論文の概要: HALO: Hierarchical Autonomous Logic-Oriented Orchestration for Multi-Agent LLM Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.13516v1
• Date: Sat, 17 May 2025 04:14:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-21 14:49:52.356367
• Title: HALO: Hierarchical Autonomous Logic-Oriented Orchestration for Multi-Agent LLM Systems
• Title（参考訳）: HALO:マルチエージェントLLMシステムのための階層的自律論理指向オーケストレーション
• Authors: Zhipeng Hou, Junyi Tang, Yipeng Wang,
• Abstract要約: 階層的推論アーキテクチャに基づくマルチエージェント協調フレームワークHALOを紹介する。 具体的には、タスク分解のための高レベル計画エージェント、サブタスク固有のエージェントインスタンス化のための中レベルロール設計エージェント、サブタスク実行のための低レベル推論エージェントを組み込んだ。 ユーザの大部分がプロンプトエンジニアリングの専門知識を欠いているため、Adaptive Prompt Refinementモジュールを使用して、生クエリをタスク固有のプロンプトに変換する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1930434318557155
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in Multi-Agent Systems (MAS) powered by Large Language Models (LLMs) have demonstrated tremendous potential in diverse task scenarios. Nonetheless, existing agentic systems typically rely on predefined agent-role design spaces and static communication structures, limiting their adaptability as well as flexibility in complex interaction environments and leading to subpar performance on highly specialized and expert-level tasks. To address these issues, we introduce HALO, a multi-agent collaboration framework based on a hierarchical reasoning architecture. Specifically, we incorporate a high-level planning agent for task decomposition, mid-level role-design agents for subtask-specific agent instantiation, and low-level inference agents for subtask execution. Particularly, subtask execution is reformulated as a structured workflow search problem, where Monte Carlo Tree Search (MCTS) systematically explores the agentic action space to construct optimal reasoning trajectories. Additionally, as the majority of users lack expertise in prompt engineering, we leverage an Adaptive Prompt Refinement module to transform raw queries into task-specific prompts. Empirical evaluations on Code Generation (HumanEval), General Reasoning (MMLU), and Arithmetic Reasoning (MATH) benchmark datasets highlight the effectiveness of HALO, yielding a 14.4% average improvement over state-of-the-art baselines. Notably, HALO achieves up to 13.3% performance gain on the Moral Scenarios subject in the MMLU benchmark and up to 19.6% performance gain on the Algebra subarea in the MATH benchmark, indicating its advanced proficiency in tackling highly specialized and expert-level tasks. The code repository is available at https://github.com/23japhone/HALO.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)を利用したマルチエージェントシステム(MAS)の最近の進歩は、多様なタスクシナリオにおいて大きな可能性を示している。 それでも、既存のエージェントシステムは、通常、事前に定義されたエージェント・ロールの設計空間と静的通信構造に依存し、複雑な相互作用環境における柔軟性と柔軟性を制限し、高度に専門的で専門家レベルのタスクでパフォーマンスを低下させる。 これらの問題に対処するために,階層的推論アーキテクチャに基づくマルチエージェント協調フレームワークHALOを紹介する。 具体的には、タスク分解のための高レベル計画エージェント、サブタスク固有のエージェントインスタンス化のための中レベルロール設計エージェント、サブタスク実行のための低レベル推論エージェントを組み込んだ。 特に,サブタスク実行は構造化ワークフロー探索問題として再編成され,モンテカルロ木探索(MCTS)はエージェント行動空間を体系的に探索し,最適推論軌道を構築する。 さらに、大部分のユーザがプロンプトエンジニアリングの専門知識を欠いているため、Adaptive Prompt Refinementモジュールを使用して、生クエリをタスク固有のプロンプトに変換する。 コード生成(HumanEval)、General Reasoning(MMLU)、Arithmetic Reasoning(MATH)ベンチマークデータセットに関する実証的な評価は、HALOの有効性を強調し、最先端のベースラインよりも14.4%の平均的な改善をもたらす。 特に、HALOはMMLUベンチマークで対象とするMoral Scenariosで最大13.3%、MATHベンチマークでAlgebraサブ領域で最大19.6%のパフォーマンス向上を達成した。 コードリポジトリはhttps://github.com/23japhone/HALOで公開されている。

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