論文の概要: An Outlook on the Opportunities and Challenges of Multi-Agent AI Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.18397v1
• Date: Fri, 23 May 2025 22:05:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:42.390194
• Title: An Outlook on the Opportunities and Challenges of Multi-Agent AI Systems
• Title（参考訳）: マルチエージェントAIシステムの可能性と課題
• Authors: Fangqiao Tian, An Luo, Jin Du, Xun Xian, Robert Specht, Ganghua Wang, Xuan Bi, Jiawei Zhou, Jayanth Srinivasa, Ashish Kundu, Charles Fleming, Rui Zhang, Zirui Liu, Mingyi Hong, Jie Ding,
• Abstract要約: マルチエージェントAIシステム(MAS)は、分散インテリジェンスのための有望なフレームワークを提供する。 本稿は、大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩、連合最適化、人間とAIの相互作用から洞察を得て、MASの現在の可能性と課題を体系的に概観する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.53603737069306
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-agent AI systems (MAS) offer a promising framework for distributed intelligence, enabling collaborative reasoning, planning, and decision-making across autonomous agents. This paper provides a systematic outlook on the current opportunities and challenges of MAS, drawing insights from recent advances in large language models (LLMs), federated optimization, and human-AI interaction. We formalize key concepts including agent topology, coordination protocols, and shared objectives, and identify major risks such as dependency, misalignment, and vulnerabilities arising from training data overlap. Through a biologically inspired simulation and comprehensive theoretical framing, we highlight critical pathways for developing robust, scalable, and secure MAS in real-world settings.
• Abstract（参考訳）: マルチエージェントAIシステム(MAS)は、分散インテリジェンスのための有望なフレームワークを提供する。 本稿は、大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩、連合最適化、人間とAIの相互作用から洞察を得て、MASの現在の可能性と課題を体系的に概観する。 エージェントトポロジ、コーディネーションプロトコル、共有目的などの重要な概念を形式化し、トレーニングデータの重複に起因する依存性、不一致、脆弱性などの大きなリスクを特定します。 生物学的にインスピレーションを受けたシミュレーションと包括的な理論的フレーミングを通じて、実世界の環境下で堅牢でスケーラブルでセキュアなMASを開発するための重要な経路を強調します。

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