論文の概要: MARFT: Multi-Agent Reinforcement Fine-Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.16129v2
• Date: Thu, 24 Apr 2025 02:54:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:52.853032
• Title: MARFT: Multi-Agent Reinforcement Fine-Tuning
• Title（参考訳）: MARFT:マルチエージェント強化ファインチューニング
• Authors: Junwei Liao, Muning Wen, Jun Wang, Weinan Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,MARFT(Multi-Agent Reinforcement Fine-Tuning)の総合的研究について述べる。 MARFTはマルチエージェント強化ファインチューニング(LaMAS)と呼ばれるパラダイムである 我々は,LaMASに適した普遍的アルゴリズムフレームワークを導入し,概念的基礎,重要な特徴,実践的実装戦略について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.527065316690123
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: LLM-based Multi-Agent Systems have demonstrated remarkable capabilities in addressing complex, agentic tasks requiring multifaceted reasoning and collaboration, from generating high-quality presentation slides to conducting sophisticated scientific research. Meanwhile, RL has been widely recognized for its effectiveness in enhancing agent intelligence, but limited research has investigated the fine-tuning of LaMAS using foundational RL techniques. Moreover, the direct application of MARL methodologies to LaMAS introduces significant challenges, stemming from the unique characteristics and mechanisms inherent to LaMAS. To address these challenges, this article presents a comprehensive study of LLM-based MARL and proposes a novel paradigm termed Multi-Agent Reinforcement Fine-Tuning (MARFT). We introduce a universal algorithmic framework tailored for LaMAS, outlining the conceptual foundations, key distinctions, and practical implementation strategies. We begin by reviewing the evolution from RL to Reinforcement Fine-Tuning, setting the stage for a parallel analysis in the multi-agent domain. In the context of LaMAS, we elucidate critical differences between MARL and MARFT. These differences motivate a transition toward a novel, LaMAS-oriented formulation of RFT. Central to this work is the presentation of a robust and scalable MARFT framework. We detail the core algorithm and provide a complete, open-source implementation to facilitate adoption and further research. The latter sections of the paper explore real-world application perspectives and opening challenges in MARFT. By bridging theoretical underpinnings with practical methodologies, this work aims to serve as a roadmap for researchers seeking to advance MARFT toward resilient and adaptive solutions in agentic systems. Our implementation of the proposed framework is publicly available at: https://github.com/jwliao-ai/MARFT.
• Abstract（参考訳）: LLMベースのMulti-Agent Systemsは、多面的推論と協調を必要とする複雑でエージェント的なタスクに対処する際、高品質なプレゼンテーションスライドの生成から高度な科学的研究の実施に至るまで、顕著な能力を示した。 一方、RLはエージェントインテリジェンスを増強する効果で広く認知されているが、基礎的なRL技術を用いたLaMASの微調整の研究は限られている。 さらに、MARL方法論のLaMASへの直接適用は、LaMAS固有の特徴とメカニズムから派生した重要な課題をもたらす。 これらの課題に対処するため,本論文では,LLMに基づくMARLを包括的に研究し,MARFT(Multi-Agent Reinforcement Fine-Tuning)と呼ばれる新しいパラダイムを提案する。 我々は,LaMASに適した普遍的アルゴリズムフレームワークを導入し,概念的基礎,重要な特徴,実践的実装戦略について概説する。 まず、RLから強化ファインチューニングへの進化をレビューし、マルチエージェント領域における並列解析のステージを設定する。 LaMASの文脈では、MARLとMARFTの臨界差を解明する。 これらの違いは、新しいLaMAS指向のRFTの定式化への移行を動機付けている。 この作業の中心は、堅牢でスケーラブルなMARFTフレームワークのプレゼンテーションである。 コアアルゴリズムを詳述し、採用とさらなる研究を容易にするための完全なオープンソース実装を提供する。 本論文の後半部では,MARFTにおける実世界のアプリケーション・パースペクティブとオープニングの課題について論じる。 本研究は,MARFTをエージェントシステムにおけるレジリエントで適応的なソリューションに発展させようとする研究者のロードマップとして機能することを目的としている。 提案フレームワークの実装は、https://github.com/jwliao-ai/MARFTで公開されています。

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