論文の概要: Literature Review Of Multi-Agent Debate For Problem-Solving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.00066v1
• Date: Thu, 29 May 2025 13:57:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 21:47:32.181947
• Title: Literature Review Of Multi-Agent Debate For Problem-Solving
• Title（参考訳）: 問題解決のためのマルチエージェント議論の文献レビュー
• Authors: Arne Tillmann,
• Abstract要約: マルチエージェント大規模言語モデル(MA-LLM)は、複雑なタスクに対処するために複数の対話型言語エージェントを活用する、急速に成長する研究分野である。 本稿では,エージェントプロファイル,コミュニケーション構造,意思決定プロセスに関する最新の研究を概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-agent large language models (MA-LLMs) are a rapidly growing research area that leverages multiple interacting language agents to tackle complex tasks, outperforming single-agent large language models. This literature review synthesizes the latest research on agent profiles, communication structures, and decision-making processes, drawing insights from both traditional multi-agent systems and state-of-the-art MA-LLM studies. In doing so, it aims to address the lack of direct comparisons in the field, illustrating how factors like scalability, communication structure, and decision-making processes influence MA-LLM performance. By examining frequent practices and outlining current challenges, the review reveals that multi-agent approaches can yield superior results but also face elevated computational costs and under-explored challenges unique to MA-LLM. Overall, these findings provide researchers and practitioners with a roadmap for developing robust and efficient multi-agent AI solutions.
• Abstract（参考訳）: マルチエージェント大規模言語モデル(MA-LLMs)は、複雑なタスクに対処するために複数の対話型言語エージェントを活用する、急速に成長する研究分野である。 本稿では,エージェントプロファイル,コミュニケーション構造,意思決定プロセスに関する最新の研究を整理し,従来のマルチエージェントシステムと最先端のMA-LLM研究の両方から洞察を得た。 そうすることで、分野における直接比較の欠如に対処し、スケーラビリティ、通信構造、意思決定プロセスといった要素がMA-LLMのパフォーマンスにどのように影響するかを説明できる。 頻繁なプラクティスを調べ、現在の課題を概説することにより、マルチエージェントアプローチが優れた結果をもたらすだけでなく、計算コストの上昇やMA-LLMに特有の未探索の課題に直面していることが明らかになった。 全体として、これらの発見は、堅牢で効率的なマルチエージェントAIソリューションを開発するためのロードマップを提供する。

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