論文の概要: An Outlook on the Opportunities and Challenges of Multi-Agent AI Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.18397v2
- Date: Fri, 11 Jul 2025 01:11:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-14 18:03:54.078818
- 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, Ashish Kundu, Jayanth Srinivasa, 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、内部生成モデルに基づいて対話、情報交換、意思決定を行う複数の自律エージェントで構成されている。
本稿では,MASを解析するための形式的枠組みについて概説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.53603737069306
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A multi-agent AI system (MAS) is composed of multiple autonomous agents that interact, exchange information, and make decisions based on internal generative models. Recent advances in large language models and tool-using agents have made MAS increasingly practical in areas like scientific discovery and collaborative automation. However, key questions remain: When are MAS more effective than single-agent systems? What new safety risks arise from agent interactions? And how should we evaluate their reliability and structure? This paper outlines a formal framework for analyzing MAS, focusing on two core aspects: effectiveness and safety. We explore whether MAS truly improve robustness, adaptability, and performance, or merely repackage known techniques like ensemble learning. We also study how inter-agent dynamics may amplify or suppress system vulnerabilities. While MAS are relatively new to the signal processing community, we envision them as a powerful abstraction that extends classical tools like distributed estimation and sensor fusion to higher-level, policy-driven inference. Through experiments on data science automation, we highlight the potential of MAS to reshape how signal processing systems are designed and trusted.
- Abstract（参考訳）: マルチエージェントAIシステム(MAS)は、内部生成モデルに基づいて対話、情報交換、意思決定を行う複数の自律エージェントで構成されている。
大規模言語モデルやツール使用エージェントの最近の進歩により、MASは科学的な発見や協調的な自動化といった分野で実用的になっている。
しかし、重要な疑問は残る: MASはシングルエージェントシステムよりも有効か?
エージェントの相互作用から新たな安全リスクが生まれるのか?
そして、その信頼性と構造をどのように評価するか。
本稿では,MASを解析するための形式的枠組みについて概説する。
我々は、MASが真に堅牢性、適応性、パフォーマンスを改善するか、あるいは単にアンサンブル学習のような既知のテクニックを再パッケージするかを検討する。
また、エージェント間ダイナミクスがシステムの脆弱性を増幅または抑制する可能性についても検討する。
MASは信号処理コミュニティにとって比較的新しいものだが、分散推定やセンサ融合といった古典的なツールを高レベルなポリシー駆動推論に拡張する強力な抽象化として想定している。
データサイエンス自動化の実験を通じて、信号処理システムの設計と信頼性を再構築するMASの可能性を強調した。
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