論文の概要: Talk Structurally, Act Hierarchically: A Collaborative Framework for LLM Multi-Agent Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11098v1
• Date: Sun, 16 Feb 2025 12:26:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:13:44.251017
• Title: Talk Structurally, Act Hierarchically: A Collaborative Framework for LLM Multi-Agent Systems
• Title（参考訳）: 構造的に, 階層的に語る: LLMマルチエージェントシステムのための協調的フレームワーク
• Authors: Zhao Wang, Sota Moriyama, Wei-Yao Wang, Briti Gangopadhyay, Shingo Takamatsu,
• Abstract要約: textitTalk 構造的には、Act Hierarchically (TalkHier) はコンテキスト豊富な交換のための構造化通信プロトコルを導入する新しいフレームワークである。 textitTalkHierは、推論スケーリングモデル(OpenAI-o1)、オープンソースのマルチエージェントモデル(AgentVerseなど)など、さまざまな種類のSoTAを追い越している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.67359331022116
• License:
• Abstract: Recent advancements in LLM-based multi-agent (LLM-MA) systems have shown promise, yet significant challenges remain in managing communication and refinement when agents collaborate on complex tasks. In this paper, we propose \textit{Talk Structurally, Act Hierarchically (TalkHier)}, a novel framework that introduces a structured communication protocol for context-rich exchanges and a hierarchical refinement system to address issues such as incorrect outputs, falsehoods, and biases. \textit{TalkHier} surpasses various types of SoTA, including inference scaling model (OpenAI-o1), open-source multi-agent models (e.g., AgentVerse), and majority voting strategies on current LLM and single-agent baselines (e.g., ReAct, GPT4o), across diverse tasks, including open-domain question answering, domain-specific selective questioning, and practical advertisement text generation. These results highlight its potential to set a new standard for LLM-MA systems, paving the way for more effective, adaptable, and collaborative multi-agent frameworks. The code is available https://github.com/sony/talkhier.
• Abstract（参考訳）: LLMベースのマルチエージェント(LLM-MA)システムの最近の進歩は有望であるが、エージェントが複雑なタスクで協調する際のコミュニケーションと改善の管理には大きな課題が残っている。 本稿では、コンテキスト豊富な交換のための構造化通信プロトコルを導入する新しいフレームワークである「textit{Talk Structurely, Act Hierarchically (TalkHier)} と、不正な出力、偽り、偏見などの問題に対処する階層的改善システムを提案する。 推論スケーリングモデル(OpenAI-o1)、オープンソースマルチエージェントモデル(例: AgentVerse)、現在のLLMおよび単一エージェントベースライン(例: ReAct, GPT4o)に対する多数投票戦略(例: ReAct, GPT4o)など、オープンドメイン質問応答、ドメイン固有の選択質問、実用的な広告テキスト生成など、さまざまな種類のSoTAを超越している。 これらの結果は、LLM-MAシステムの新しい標準を設定する可能性を強調し、より効果的で適応可能で協調的なマルチエージェントフレームワークの道を開いた。 コードはhttps://github.com/sony/talkhier.comで入手できる。

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