論文の概要: OWL: Optimized Workforce Learning for General Multi-Agent Assistance in Real-World Task Automation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.23885v2
• Date: Wed, 11 Jun 2025 01:42:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-12 23:41:16.696331
• Title: OWL: Optimized Workforce Learning for General Multi-Agent Assistance in Real-World Task Automation
• Title（参考訳）: OWL:実世界のタスク自動化における汎用マルチエージェント支援のための最適化されたワークフォース学習
• Authors: Mengkang Hu, Yuhang Zhou, Wendong Fan, Yuzhou Nie, Bowei Xia, Tao Sun, Ziyu Ye, Zhaoxuan Jin, Yingru Li, Qiguang Chen, Zeyu Zhang, Yifeng Wang, Qianshuo Ye, Bernard Ghanem, Ping Luo, Guohao Li,
• Abstract要約: 専門的な実行から戦略的計画を切り離す階層的なマルチエージェントフレームワークであるWorkforceを紹介します。 推論中、Workforceはワーカーエージェントの追加や修正によって新しいドメインにシームレスに適応する。 トレーニングには、ドメイン間の一般化を改善する最適化されたワークフォース学習(OWL)を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.15955645757705
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Model (LLM)-based multi-agent systems show promise for automating real-world tasks but struggle to transfer across domains due to their domain-specific nature. Current approaches face two critical shortcomings: they require complete architectural redesign and full retraining of all components when applied to new domains. We introduce Workforce, a hierarchical multi-agent framework that decouples strategic planning from specialized execution through a modular architecture comprising: (i) a domain-agnostic Planner for task decomposition, (ii) a Coordinator for subtask management, and (iii) specialized Workers with domain-specific tool-calling capabilities. This decoupling enables cross-domain transferability during both inference and training phases: During inference, Workforce seamlessly adapts to new domains by adding or modifying worker agents; For training, we introduce Optimized Workforce Learning (OWL), which improves generalization across domains by optimizing a domain-agnostic planner with reinforcement learning from real-world feedback. To validate our approach, we evaluate Workforce on the GAIA benchmark, covering various realistic, multi-domain agentic tasks. Experimental results demonstrate Workforce achieves open-source state-of-the-art performance (69.70%), outperforming commercial systems like OpenAI's Deep Research by 2.34%. More notably, our OWL-trained 32B model achieves 52.73% accuracy (+16.37%) and demonstrates performance comparable to GPT-4o on challenging tasks. To summarize, by enabling scalable generalization and modular domain transfer, our work establishes a foundation for the next generation of general-purpose AI assistants.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Model)ベースのマルチエージェントシステムは、現実世界のタスクを自動化することを約束するが、ドメイン固有の性質のためにドメイン間の転送に苦労する。 現在のアプローチでは、アーキテクチャの再設計と、新しいドメインに適用する場合のすべてのコンポーネントの完全な再トレーニングという、2つの重大な欠点に直面しています。 私たちはWorkforceという階層的なマルチエージェントフレームワークを紹介します。 i) タスク分解のためのドメインに依存しないプランナー 二 サブタスク管理のコーディネーター及び 3ドメイン固有のツールコール機能を有するWorkersを専門とする。 このデカップリングは、推論とトレーニングフェーズの両方でドメイン間の転送を可能にする。推論の間、Workforceはワーカーエージェントの追加や修正によって新しいドメインにシームレスに適応する。トレーニングでは、実際のフィードバックからの強化学習を伴ってドメインに依存しないプランナーを最適化することで、ドメイン間の一般化を改善するOptimized Workforce Learning(OWL)を導入する。 提案手法を検証するため, GAIAベンチマーク上でのWorkforceの評価を行い, 現実的なマルチドメインエージェントタスクについて検討した。 実験の結果、Workforceはオープンソースの最先端のパフォーマンス(69.70%)を達成しており、OpenAIのDeep Researchのような商用システムよりも2.34%向上している。 さらに、OWLでトレーニングされた32Bモデルは52.73%の精度(+16.37%)を達成し、挑戦的なタスクにおいてGPT-4oに匹敵する性能を示す。 要約すると、スケーラブルな一般化とモジュラードメイン転送を可能にすることで、私たちの研究は次世代の汎用AIアシスタントの基礎を確立します。

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