論文の概要: Multi-Agent Collaboration via Evolving Orchestration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.19591v1
• Date: Mon, 26 May 2025 07:02:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:43.230538
• Title: Multi-Agent Collaboration via Evolving Orchestration
• Title（参考訳）: 進化的オーケストレーションによる多エージェント協調
• Authors: Yufan Dang, Chen Qian, Xueheng Luo, Jingru Fan, Zihao Xie, Ruijie Shi, Weize Chen, Cheng Yang, Xiaoyin Che, Ye Tian, Xuantang Xiong, Lei Han, Zhiyuan Liu, Maosong Sun,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な下流タスクで顕著な成果を上げているが、そのモノリシックな性質は複雑な問題解決におけるスケーラビリティと効率を制限している。 LLMをベースとしたマルチエージェントコラボレーションのためのパウチスタイルのパラダイムを提案し、中央オーケストレータがタスク状態の進化に応じてエージェントを動的に指示する。 クローズドドメインおよびオープンドメインシナリオの実験により,この手法は計算コストを低減し,優れた性能が得られることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.93162413517026
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have achieved remarkable results across diverse downstream tasks, but their monolithic nature restricts scalability and efficiency in complex problem-solving. While recent research explores multi-agent collaboration among LLMs, most approaches rely on static organizational structures that struggle to adapt as task complexity and agent numbers grow, resulting in coordination overhead and inefficiencies. To this end, we propose a puppeteer-style paradigm for LLM-based multi-agent collaboration, where a centralized orchestrator ("puppeteer") dynamically directs agents ("puppets") in response to evolving task states. This orchestrator is trained via reinforcement learning to adaptively sequence and prioritize agents, enabling flexible and evolvable collective reasoning. Experiments on closed- and open-domain scenarios show that this method achieves superior performance with reduced computational costs. Analyses further reveal that the key improvements consistently stem from the emergence of more compact, cyclic reasoning structures under the orchestrator's evolution.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な下流タスクで顕著な成果を上げているが、そのモノリシックな性質は複雑な問題解決におけるスケーラビリティと効率を制限している。 最近の研究では、LLM間のマルチエージェントコラボレーションが検討されているが、ほとんどのアプローチは、タスクの複雑さとエージェント数が増大するにつれて適応に苦慮する静的な構造構造に依存しており、結果としてオーバヘッドの調整や非効率が生じる。 そこで我々は,LLMをベースとしたマルチエージェントコラボレーションのためのパペットスタイルのパラダイムを提案し,タスク状態の進化に応じて,中央集権的なオーケストレータ("puppeteer")がエージェント("puppets")を動的に指示する。 このオーケストレータは強化学習を通じて訓練され、適応的にエージェントを配列し優先順位付けし、柔軟で進化可能な集団推論を可能にする。 クローズドドメインおよびオープンドメインシナリオの実験により,この手法は計算コストを低減し,優れた性能が得られることが示された。 分析により、重要な改善は、オーケストラの進化の下でよりコンパクトで循環的な推論構造が出現することに由来することが明らかにされた。

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