論文の概要: Is Multi-Agent Debate (MAD) the Silver Bullet? An Empirical Analysis of MAD in Code Summarization and Translation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.12029v1
- Date: Sat, 15 Mar 2025 07:30:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-18 14:56:57.674553
- Title: Is Multi-Agent Debate (MAD) the Silver Bullet? An Empirical Analysis of MAD in Code Summarization and Translation
- Title（参考訳）: マルチエージェント討論(MAD)は銀の弾丸か?コードの要約と翻訳におけるMADの実証分析
- Authors: Jina Chun, Qihong Chen, Jiawei Li, Iftekhar Ahmed,
- Abstract要約: マルチエージェント・ディベート (MAD) システムは,大規模言語モデル (LLM) 間の構造化された議論を可能にする
MADは、役割特異的なエージェント、動的相互作用、構造化された意思決定を通じて、散発的な思考を促進する。
本研究では,2つのソフトウェア工学(SE)タスクにおけるMADの有効性について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.038721196640864
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) have advanced autonomous agents' planning and decision-making, yet they struggle with complex tasks requiring diverse expertise and multi-step reasoning. Multi-Agent Debate (MAD) systems, introduced in NLP research, address this gap by enabling structured debates among LLM-based agents to refine solutions iteratively. MAD promotes divergent thinking through role-specific agents, dynamic interactions, and structured decision-making. Recognizing parallels between Software Engineering (SE) and collaborative human problem-solving, this study investigates MAD's effectiveness on two SE tasks. We adapt MAD systems from NLP, analyze agent interactions to assess consensus-building and iterative refinement, and propose two enhancements targeting observed weaknesses. Our findings show that structured debate and collaboration improve problem-solving and yield strong performance in some cases, highlighting MAD's potential for SE automation while identifying areas for exploration.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)には高度な自律エージェントの計画と意思決定があるが、多様な専門知識と多段階推論を必要とする複雑なタスクに苦労する。
NLP研究で導入されたマルチエージェント・ディベート(MAD)システムは、LCMをベースとしたエージェント間の構造化された議論を反復的に解決し、このギャップに対処する。
MADは、役割特異的なエージェント、動的相互作用、構造化された意思決定を通じて、散発的思考を促進する。
本研究は,ソフトウェア工学(SE)と協調的人間の問題解決の類似性を認識し,2つのSEタスクにおけるMADの有効性について検討する。
我々は,NLPからMADシステムを適用し,エージェントのインタラクションを分析し,コンセンサス構築と反復的改善を評価し,観測された弱点を対象とする2つの拡張を提案する。
本研究は,構造化された議論と協調によって問題解決が向上し,いくつかの事例において高い性能が得られることを示し,探索対象地域を特定しながら,SE自動化の可能性を強調した。
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