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。

関連論文リスト

• Beyond Brainstorming: What Drives High-Quality Scientific Ideas? Lessons from Multi-Agent Collaboration [59.41889496960302]
  本稿では,構造化マルチエージェントの議論が独創的思考を超えうるかどうかを考察する。 研究提案を作成するための協調型マルチエージェントフレームワークを提案する。 エージェントベースのスコアリングと,新規性,戦略的ビジョン,統合深度といった領域にわたるヒューマンレビューを備えた包括的プロトコルを採用している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-06T15:59:18Z)
• Decoupled Planning and Execution: A Hierarchical Reasoning Framework for Deep Search [30.988785260110248]
  HiRAは、戦略的な計画と専門的な実行を分離する階層的なフレームワークである。 提案手法では,複雑な探索タスクを集中サブタスクに分解し,各サブタスクを外部ツールと推論機能を備えたドメイン固有エージェントに割り当てる。 4つの複雑なクロスモーダルなディープ・サーチ・ベンチマークの実験により、HiRAは最先端のRAGとエージェント・ベース・システムを大きく上回っていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-03T14:18:08Z)
• Cross-Task Experiential Learning on LLM-based Multi-Agent Collaboration [63.90193684394165]
  マルチエージェント・クロスタスク体験学習(MAEL)は,LSM駆動型エージェントに明示的なクロスタスク学習と経験蓄積を付与する新しいフレームワークである。 経験的学習フェーズでは、タスク解決ワークフローの各ステップの品質を定量化し、その結果の報酬を記憶する。 推論中、エージェントは、各推論ステップの有効性を高めるために、いくつかの例として、高頻度のタスク関連体験を検索する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-29T07:24:37Z)
• Beyond Frameworks: Unpacking Collaboration Strategies in Multi-Agent Systems [29.924868489451327]
  本研究では,協力戦略の4つの側面を体系的に検討する。 我々はこれらの戦略がタスク精度と計算効率の両方に与える影響を定量化する。 この研究は適応的でスケーラブルなマルチエージェントシステムを設計するための基盤を確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-18T15:46:14Z)
• Unveiling Hidden Collaboration within Mixture-of-Experts in Large Language Models [5.211806751260724]
  本稿では,専門家間の協調パターンを明らかにする階層型スパース辞書学習法を提案する。 また、コントリビューション・アウェア・エキスパート・プルーニング(CAEP)アルゴリズムを導入し、低コントリビューション・エキスパートを効果的に育成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-16T04:06:15Z)
• A Survey of Frontiers in LLM Reasoning: Inference Scaling, Learning to Reason, and Agentic Systems [93.8285345915925]
  推論(Reasoning)は、論理的推論、問題解決、意思決定を可能にする基本的な認知プロセスである。 大規模言語モデル(LLM)の急速な進歩により、推論は高度なAIシステムを区別する重要な能力として浮上した。 我々は,(1)推論が達成される段階を定義するレジーム,(2)推論プロセスに関与するコンポーネントを決定するアーキテクチャの2つの側面に沿って既存の手法を分類する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-12T01:27:49Z)
• Multi-Agent Design: Optimizing Agents with Better Prompts and Topologies [41.21314691388456]
  対話やコラボレーションを行う複数のエージェントとして使用される大規模な言語モデルは、複雑なタスクの解決に優れています。 マルチエージェントシステム(MAS)のプロンプトやトポロジーの設計は本質的に複雑である。 複雑なMAS設計空間を効率的に活用するMAS最適化フレームワークであるMulti-Agent System Search (MASS)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-04T17:56:44Z)
• Agent-Oriented Planning in Multi-Agent Systems [54.429028104022066]
  マルチエージェントシステムにおけるエージェント指向計画のための新しいフレームワークであるAOPを提案する。 本研究では, エージェント指向計画の3つの重要な設計原則, 可解性, 完全性, 非冗長性を明らかにする。 大規模実験は,マルチエージェントシステムにおける単一エージェントシステムと既存の計画戦略と比較して,現実の問題を解決する上でのAOPの進歩を実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-03T04:07:51Z)
• TeamLoRA: Boosting Low-Rank Adaptation with Expert Collaboration and Competition [61.91764883512776]
  我々は,専門家のためのコラボレーション・コンペティション・モジュールからなる,革新的なPEFT手法であるTeamLoRAを紹介する。 そうすることで、TeamLoRAは専門家を"チーム"として内部のコラボレーションや競争に結び付け、マルチタスク学習のためのより高速で正確なPEFTパラダイムを可能にします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-19T09:58:53Z)
• Multiple Heads are Better than One: Mixture of Modality Knowledge Experts for Entity Representation Learning [51.80447197290866]
  高品質なマルチモーダル実体表現を学習することは、マルチモーダル知識グラフ(MMKG)表現学習の重要な目標である。 既存の手法は、エレガントなエンティティワイドマルチモーダル融合戦略の構築に重点を置いている。 適応型マルチモーダルな実体表現を学習するために,Mixture of Modality Knowledge Expert (MoMoK) を用いた新しいフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-27T06:36:17Z)
• Beyond Isolation: Multi-Agent Synergy for Improving Knowledge Graph Construction [6.020016097668138]
  CooperKGCは、知識グラフ構築(KGC)における大規模言語モデル(LLM)の従来の孤立的アプローチに挑戦する新しいフレームワークである。 CooperKGCはコラボレーティブな処理ネットワークを確立し、エンティティ、リレーション、イベント抽出タスクを同時に処理できるチームを組み立てる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-05T07:27:08Z)
• CORE: Cooperative Reconstruction for Multi-Agent Perception [24.306731432524227]
  COREは概念的にシンプルで効果的でコミュニケーション効率の良い多エージェント協調知覚モデルである。 2つの重要な洞察に基づいて協調的な再建という新たな視点から、この課題に対処する。 大規模マルチエージェントの知覚データセットであるOPV2V上でCOREを検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-21T11:50:05Z)
• Pre-training Multi-task Contrastive Learning Models for Scientific Literature Understanding [52.723297744257536]
  事前学習言語モデル(LM)は、科学文献理解タスクにおいて有効であることを示す。 文献理解タスク間の共通知識共有を容易にするために,マルチタスクのコントラスト学習フレームワークであるSciMultを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-23T16:47:22Z)

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。