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。

関連論文リスト

• AgentArk: Distilling Multi-Agent Intelligence into a Single LLM Agent [57.10083973844841]
  AgentArkは、マルチエージェントダイナミクスを単一のモデルの重みに蒸留する新しいフレームワークである。 各種モデル,タスク,スケーリング,シナリオの3つの階層的蒸留戦略について検討する。 シミュレーションからトレーニングへ計算の負担をシフトさせることで、蒸留されたモデルは、複数のエージェントの強い推論と自己補正性能を示しながら、一つのエージェントの効率を保ちます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-03T19:18:28Z)
• GenAgent: Scaling Text-to-Image Generation via Agentic Multimodal Reasoning [54.42973725693]
  我々は,エージェント型マルチモーダルモデルを用いて,視覚的理解と生成を統一したGenAgentを導入する。 GenAgentはGenEval++とWISEのベースジェネレータ(FLUX.1-dev)のパフォーマンスを大幅に向上させる。 本フレームワークは,1) 様々な機能を持つジェネレータへのクロスツール一般化,2) インタラクションラウンド間で一貫した改善を伴うテスト時間スケーリング,3) タスクに自動的に適応するタスク適応推論の3つの重要な特性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-26T14:49:04Z)
• MoRAgent: Parameter Efficient Agent Tuning with Mixture-of-Roles [25.198556596878362]
  本稿では,エージェントタスクにおけるパラメータ効率細調整(PEFT)の3つの重要な戦略を紹介する。 より支配的なReason+Actionパラダイムに着想を得て、エージェントタスクに必要な機能を3つの異なる役割に分解する。 そこで我々は3つのLoRAグループからなるMixture-of-Roles(Mixture-of-Roles)フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-25T15:02:07Z)
• Multi-Agent Deep Research: Training Multi-Agent Systems with M-GRPO [24.532870400949424]
  現在の訓練方法は、システム内のすべてのエージェントに対して統一された大きな言語モデルを訓練する。 これにより、異なるエージェントの基本的な分布が異なるため、パフォーマンスが制限される可能性がある。 垂直多エージェントシステムに対するグループ相対ポリシー最適化の階層的拡張であるM-GRPOを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-17T12:06:30Z)
• SIRAG: Towards Stable and Interpretable RAG with A Process-Supervised Multi-Agent Framework [7.37561751991963]
  本稿では,レシーバとジェネレータのギャップを埋めるプロセス管理型マルチエージェントフレームワークを提案する。 提案するフレームワークはモジュール式でプラグアンドプレイで、レトリバーやジェネレータを変更する必要はない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-17T09:09:28Z)
• RCR-Router: Efficient Role-Aware Context Routing for Multi-Agent LLM Systems with Structured Memory [57.449129198822476]
  RCRは、マルチエージェント大言語モデル(LLM)システムのためのロールアウェアコンテキストルーティングフレームワークである。 役割とタスクステージに基づいて、各エージェントに対して意味的に関連するメモリサブセットを動的に選択する。 軽量スコアリングポリシは、メモリ選択をガイドし、エージェント出力を共有メモリストアに統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-06T21:59:34Z)
• PRGB Benchmark: A Robust Placeholder-Assisted Algorithm for Benchmarking Retrieval-Augmented Generation [15.230902967865925]
  Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、外部知識を統合することで、大規模言語モデル(LLM)を強化する。 現在のベンチマークでは、ノイズの堅牢性などの幅広い側面を強調しているが、文書利用に関する体系的できめ細かい評価フレームワークは欠如している。 我々のベンチマークは、より信頼性が高く効率的なRAGシステムを開発するための再現可能なフレームワークを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-23T16:14:08Z)
• Controlling Thinking Speed in Reasoning Models [57.14541748751654]
  人間の認知は、高速で直感的なシステム1思考と遅いシステム2思考の2つのモードで動作する。 本研究では,LRMが動的思考速度調整によって人間の知能を近似することを可能にする。 提案手法は, LRMにおける思考速度の制御方法と, 最適性能をいつ調整するかという2つの重要な問題に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-04T16:41:06Z)
• CodeAgents: A Token-Efficient Framework for Codified Multi-Agent Reasoning in LLMs [16.234259194402163]
  マルチエージェント推論を符号化し、マルチエージェントシステムにおける構造化されたトークン効率の計画を可能にするプロンプトフレームワークであるCodeAgentsを紹介する。 その結果, 計画性能は一貫した改善がみられ, 基本となる自然言語よりも3～36ポイントの絶対的な向上が見られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-04T02:20:19Z)
• AgentSwift: Efficient LLM Agent Design via Value-guided Hierarchical Search [58.98450205734779]
  大規模言語モデル(LLM)エージェントは、多様なドメインにまたがる強力な機能を示している。 既存のエージェントサーチ手法には3つの大きな制限がある。 これらの課題に対処するための包括的なフレームワークを導入します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-06T12:07:23Z)
• ComfyGPT: A Self-Optimizing Multi-Agent System for Comprehensive ComfyUI Workflow Generation [71.31634636156384]
  タスク記述に基づいてComfyUIを生成するように設計された,最初の自己最適化型マルチエージェントシステムであるComfyGPTを紹介する。 ComfyGPTは、ReformatAgent、FlowAgent、RefineAgent、ExecuteAgentの4つの特殊エージェントで構成されている。 FlowDatasetは、13,571のワークフロー記述ペアを含む大規模なデータセットであり、FlowBenchはワークフロー生成システムを評価するためのベンチマークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-22T06:48:50Z)
• ReMA: Learning to Meta-think for LLMs with Multi-Agent Reinforcement Learning [53.817538122688944]
  Reinforced Meta-thinking Agents (ReMA) を導入し,Large Language Models (LLMs) の推論からメタ思考行動を求める。 ReMAは、推論プロセスを2つの階層的なエージェントに分解する。戦略上の監視と計画を生成するハイレベルなメタ思考エージェントと、詳細な実行のための低レベルな推論エージェントである。 単ターン実験による実験結果から、ReMAは複雑な推論タスクにおいて単エージェントRLベースラインよりも優れることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-12T16:05:31Z)
• Symbolic Mixture-of-Experts: Adaptive Skill-based Routing for Heterogeneous Reasoning [76.10639521319382]
  シンボリックなテキストベースでグラデーションのないMixture-of-ExpertsフレームワークであるSybolic-MoEを提案する。 我々は,Sybolic-MoEのインスタンスレベルのエキスパート選択により,大きなマージンで性能が向上することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-07T18:03:13Z)
• RAG-Gym: Optimizing Reasoning and Search Agents with Process Supervision [43.50113345998687]
  RAG-Gymは、情報検索エージェントを、各検索ステップにおけるきめ細かいプロセス管理によって強化する統合最適化フレームワークである。 また、RAG-Gymフレームワーク内での応答推論と検索クエリ生成を相乗化する新しいエージェントアーキテクチャであるReSearchを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-19T18:56:03Z)
• MALT: Improving Reasoning with Multi-Agent LLM Training [66.9481561915524]
  MALT(Multi-Agent LLM Training)は、推論プロセスを生成、検証、改善ステップに分割する、新しいポストトレーニング戦略である。 MATH、GSM8K、CSQAでは、MALTは、それぞれ15.66%、7.42%、9.40%の相対的な改善で同じベースラインLLMを上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-02T19:30:36Z)
• Large Language Models for Power Scheduling: A User-Centric Approach [6.335540414370735]
  本稿では、任意のユーザの音声要求(VRQ)をリソース割り当てベクトルに変換することで、リソーススケジューリング問題に対する新しいアーキテクチャを提案する。 具体的には、要求を最適化問題(OP)に変換するためのLLM意図認識エージェント、LLM OPパラメータ識別エージェント、OP解決エージェントを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-29T15:47:28Z)
• AgentQuest: A Modular Benchmark Framework to Measure Progress and Improve LLM Agents [19.439775106707344]
  AgentQuestは、ベンチマークとメトリクスがモジュール化され、十分にドキュメント化され使いやすいAPIを通じて容易に利用できるフレームワークである。 課題を解決しながら LLM エージェントの進捗を確実に追跡できる2つの新しい評価指標を提供する。 一般的な障害点を特定し,エージェントアーキテクチャを洗練し,大幅な性能向上を実現する2つのユースケースにおけるメトリクスの有用性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-09T16:01:24Z)
• On Generative Agents in Recommendation [58.42840923200071]
  Agent4Recは、Large Language Modelsに基づいたレコメンデーションのユーザーシミュレータである。 各エージェントは、ページ単位でパーソナライズされた推奨モデルと対話する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-16T06:41:16Z)
• Multi-Agent Reinforcement Learning for Microprocessor Design Space Exploration [71.95914457415624]
  マイクロプロセッサアーキテクトは、高性能でエネルギー効率の追求において、ドメイン固有のカスタマイズにますます頼っている。 この問題に対処するために,Multi-Agent RL (MARL) を利用した別の定式化を提案する。 評価の結果,MARLの定式化は単エージェントRLのベースラインよりも一貫して優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-29T17:10:24Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。