論文の概要: AgentNet: Decentralized Evolutionary Coordination for LLM-based Multi-Agent Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.00587v2
• Date: Thu, 29 May 2025 18:55:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-02 17:26:04.978438
• Title: AgentNet: Decentralized Evolutionary Coordination for LLM-based Multi-Agent Systems
• Title（参考訳）: AgentNet: LLMに基づくマルチエージェントシステムのための分散進化的コーディネート
• Authors: Yingxuan Yang, Huacan Chai, Shuai Shao, Yuanyi Song, Siyuan Qi, Renting Rui, Weinan Zhang,
• Abstract要約: AgentNet(エージェントネット)は、マルチエージェントシステムのための分散化された検索型生成(RAG)ベースのフレームワークである。 静的ロールや集中制御の以前のアプローチとは異なり、AgentNetはエージェントがローカルの専門知識とコンテキストに基づいて接続とタスクのルーティングを調整することができる。 実験の結果,AgentNetは単一エージェントと集中型マルチエージェントのベースラインよりも高いタスク精度を実現することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.291969093748005
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid advancement of large language models (LLMs) has enabled the development of multi-agent systems where multiple LLM-based agents collaborate on complex tasks. However, existing systems often rely on centralized coordination, leading to scalability bottlenecks, reduced adaptability, and single points of failure. Privacy and proprietary knowledge concerns further hinder cross-organizational collaboration, resulting in siloed expertise. We propose AgentNet, a decentralized, Retrieval-Augmented Generation (RAG)-based framework that enables LLM-based agents to specialize, evolve, and collaborate autonomously in a dynamically structured Directed Acyclic Graph (DAG). Unlike prior approaches with static roles or centralized control, AgentNet allows agents to adjust connectivity and route tasks based on local expertise and context. AgentNet introduces three key innovations: (1) a fully decentralized coordination mechanism that eliminates the need for a central orchestrator, enhancing robustness and emergent intelligence; (2) dynamic agent graph topology that adapts in real time to task demands, ensuring scalability and resilience; and (3) a retrieval-based memory system for agents that supports continual skill refinement and specialization. By minimizing centralized control and data exchange, AgentNet enables fault-tolerant, privacy-preserving collaboration across organizations. Experiments show that AgentNet achieves higher task accuracy than both single-agent and centralized multi-agent baselines.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の急速な進歩により、複数のLLMエージェントが複雑なタスクで協調するマルチエージェントシステムの開発が可能になった。 しかし、既存のシステムは、しばしば集中的な調整に依存し、スケーラビリティのボトルネック、適応性の低下、単一障害点につながる。 プライバシとプロプライエタリな知識は、組織間のコラボレーションをさらに妨げ、サイロ化された専門知識を生み出します。 本稿では,分散化されたRAG(Retrieval-Augmented Generation)ベースのフレームワークであるAgentNetを提案する。 静的ロールや集中制御の以前のアプローチとは異なり、AgentNetはエージェントがローカルの専門知識とコンテキストに基づいて接続とタスクのルーティングを調整することができる。 AgentNetは,1)中央オーケストレータの必要性を排除し,堅牢性と創発的なインテリジェンスを向上する完全分散コーディネーション機構,2)タスク要求にリアルタイムで適応する動的エージェントグラフトポロジ,スケーラビリティとレジリエンスの確保,3)継続的なスキル向上と特殊化をサポートするエージェントの検索ベースのメモリシステム,の3つの重要なイノベーションを紹介している。 集中管理とデータ交換の最小化により、AgentNetは組織間のフォールトトレラントでプライバシ保護のコラボレーションを可能にする。 実験の結果,AgentNetは単一エージェントと集中型マルチエージェントのベースラインよりも高いタスク精度を実現することがわかった。

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