論文の概要: From LLM Reasoning to Autonomous AI Agents: A Comprehensive Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.19678v1
- Date: Mon, 28 Apr 2025 11:08:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.408328
- Title: From LLM Reasoning to Autonomous AI Agents: A Comprehensive Review
- Title（参考訳）: LLM推論から自律型AIエージェントへ:総合的なレビュー
- Authors: Mohamed Amine Ferrag, Norbert Tihanyi, Merouane Debbah,
- Abstract要約: 大規模言語モデルと自律型AIエージェントを評価するベンチマークを2019年から2025年にかけて開発した。
本稿では,知識推論,数学的問題解決,コード生成とソフトウェア工学,事実的根拠と検索,ドメイン固有評価,マルチモーダルおよび具体的タスク,タスクオーケストレーション,インタラクティブアセスメントを対象とする約60のベンチマークの分類法を提案する。
我々は、材料科学、バイオメディカルリサーチ、学術思想、ソフトウェア工学、合成データ生成、数学的問題解決、地理情報システム、マルチメディア、医療、金融における自律型AIエージェントの現実的な応用を提示する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4929298667651645
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large language models and autonomous AI agents have evolved rapidly, resulting in a diverse array of evaluation benchmarks, frameworks, and collaboration protocols. However, the landscape remains fragmented and lacks a unified taxonomy or comprehensive survey. Therefore, we present a side-by-side comparison of benchmarks developed between 2019 and 2025 that evaluate these models and agents across multiple domains. In addition, we propose a taxonomy of approximately 60 benchmarks that cover general and academic knowledge reasoning, mathematical problem-solving, code generation and software engineering, factual grounding and retrieval, domain-specific evaluations, multimodal and embodied tasks, task orchestration, and interactive assessments. Furthermore, we review AI-agent frameworks introduced between 2023 and 2025 that integrate large language models with modular toolkits to enable autonomous decision-making and multi-step reasoning. Moreover, we present real-world applications of autonomous AI agents in materials science, biomedical research, academic ideation, software engineering, synthetic data generation, chemical reasoning, mathematical problem-solving, geographic information systems, multimedia, healthcare, and finance. We then survey key agent-to-agent collaboration protocols, namely the Agent Communication Protocol (ACP), the Model Context Protocol (MCP), and the Agent-to-Agent Protocol (A2A). Finally, we discuss recommendations for future research, focusing on advanced reasoning strategies, failure modes in multi-agent LLM systems, automated scientific discovery, dynamic tool integration via reinforcement learning, integrated search capabilities, and security vulnerabilities in agent protocols.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルと自律型AIエージェントは急速に進化し、さまざまな評価ベンチマーク、フレームワーク、コラボレーションプロトコルが生まれている。
しかし、景観は断片化されており、統合された分類学や総合的な調査が欠けている。
そこで、2019年から2025年の間に開発されたベンチマークを並べて比較し、これらのモデルとエージェントを複数のドメインにわたって評価する。
さらに, 一般的な知識推論, 数学的問題解決, コード生成, ソフトウェア工学, 実地検索, ドメイン固有評価, マルチモーダルおよび具体的タスク, タスクオーケストレーション, インタラクティブアセスメントを対象とする, 約60のベンチマークの分類法を提案する。
さらに、2023年から2025年の間に導入されたAIエージェントフレームワークについて、大規模言語モデルとモジュラーツールキットを統合し、自律的な意思決定とマルチステップ推論を可能にする。
さらに,材料科学,生物医学研究,学術思想,ソフトウェア工学,合成データ生成,化学推論,数学的問題解決,地理情報システム,マルチメディア,医療,ファイナンスにおける自律型AIエージェントの現実的応用について述べる。
次に、主要なエージェント間協調プロトコル、すなわち、エージェント通信プロトコル(ACP)、モデルコンテキストプロトコル(MCP)、エージェント間協調プロトコル(A2A)について調査する。
最後に,先進的な推論戦略,マルチエージェントLLMシステムにおける障害モード,自動科学的発見,強化学習による動的ツール統合,統合検索機能,エージェントプロトコルにおけるセキュリティ脆弱性に着目し,今後の研究の提言について議論する。
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