論文の概要: Chat-of-Thought: Collaborative Multi-Agent System for Generating Domain Specific Information
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.10086v1
- Date: Wed, 11 Jun 2025 18:06:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-13 15:37:22.381586
- Title: Chat-of-Thought: Collaborative Multi-Agent System for Generating Domain Specific Information
- Title（参考訳）: Chat-of-Thought:ドメイン固有情報生成のための協調型マルチエージェントシステム
- Authors: Christodoulos Constantinides, Shuxin Lin, Nianjun Zhou, Dhaval Patel,
- Abstract要約: Chat-of-Thoughtは、産業資産のためのFMEA(Failure Modes and Effects Analysis)文書の作成を容易にするように設計されている。
Chat-of-Thoughtでは、高度なAI技術を活用して、複数の協調的なLarge Language Model(LLM)ベースのエージェントを特定の役割で採用している。
このシステムにおける重要な革新は、動的でマルチパーソナライズされた議論によってコンテンツの反復的な洗練を可能にする、思考のチャットの導入である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.771737213319029
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents a novel multi-agent system called Chat-of-Thought, designed to facilitate the generation of Failure Modes and Effects Analysis (FMEA) documents for industrial assets. Chat-of-Thought employs multiple collaborative Large Language Model (LLM)-based agents with specific roles, leveraging advanced AI techniques and dynamic task routing to optimize the generation and validation of FMEA tables. A key innovation in this system is the introduction of a Chat of Thought, where dynamic, multi-persona-driven discussions enable iterative refinement of content. This research explores the application domain of industrial equipment monitoring, highlights key challenges, and demonstrates the potential of Chat-of-Thought in addressing these challenges through interactive, template-driven workflows and context-aware agent collaboration.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,産業資産を対象としたFMEA(Failure Modes and Effects Analysis)文書作成を容易にするために,Chat-of-Thoughtと呼ばれる新しいマルチエージェントシステムを提案する。
Chat-of-Thoughtでは、複数の協調型Large Language Model(LLM)ベースのエージェントを特定の役割に使用し、高度なAI技術と動的タスクルーティングを活用して、FMEAテーブルの生成と検証を最適化する。
このシステムにおける重要な革新は、動的でマルチパーソナライズされた議論によってコンテンツの反復的な洗練を可能にする、思考のチャットの導入である。
本研究は、産業機器監視のアプリケーション領域を探求し、重要な課題を強調し、インタラクティブでテンプレート駆動のワークフローとコンテキスト対応のエージェントコラボレーションを通じて、これらの課題に対処するChat-of-Thoughtの可能性を実証する。
関連論文リスト
- Literature Review Of Multi-Agent Debate For Problem-Solving [0.0]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-29T13:57:00Z) - A Desideratum for Conversational Agents: Capabilities, Challenges, and Future Directions [51.96890647837277]
大規模言語モデル(LLM)は、従来の対話システムから、自律的な行動、文脈認識、ユーザとのマルチターンインタラクションが可能な高度なエージェントへと、会話AIを推進してきた。
本調査では,人間レベルの知性にアプローチするよりスケーラブルなシステムにおいて,何が達成されたのか,どのような課題が持続するのか,何を行う必要があるのか,といった,次世代の会話エージェントのデシラトゥムを提示する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-07T21:01:25Z) - Multimodal Chain-of-Thought Reasoning: A Comprehensive Survey [124.23247710880008]
マルチモーダルCoT (MCoT) 推論は近年大きな研究の注目を集めている。
既存のMCoT研究は、画像、ビデオ、音声、オーディオ、3D、構造化データの課題に対処する様々な手法を設計している。
我々はMCoT推論に関する最初の体系的な調査を行い、関連する基礎概念と定義を解明する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-16T18:39:13Z) - Beyond Self-Talk: A Communication-Centric Survey of LLM-Based Multi-Agent Systems [11.522282769053817]
大規模言語モデル(LLM)は、最近、推論、計画、意思決定において顕著な能力を示した。
研究者はLLMをマルチエージェントシステムに組み込んで、単一エージェント設定の範囲を超えてタスクに取り組むようになった。
この調査はさらなるイノベーションの触媒として機能し、より堅牢でスケーラブルでインテリジェントなマルチエージェントシステムを促進する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-20T07:18:34Z) - Generative Multi-Agent Collaboration in Embodied AI: A Systematic Review [32.73711802351707]
Embodied Multi-Adnt System (EMAS) は、現実の課題に対処する可能性に注目が集まっている。
基礎モデルの最近の進歩は、よりリッチなコミュニケーションと適応的な問題解決が可能な生成エージェントの道を開いた。
この調査は、EMASがこれらの生成能力の恩恵を受けることができるかを体系的に検証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-17T07:39:34Z) - GUI Agents with Foundation Models: A Comprehensive Survey [91.97447457550703]
この調査は(M)LLMベースのGUIエージェントに関する最近の研究を集約する。
重要な課題を特定し,今後の研究方向性を提案する。
この調査が(M)LLMベースのGUIエージェントの分野におけるさらなる進歩を促すことを願っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-07T17:28:10Z) - AI Multi-Agent Interoperability Extension for Managing Multiparty Conversations [0.0]
本稿では,Open Voice Initiative の既存の Multi-Agent 仕様の新たな拡張について述べる。
Convener Agent、Floor-Shared Conversational Space、Floor Manager、Multi-Conversant Support、InterruptionsやUninvited Agentsなどの新しい概念を導入している。
これらの進歩は、複数のAIエージェントが協力し、議論し、議論に貢献する必要があるシナリオにおいて、スムーズで、効率的で、セキュアな相互作用を保証するために不可欠である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-05T18:11:55Z) - A Learnable Agent Collaboration Network Framework for Personalized Multimodal AI Search Engine [14.123823081267336]
本稿では,Agent Collaboration Network (ACN) と呼ばれる新しいAI検索エンジンフレームワークを提案する。
ACNフレームワークは、複数の専門エージェントが協力して作業し、それぞれがアカウントマネージャ、ソリューションストラテジスト、情報マネージャ、コンテンツクリエータといった異なる役割を担っている。
ACNの特長は、エージェント間のオンライン相乗的調整をサポートする反射フォワード最適化法(RFO)の導入である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-01T07:01:22Z) - Large Multimodal Agents: A Survey [78.81459893884737]
大規模言語モデル(LLM)は、テキストベースのAIエージェントのパワーで優れたパフォーマンスを実現している。
LLMを利用したAIエージェントをマルチモーダルドメインに拡張することに焦点を当てた、新たな研究トレンドがある。
本総説は, この急速に発展する分野において, 今後の研究に有用な洞察とガイドラインを提供することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-23T06:04:23Z) - On the Multi-turn Instruction Following for Conversational Web Agents [83.51251174629084]
本稿では,ユーザと環境の両方で複数回にまたがる高度なインタラクションを必要とする,対話型Webナビゲーションの新たなタスクを紹介する。
本稿では,メモリ利用と自己回帰技術を用いた自己反射型メモリ拡張計画(Self-MAP)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-23T02:18:12Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。