論文の概要: FlowReasoner: Reinforcing Query-Level Meta-Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.15257v1
• Date: Mon, 21 Apr 2025 17:35:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-29 14:23:23.740284
• Title: FlowReasoner: Reinforcing Query-Level Meta-Agents
• Title（参考訳）: FlowReasoner:クエリレベルメタエージェントの強化
• Authors: Hongcheng Gao, Yue Liu, Yufei He, Longxu Dou, Chao Du, Zhijie Deng, Bryan Hooi, Min Lin, Tianyu Pang,
• Abstract要約: 本稿では,クエリレベルのマルチエージェントシステムの設計を自動化するために,FlowReasonerというクエリレベルのメタエージェントを提案する。 私たちの中核的な考え方は、外部の実行フィードバックを通じて推論ベースのメタエージェントをインセンティブ化することです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.602173107171076
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes a query-level meta-agent named FlowReasoner to automate the design of query-level multi-agent systems, i.e., one system per user query. Our core idea is to incentivize a reasoning-based meta-agent via external execution feedback. Concretely, by distilling DeepSeek R1, we first endow the basic reasoning ability regarding the generation of multi-agent systems to FlowReasoner. Then, we further enhance it via reinforcement learning (RL) with external execution feedback. A multi-purpose reward is designed to guide the RL training from aspects of performance, complexity, and efficiency. In this manner, FlowReasoner is enabled to generate a personalized multi-agent system for each user query via deliberative reasoning. Experiments on both engineering and competition code benchmarks demonstrate the superiority of FlowReasoner. Remarkably, it surpasses o1-mini by 10.52% accuracy across three benchmarks. The code is available at https://github.com/sail-sg/FlowReasoner.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,クエリレベルのメタエージェントであるFlowReasonerを提案する。 私たちの中核的な考え方は、外部の実行フィードバックを通じて推論ベースのメタエージェントをインセンティブ化することです。 具体的には、DeepSeek R1を蒸留することにより、FlowReasonerにマルチエージェントシステムの生成に関する基本的な推論能力を提供する。 そして、外部実行フィードバックによる強化学習(RL)によりさらに強化する。 多目的報酬は、RLトレーニングをパフォーマンス、複雑さ、効率の面から導くように設計されている。 このように、FlowReasonerは、熟考的推論を通じて、各ユーザクエリに対してパーソナライズされたマルチエージェントシステムを生成することができる。 エンジニアリングベンチマークと競合コードベンチマークの実験は、FlowReasonerの優位性を実証している。 注目すべきは、o1-miniを10.52%の精度で3つのベンチマークで上回っていることだ。 コードはhttps://github.com/sail-sg/FlowReasoner.comから入手できる。

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