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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14321v2
• Date: Thu, 19 Jun 2025 08:55:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-23 14:57:51.489309
• 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, Zhibo Zhou, Litian Zhang, Lian Zhang, Ziyi Zhou, Dezhuang Miao, Zhoujun Li, Chaozhuo Li, Xiaoming Zhang,
• Abstract要約: 大規模言語モデルに基づくマルチエージェントシステムは、複雑で協調的でインテリジェントな問題解決能力の可能性から、最近大きな注目を集めている。 既存の調査は、通常、LLM-MASをアプリケーションドメインやアーキテクチャに従って分類し、エージェントの振る舞いや相互作用を調整する際のコミュニケーションの中心的な役割を見越す。 本レビューは,LLM-MASにおける通信機構の理解を深め,堅牢でスケーラブルでセキュアなマルチエージェントシステムの設計と展開を容易にすることを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.379992200838053
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language model-based multi-agent systems have recently gained significant attention due to their potential for complex, collaborative, and intelligent problem-solving capabilities. Existing surveys typically categorize LLM-based multi-agent systems (LLM-MAS) according to their application domains or architectures, overlooking the central role of communication in coordinating agent behaviors and interactions. To address this gap, this paper presents a comprehensive survey of LLM-MAS from a communication-centric perspective. Specifically, we propose a structured framework that integrates system-level communication (architecture, goals, and protocols) with system internal communication (strategies, paradigms, objects, and content), enabling a detailed exploration of how agents interact, negotiate, and achieve collective intelligence. Through an extensive analysis of recent literature, we identify key components in multiple dimensions and summarize their strengths and limitations. In addition, we highlight current challenges, including communication efficiency, security vulnerabilities, inadequate benchmarking, and scalability issues, and outline promising future research directions. This review aims to help researchers and practitioners gain a clear understanding of the communication mechanisms in LLM-MAS, thereby facilitating the design and deployment of robust, scalable, and secure multi-agent systems.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルに基づくマルチエージェントシステムは、複雑で協調的でインテリジェントな問題解決能力の可能性から、最近大きな注目を集めている。 既存の調査では、通常、LLMベースのマルチエージェントシステム(LLM-MAS)をアプリケーションドメインやアーキテクチャに従って分類し、エージェントの動作や相互作用の調整におけるコミュニケーションの中心的な役割を見越している。 このギャップに対処するため,本稿ではLLM-MASをコミュニケーション中心の観点から包括的に調査する。 具体的には,システムレベルのコミュニケーション(アーキテクチャ,目標,プロトコル)とシステム内部コミュニケーション(戦略,パラダイム,オブジェクト,コンテンツ)を統合し,エージェントのインタラクション,交渉,集団知性の実現方法の詳細な調査を可能にする構造化フレームワークを提案する。 近年の文献を網羅的に分析することにより,多次元の重要な構成要素を特定し,その強度と限界を要約する。 さらに、通信効率、セキュリティの脆弱性、不適切なベンチマーク、スケーラビリティの問題など、現在の課題を強調し、将来的な研究の方向性を概説する。 本レビューは,LLM-MASにおける通信機構の理解を深め,堅牢でスケーラブルでセキュアなマルチエージェントシステムの設計と展開を容易にすることを目的としている。

関連論文リスト

• A Desideratum for Conversational Agents: Capabilities, Challenges, and Future Directions [51.96890647837277]
  大規模言語モデル(LLM)は、従来の対話システムから、自律的な行動、文脈認識、ユーザとのマルチターンインタラクションが可能な高度なエージェントへと、会話AIを推進してきた。 本調査では,人間レベルの知性にアプローチするよりスケーラブルなシステムにおいて,何が達成されたのか,どのような課題が持続するのか,何を行う必要があるのか,といった,次世代の会話エージェントのデシラトゥムを提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-07T21:01:25Z)
• Large Language Model Agent: A Survey on Methodology, Applications and Challenges [88.3032929492409]
  大きな言語モデル(LLM)エージェントは、目標駆動の振る舞いと動的適応能力を持ち、人工知能への重要な経路を示す可能性がある。 本調査は, LLMエージェントシステムを方法論中心の分類法により体系的に分解する。 私たちの作業は、エージェントの構築方法、コラボレーション方法、時間の経過とともにどのように進化するか、という、統一されたアーキテクチャの視点を提供します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-27T12:50:17Z)
• Towards Agentic Recommender Systems in the Era of Multimodal Large Language Models [75.4890331763196]
  大規模言語モデル(LLM)の最近のブレークスルーは、エージェントAIシステムの出現につながっている。 LLMベースのAgentic RS(LLM-ARS)は、よりインタラクティブで、コンテキストを認識し、プロアクティブなレコメンデーションを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-20T22:37:15Z)
• Large Language Models for Multi-Robot Systems: A Survey [9.31855372655603]
  マルチロボットシステム(MRS)は、調整、スケーラビリティ、現実の適応性など、ユニークな課題を提起する。 このサーベイは、MSSへのLLM(Large Language Models)統合に関する最初の包括的な調査を提供する。 家庭用ロボティクス、建設、構成制御、目標追跡、ロボットゲームなど、さまざまな分野における重要な応用に焦点を当てる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-06T06:52:14Z)
• Multi-Agent Collaboration Mechanisms: A Survey of LLMs [6.545098975181273]
  マルチエージェントシステム(Multi-Agent Systems、MAS)は、知的エージェントのグループによる複雑なタスクの協調と解決を可能にする。 この研究は、MASの協調的な側面に関する広範な調査を提供し、将来の研究を導くための枠組みを紹介している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-10T19:56:50Z)
• Cooperate or Collapse: Emergence of Sustainable Cooperation in a Society of LLM Agents [101.17919953243107]
  GovSimは、大規模言語モデル(LLM)における戦略的相互作用と協調的意思決定を研究するために設計された生成シミュレーションプラットフォームである。 最強のLSMエージェントを除く全てのエージェントは、GovSimの持続的均衡を達成することができず、生存率は54%以下である。 道徳的思考の理論である「大学化」に基づく推論を活用するエージェントは、持続可能性を大幅に向上できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-25T15:59:16Z)
• AgentScope: A Flexible yet Robust Multi-Agent Platform [66.64116117163755]
  AgentScopeは、メッセージ交換をコアコミュニケーションメカニズムとする、開発者中心のマルチエージェントプラットフォームである。 豊富な構文ツール、組み込みエージェントとサービス機能、アプリケーションのデモとユーティリティモニタのためのユーザフレンドリなインターフェース、ゼロコードプログラミングワークステーション、自動プロンプトチューニング機構により、開発とデプロイメントの両方の障壁は大幅に低下した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-21T04:11:28Z)
• LLM Multi-Agent Systems: Challenges and Open Problems [14.174833743880244]
  本稿では,既存のマルチエージェントシステムについて検討し,未解決の課題を特定する。 マルチエージェントシステムにおける個々のエージェントの多様な機能と役割を活用することで、これらのシステムはコラボレーションを通じて複雑なタスクに取り組むことができる。 本稿では,タスク割り当ての最適化,反復的議論による堅牢な推論の促進,複雑で階層的なコンテキスト情報の管理,マルチエージェントシステム内の複雑なインタラクションを支援するためのメモリ管理の強化について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-05T23:06:42Z)
• Exploring Large Language Model based Intelligent Agents: Definitions, Methods, and Prospects [32.91556128291915]
  本稿では, シングルエージェントおよびマルチエージェントシステムにおける知的エージェントの詳細な概要を提供するため, 現在の研究状況について調査する。 定義、研究フレームワーク、その構成、認知と計画方法、ツール利用、環境フィードバックに対する反応などの基礎的な構成要素を網羅する。 我々は、AIと自然言語処理の進化の展望を考慮し、LLMベースのエージェントの展望を思い浮かべて結論付ける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-07T09:08:24Z)
• Large Language Model Enhanced Multi-Agent Systems for 6G Communications [94.45712802626794]
  本稿では,自然言語を用いたコミュニケーション関連タスクを解くための,カスタマイズされたコミュニケーション知識とツールを備えたマルチエージェントシステムを提案する。 セマンティック通信システムの設計により,提案方式の有効性を検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-13T02:35:57Z)
• Cooperation, Competition, and Maliciousness: LLM-Stakeholders Interactive Negotiation [52.930183136111864]
  我々は,大言語モデル(LLM)を評価するためにスコーラブルネゴシエーション(scorable negotiations)を提案する。 合意に達するには、エージェントは強力な算術、推論、探索、計画能力を持つ必要がある。 我々は、新しいゲームを作成し、進化するベンチマークを持つことの難しさを増大させる手順を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-29T13:33:06Z)
• Building Cooperative Embodied Agents Modularly with Large Language Models [104.57849816689559]
  本研究では, 分散制御, 生の知覚観察, コストのかかるコミュニケーション, 様々な実施環境下でインスタンス化された多目的タスクといった課題に対処する。 我々は,LLMの常識知識,推論能力,言語理解,テキスト生成能力を活用し,認知に触発されたモジュラーフレームワークにシームレスに組み込む。 C-WAH と TDW-MAT を用いた実験により, GPT-4 で駆動される CoELA が, 強い計画に基づく手法を超越し, 創発的な効果的なコミュニケーションを示すことを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-05T17:59:27Z)
• Multi-Agent Collaboration: Harnessing the Power of Intelligent LLM Agents [0.0]
  本稿では,マルチエージェントシステムのパワーを活用した大規模言語モデル(LLM)の能力向上のための新しいフレームワークを提案する。 本フレームワークでは,複数の知的エージェントコンポーネントがそれぞれ特有な属性と役割を持つ協調環境を導入し,複雑なタスクをより効率的に効率的に処理する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-05T23:55:37Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。