論文の概要: From Virtual Agents to Robot Teams: A Multi-Robot Framework Evaluation in High-Stakes Healthcare Context
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.03546v1
- Date: Wed, 04 Jun 2025 04:05:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-05 21:20:14.141098
- Title: From Virtual Agents to Robot Teams: A Multi-Robot Framework Evaluation in High-Stakes Healthcare Context
- Title（参考訳）: 仮想エージェントからロボットチームへ - 医療現場におけるマルチロボットフレームワークの評価-
- Authors: Yuanchen Bai, Zijian Ding, Angelique Taylor,
- Abstract要約: 現在のフレームワークは、エージェントを物理的に具体化されたエンティティではなく、概念的なタスク実行子として扱う。
本稿では,プロセスの透明性,前向きな障害回復,コンテキストグラウンド化を重視した3つの設計ガイドラインを提案する。
我々の研究は、よりレジリエントで堅牢なマルチエージェントロボットシステムの開発を知らせる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.016235597066821
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Advancements in generative models have enabled multi-agent systems (MAS) to perform complex virtual tasks such as writing and code generation, which do not generalize well to physical multi-agent robotic teams. Current frameworks often treat agents as conceptual task executors rather than physically embodied entities, and overlook critical real-world constraints such as spatial context, robotic capabilities (e.g., sensing and navigation). To probe this gap, we reconfigure and stress-test a hierarchical multi-agent robotic team built on the CrewAI framework in a simulated emergency department onboarding scenario. We identify five persistent failure modes: role misalignment; tool access violations; lack of in-time handling of failure reports; noncompliance with prescribed workflows; bypassing or false reporting of task completion. Based on this analysis, we propose three design guidelines emphasizing process transparency, proactive failure recovery, and contextual grounding. Our work informs the development of more resilient and robust multi-agent robotic systems (MARS), including opportunities to extend virtual multi-agent frameworks to the real world.
- Abstract（参考訳）: 生成モデルの進歩により、マルチエージェントシステム(MAS)は書込みやコード生成といった複雑な仮想タスクを実行できるようになった。
現在のフレームワークは、エージェントを物理的に具体化された実体ではなく概念的なタスク実行体として扱うことが多く、空間的コンテキスト、ロボット機能(例えば、センシングやナビゲーション)といった重要な現実世界の制約を見落としている。
このギャップを調査するため、私たちはCrewAIフレームワーク上に構築された階層型マルチエージェントロボットチームを再構成し、ストレステストを実施しました。
ロールアライメント、ツールアクセス違反、障害報告のインタイムハンドリングの欠如、所定のワークフローへの準拠、タスク完了のバイパスまたは偽報告の5つの永続的障害モードを特定します。
この分析に基づいて,プロセスの透明性,積極的な障害回復,コンテキストグラウンド化を重視した3つの設計ガイドラインを提案する。
我々の研究は、バーチャルマルチエージェントフレームワークを現実世界に拡張する機会を含む、よりレジリエントで堅牢なマルチエージェントロボットシステム(MARS)の開発を知らせるものである。
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