論文の概要: Beyond Self-Talk: A Communication-Centric Survey of LLM-Based Multi-Agent Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14321v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 07:18:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 22:18:11.5533
• Title: Beyond Self-Talk: A Communication-Centric Survey of LLM-Based Multi-Agent Systems
• Title（参考訳）: セルフトークを超えて: LLMに基づくマルチエージェントシステムのコミュニケーション中心調査
• Authors: Bingyu Yan, Xiaoming Zhang, Litian Zhang, Lian Zhang, Ziyi Zhou, Dezhuang Miao, Chaozhuo Li,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、最近、推論、計画、意思決定において顕著な能力を示した。 研究者はLLMをマルチエージェントシステムに組み込んで、単一エージェント設定の範囲を超えてタスクに取り組むようになった。 この調査はさらなるイノベーションの触媒として機能し、より堅牢でスケーラブルでインテリジェントなマルチエージェントシステムを促進する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.522282769053817
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have recently demonstrated remarkable capabilities in reasoning, planning, and decision-making. Building upon these strengths, researchers have begun incorporating LLMs into multi-agent systems (MAS), where agents collaborate or compete through natural language interactions to tackle tasks beyond the scope of single-agent setups. In this survey, we present a communication-centric perspective on LLM-based multi-agent systems, examining key system-level features such as architecture design and communication goals, as well as internal mechanisms like communication strategies, paradigms, objects and content. We illustrate how these communication elements interplay to enable collective intelligence and flexible collaboration. Furthermore, we discuss prominent challenges, including scalability, security, and multimodal integration, and propose directions for future work to advance research in this emerging domain. Ultimately, this survey serves as a catalyst for further innovation, fostering more robust, scalable, and intelligent multi-agent systems across diverse application domains.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、最近、推論、計画、意思決定において顕著な能力を示した。 これらの強みを生かして、研究者はLLMをマルチエージェントシステム(MAS)に組み入れ始め、エージェントは自然言語によるインタラクションを通じて、単一エージェントの設定の範囲を超えてタスクに取り組む。 本稿では,LLMに基づくマルチエージェントシステムにおけるコミュニケーション中心の視点を示し,アーキテクチャ設計やコミュニケーション目標といった重要なシステムレベルの特徴と,コミュニケーション戦略やパラダイム,オブジェクト,コンテンツといった内部メカニズムについて考察する。 これらのコミュニケーション要素がどのように相互作用し、集団的な知性と柔軟なコラボレーションを可能にするかを説明する。 さらに,スケーラビリティ,セキュリティ,マルチモーダル統合といった課題についても論じ,今後の研究を進めるための方向性を提案する。 最終的には、この調査はさらなるイノベーションの触媒として機能し、さまざまなアプリケーションドメインにわたるより堅牢でスケーラブルでインテリジェントなマルチエージェントシステムを促進します。

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