論文の概要: MASLab: A Unified and Comprehensive Codebase for LLM-based Multi-Agent Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.16988v1
• Date: Thu, 22 May 2025 17:54:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-23 17:12:48.533754
• Title: MASLab: A Unified and Comprehensive Codebase for LLM-based Multi-Agent Systems
• Title（参考訳）: MASLab: LLMベースのマルチエージェントシステムのための統一的で総合的なコードベース
• Authors: Rui Ye, Keduan Huang, Qimin Wu, Yuzhu Cai, Tian Jin, Xianghe Pang, Xiangrui Liu, Jiaqi Su, Chen Qian, Bohan Tang, Kaiqu Liang, Jiaao Chen, Yue Hu, Zhenfei Yin, Rongye Shi, Bo An, Yang Gao, Wenjun Wu, Lei Bai, Siheng Chen,
• Abstract要約: 我々は,LLMベースのMASに対して,統一的で包括的で,研究に優しいMASLabを紹介する。 MASLabは複数のドメインにまたがる20以上の確立されたメソッドを統合する。 MASLab上に構築され、10以上のベンチマークと8つのモデルをカバーする広範な実験を行い、MAS手法の現在の状況を明確にかつ包括的なビューを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.19373195448561
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: LLM-based multi-agent systems (MAS) have demonstrated significant potential in enhancing single LLMs to address complex and diverse tasks in practical applications. Despite considerable advancements, the field lacks a unified codebase that consolidates existing methods, resulting in redundant re-implementation efforts, unfair comparisons, and high entry barriers for researchers. To address these challenges, we introduce MASLab, a unified, comprehensive, and research-friendly codebase for LLM-based MAS. (1) MASLab integrates over 20 established methods across multiple domains, each rigorously validated by comparing step-by-step outputs with its official implementation. (2) MASLab provides a unified environment with various benchmarks for fair comparisons among methods, ensuring consistent inputs and standardized evaluation protocols. (3) MASLab implements methods within a shared streamlined structure, lowering the barriers for understanding and extension. Building on MASLab, we conduct extensive experiments covering 10+ benchmarks and 8 models, offering researchers a clear and comprehensive view of the current landscape of MAS methods. MASLab will continue to evolve, tracking the latest developments in the field, and invite contributions from the broader open-source community.
• Abstract（参考訳）: LLMベースのマルチエージェントシステム(MAS)は、実用上の複雑な多様なタスクに対処するために単一のLLMを拡張する大きな可能性を示している。 かなりの進歩にもかかわらず、この分野には既存の手法を統合する統一コードベースが欠けており、結果として冗長な再実装の努力、不公平な比較、研究者の参入障壁も高い。 これらの課題に対処するために、LLMベースのMASのための統一的で包括的で研究にやさしいコードベースであるMASLabを紹介する。 1)MASLabは、複数のドメインにまたがる20以上の確立されたメソッドを統合し、ステップバイステップのアウトプットと公式実装を比較して厳格に検証する。 2) MASLabは、メソッド間の公正な比較のための様々なベンチマークと統一された環境を提供し、一貫した入力と標準化された評価プロトコルを保証します。 (3) MASLabは共有の合理化構造内にメソッドを実装し、理解と拡張の障壁を低くする。 MASLab上に構築され、10以上のベンチマークと8つのモデルをカバーする広範な実験を行い、MAS手法の現在の状況を明確にかつ包括的なビューを提供する。 MASLabは今後も進化を続け、この分野の最新展開を追跡し、幅広いオープンソースコミュニティからのコントリビューションを募集する。

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