論文の概要: Privacy-Enhancing Paradigms within Federated Multi-Agent Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.08175v1
• Date: Tue, 11 Mar 2025 08:38:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-12 15:44:11.708242
• Title: Privacy-Enhancing Paradigms within Federated Multi-Agent Systems
• Title（参考訳）: フェデレートマルチエージェントシステムにおけるプライバシ向上パラダイム
• Authors: Zitong Shi, Guancheng Wan, Wenke Huang, Guibin Zhang, Jiawei Shao, Mang Ye, Carl Yang,
• Abstract要約: LLMベースのマルチエージェントシステム(MAS)は、複数のエージェントを統合することで複雑な問題を解決するのに非常に効果的であることが証明されている。 本稿では、フェデレーションMASの概念を紹介し、フェデレーションMASと従来のFLの根本的な違いを明らかにする。 1)エージェント間の異種プライバシープロトコル,2)多人数会話の構造的差異,3)動的会話ネットワーク構造などである。 これらの課題に対処するため、我々はEPEAgent(Embedded Privacy-Enhancing Agents)を提案し、これはRetrieval-Augmented GenerationフェーズとRetrieval-Augmented Generationフェーズにシームレスに統合する革新的なソリューションである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.76990892943637
• License:
• Abstract: LLM-based Multi-Agent Systems (MAS) have proven highly effective in solving complex problems by integrating multiple agents, each performing different roles. However, in sensitive domains, they face emerging privacy protection challenges. In this paper, we introduce the concept of Federated MAS, highlighting the fundamental differences between Federated MAS and traditional FL. We then identify key challenges in developing Federated MAS, including: 1) heterogeneous privacy protocols among agents, 2) structural differences in multi-party conversations, and 3) dynamic conversational network structures. To address these challenges, we propose Embedded Privacy-Enhancing Agents (EPEAgent), an innovative solution that integrates seamlessly into the Retrieval-Augmented Generation (RAG) phase and the context retrieval stage. This solution minimizes data flows, ensuring that only task-relevant, agent-specific information is shared. Additionally, we design and generate a comprehensive dataset to evaluate the proposed paradigm. Extensive experiments demonstrate that EPEAgent effectively enhances privacy protection while maintaining strong system performance. The code will be availiable at https://github.com/ZitongShi/EPEAgent
• Abstract（参考訳）: LLMベースのマルチエージェントシステム(MAS)は、複数のエージェントを統合することで複雑な問題を解決するのに非常に効果的であることが証明されている。 しかし、センシティブなドメインでは、プライバシー保護の新たな課題に直面している。 本稿では、フェデレーションMASの概念を紹介し、フェデレーションMASと従来のFLの根本的な違いを明らかにする。 次に、フェデレートMAS開発における重要な課題を以下に挙げる。 1)エージェント間の異種プライバシープロトコル 2)多人数会話の構造的差異 3)動的対話型ネットワーク構造 これらの課題に対処するため、我々は、Retrieval-Augmented Generation (RAG) フェーズとコンテキスト検索段階にシームレスに統合される革新的なソリューションであるEmbeded Privacy-Enhancing Agents (EPEAgent)を提案する。 このソリューションはデータフローを最小化し、タスク関連のエージェント固有の情報だけが共有されることを保証する。 さらに,提案したパラダイムを評価するために,包括的データセットを設計・生成する。 大規模な実験により、EPEAgentは強力なシステム性能を維持しながら、効果的にプライバシ保護を強化することが示されている。 コードはhttps://github.com/ZitongShi/EPEAgentで利用可能になる。

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