論文の概要: Towards Multi-Agent Reasoning Systems for Collaborative Expertise Delegation: An Exploratory Design Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.07313v2
• Date: Fri, 16 May 2025 09:41:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-19 12:32:17.870952
• Title: Towards Multi-Agent Reasoning Systems for Collaborative Expertise Delegation: An Exploratory Design Study
• Title（参考訳）: 協調的エキスパートデリゲーションのためのマルチエージェント推論システムに向けて:探索的設計研究
• Authors: Baixuan Xu, Chunyang Li, Weiqi Wang, Wei Fan, Tianshi Zheng, Haochen Shi, Tao Fan, Yangqiu Song, Qiang Yang,
• Abstract要約: 本稿では, 協調推論性能が3つの重要な設計次元にどう影響するかを系統的に検討する。 この結果,専門知識の整合性はドメイン・コンテンセントが高く,文脈的推論タスクに最も効果的であることが判明した。 最後に,マルチエージェントシステムを専門知識でスケールアップすることによる影響を実証的に検討し,より効率的な通信プロトコル設計の必要性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.90906050232582
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Designing effective collaboration structure for multi-agent LLM systems to enhance collective reasoning is crucial yet remains under-explored. In this paper, we systematically investigate how collaborative reasoning performance is affected by three key design dimensions: (1) Expertise-Domain Alignment, (2) Collaboration Paradigm (structured workflow vs. diversity-driven integration), and (3) System Scale. Our findings reveal that expertise alignment benefits are highly domain-contingent, proving most effective for contextual reasoning tasks. Furthermore, collaboration focused on integrating diverse knowledge consistently outperforms rigid task decomposition. Finally, we empirically explore the impact of scaling the multi-agent system with expertise specialization and study the computational trade off, highlighting the need for more efficient communication protocol design. This work provides concrete guidelines for configuring specialized multi-agent system and identifies critical architectural trade-offs and bottlenecks for scalable multi-agent reasoning. The code will be made available upon acceptance.
• Abstract（参考訳）: 集合的推論を強化するための多エージェントLLMシステムの効果的な協調構造を設計することは重要であるが、未調査のままである。 本稿では,(1)エキスパート・ドメイン・アライメント,(2)コラボレーション・パラダイム(構造化ワークフローと多様性駆動型統合),(3)システム・スケールの3つの重要な設計側面によって,協調推論のパフォーマンスがどう影響するかを体系的に検討する。 この結果,専門知識の整合性はドメイン・コンテンセントが高く,文脈的推論タスクに最も効果的であることが判明した。 さらに、多様な知識を統合することに焦点を当てたコラボレーションは、厳格なタスク分解よりも優れています。 最後に,マルチエージェントシステムを専門知識でスケールアップすることによる影響を実証的に検討し,より効率的な通信プロトコル設計の必要性を強調した。 この研究は、特殊なマルチエージェントシステムを構成するための具体的なガイドラインを提供し、スケーラブルなマルチエージェント推論のための重要なアーキテクチャ上のトレードオフとボトルネックを特定します。 コードは受理時に利用可能になる。

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