 Feb 2025 16:12:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-07 15:30:40.834623
• Title: Multi-agent Architecture Search via Agentic Supernet
• Title（参考訳）: エージェントスーパーネットによるマルチエージェントアーキテクチャ探索
• Authors: Guibin Zhang, Luyang Niu, Junfeng Fang, Kun Wang, Lei Bai, Xiang Wang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)を利用したマルチエージェントシステムは、個々のエージェントの認知的境界を拡張する。 エージェントの設計を自動化する方法が利用可能であるにもかかわらず、彼らは通常、静的で複雑で、1サイズに適したシステムを見つけ出そうとする。 スーパーネットからクエリ依存エージェントシステムをサンプリングする自動フレームワークであるMASを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.235963703597093
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Model (LLM)-empowered multi-agent systems extend the cognitive boundaries of individual agents through disciplined collaboration and interaction, while constructing these systems often requires labor-intensive manual designs. Despite the availability of methods to automate the design of agentic workflows, they typically seek to identify a static, complex, one-size-fits-all system, which, however, fails to dynamically allocate inference resources based on the difficulty and domain of each query. To address this challenge, we shift away from the pursuit of a monolithic agentic system, instead optimizing the \textbf{agentic supernet}, a probabilistic and continuous distribution of agentic architectures. We introduce MaAS, an automated framework that samples query-dependent agentic systems from the supernet, delivering high-quality solutions and tailored resource allocation (\textit{e.g.}, LLM calls, tool calls, token cost). Comprehensive evaluation across six benchmarks demonstrates that MaAS \textbf{(I)} requires only $6\sim45\%$ of the inference costs of existing handcrafted or automated multi-agent systems, \textbf{(II)} surpasses them by $0.54\%\sim11.82\%$, and \textbf{(III)} enjoys superior cross-dataset and cross-LLM-backbone transferability.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)を利用したマルチエージェントシステムでは、個々のエージェントの認知的境界を、規律のある協調と相互作用を通じて拡張する一方、これらのシステムを構築するには、労働集約的な手動設計が必要となることが多い。 エージェントワークフローの設計を自動化する方法が利用可能であるにもかかわらず、彼らは通常、静的で複雑な1サイズフィットのシステムを識別しようとしており、各クエリの難易度とドメインに基づいて推論リソースを動的に割り当てることができない。 この課題に対処するために、我々はモノリシックなエージェントシステムの追求から離れ、代わりにエージェントアーキテクチャの確率的かつ連続的な分布である \textbf{agentic supernet} を最適化する。 スーパーネットからクエリ依存のエージェントシステムをサンプリングし、高品質なソリューションとリソース割り当てを調整した(\textit{e g }, LLMコール, ツールコール, トークンコスト)。 6つのベンチマークの総合的な評価は、MaAS \textbf{(I)} が既存の手作りまたは自動化マルチエージェントシステムの推論コストの 6 分の6\sim45\% しか必要とせず、 \textbf{(II)} は0.54\%\sim11.82\%$、 \textbf{(III)} は優れたクロスデータセットとクロスLLM-バックボーンの転送性を持っていることを示している。

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