論文の概要: Modeling Response Consistency in Multi-Agent LLM Systems: A Comparative Analysis of Shared and Separate Context Approaches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.07303v1
• Date: Wed, 09 Apr 2025 21:54:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-11 12:19:48.199146
• Title: Modeling Response Consistency in Multi-Agent LLM Systems: A Comparative Analysis of Shared and Separate Context Approaches
• Title（参考訳）: マルチエージェントLLMシステムにおける応答一貫性のモデル化:共有コンテキストと分離コンテキストの比較分析
• Authors: Tooraj Helmi,
• Abstract要約: 本稿では,文脈制約,ノイズ,エージェント間の依存性がシステム性能に与える影響を評価する指標として,応答一貫性指数(RCI)を導入する。 提案手法は,メモリ制約とノイズ管理の相互作用に着目した既存研究と異なる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are increasingly utilized in multi-agent systems (MAS) to enhance collaborative problem-solving and interactive reasoning. Recent advancements have enabled LLMs to function as autonomous agents capable of understanding complex interactions across multiple topics. However, deploying LLMs in MAS introduces challenges related to context management, response consistency, and scalability, especially when agents must operate under memory limitations and handle noisy inputs. While prior research has explored optimizing context sharing and response latency in LLM-driven MAS, these efforts often focus on either fully centralized or decentralized configurations, each with distinct trade-offs. In this paper, we develop a probabilistic framework to analyze the impact of shared versus separate context configurations on response consistency and response times in LLM-based MAS. We introduce the Response Consistency Index (RCI) as a metric to evaluate the effects of context limitations, noise, and inter-agent dependencies on system performance. Our approach differs from existing research by focusing on the interplay between memory constraints and noise management, providing insights into optimizing scalability and response times in environments with interdependent topics. Through this analysis, we offer a comprehensive understanding of how different configurations impact the efficiency of LLM-driven multi-agent systems, thereby guiding the design of more robust architectures.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は多エージェントシステム(MAS)でますます活用され、協調的な問題解決と対話的推論が強化されている。 近年の進歩により、LLMは複数のトピックにわたる複雑な相互作用を理解することができる自律エージェントとして機能するようになった。 しかし、MAS に LLM をデプロイする場合、特にエージェントがメモリ制限の下で動作し、ノイズの多い入力を処理する必要がある場合、コンテキスト管理、応答一貫性、スケーラビリティに関する課題が発生する。 これまでの研究では、LLM駆動のMASにおけるコンテキスト共有とレスポンスレイテンシの最適化について検討されてきたが、これらの取り組みは、完全に集中化された構成と分散化された構成に重点を置いており、それぞれ異なるトレードオフがある。 本稿では,LLMに基づくMASにおける応答の一貫性と応答時間に対する共用と分離のコンテキスト構成の影響を分析するための確率的フレームワークを開発する。 本稿では,文脈制約,ノイズ,エージェント間の依存性がシステム性能に与える影響を評価する指標として,応答一貫性指数(RCI)を導入する。 我々のアプローチは、メモリ制約とノイズ管理の相互作用に注目し、相互依存のトピックを持つ環境におけるスケーラビリティと応答時間の最適化に関する洞察を提供することによって、既存の研究と異なる。 この分析を通じて、異なる構成がLLM駆動型マルチエージェントシステムの効率にどのように影響するかを包括的に理解し、より堅牢なアーキテクチャの設計を導く。

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