論文の概要: AgentOrchestra: A Hierarchical Multi-Agent Framework for General-Purpose Task Solving
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.12508v3
- Date: Wed, 13 Aug 2025 12:50:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-14 20:42:00.532941
- Title: AgentOrchestra: A Hierarchical Multi-Agent Framework for General-Purpose Task Solving
- Title（参考訳）: AgentOrchestra: 汎用タスク解決のための階層型マルチエージェントフレームワーク
- Authors: Wentao Zhang, Liang Zeng, Yuzhen Xiao, Yongcong Li, Ce Cui, Yilei Zhao, Rui Hu, Yang Liu, Yahui Zhou, Bo An,
- Abstract要約: 本稿では,汎用タスク解決のための階層型マルチエージェントフレームワークであるAgentOrchestraを紹介する。
複雑な目的を分解し、サブタスクを専門エージェントのチームに委譲する中央計画エージェントが特徴である。
LLMをベースとしたエージェントシステムを評価するために,このフレームワークを3つの広く使用されているベンチマークで評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.87376403573416
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent advances in agent systems have demonstrated remarkable capabilities in solving both general-purpose and highly complex tasks. However, most current models lack mechanisms for coordinating specialized agents and have limited ability to generalize to new or diverse domains. To this end, we introduce AgentOrchestra, a hierarchical multi-agent framework for general-purpose task solving that integrates high-level planning with modular agent collaboration. Drawing inspiration from a conductor orchestrating a symphony, and grounded in the principles of extensibility, multimodality, modularity, and coordination, it features a central planning agent that decomposes complex objectives and delegates sub-tasks to a team of specialized agents. Each sub-agent is equipped with general programming tools, as well as abilities to tackle a wide range of real-world specific tasks, including data analysis, file operations, web navigation, and interactive reasoning in dynamic multimodal environments. Notably, AgentOrchestra introduces an MCP Manager Agent that enables intelligent evolution through dynamic tool creation, retrieval, and reuse mechanisms, significantly enhancing the system's adaptability and scalability. AgentOrchestra supports flexible orchestration through explicit sub-goal formulation, inter-agent communication, and adaptive role allocation. We evaluate the framework on three widely used benchmarks for assessing LLM-based agent systems. Experimental results show that AgentOrchestra consistently outperforms flat-agent and monolithic baselines in terms of task success rate and adaptability. On the GAIA benchmark testing dataset, AgentOrchestra achieves an average score of 83.39\%, ranking among the top general-purpose agents. These results highlight the effectiveness of hierarchical organization and role specialization in building scalable and general-purpose LLM-based agent systems.
- Abstract（参考訳）: エージェントシステムの最近の進歩は、汎用タスクと高度に複雑なタスクの両方を解く際、顕著な能力を示している。
しかし、現在のほとんどのモデルは、特殊エージェントを調整するためのメカニズムがなく、新しいドメインや多様なドメインに一般化する能力に制限がある。
この目的のために,汎用タスク解決のための階層型マルチエージェントフレームワークであるAgentOrchestraを紹介した。
交響楽団を組織する指揮者からインスピレーションを得て、拡張性、マルチモダリティ、モジュラリティ、調整の原則を基礎として、複雑な目的を分解し、特殊エージェントのチームにサブタスクを委譲する中央計画エージェントを特徴としている。
各サブエージェントは、汎用プログラミングツールと、データ分析、ファイル操作、Webナビゲーション、動的マルチモーダル環境におけるインタラクティブ推論など、幅広い現実世界固有のタスクに対処する能力を備えている。
AgentOrchestraは、動的ツールの生成、検索、再利用機構を通じてインテリジェントな進化を可能にするMCP Manager Agentを導入し、システムの適応性とスケーラビリティを大幅に向上させる。
AgentOrchestraは、明示的なサブゴールの定式化、エージェント間通信、アダプティブロールアロケーションを通じて、柔軟なオーケストレーションをサポートする。
LLMをベースとしたエージェントシステムを評価するために,このフレームワークを3つの広く使用されているベンチマークで評価する。
実験の結果,AgentOrchestraはタスク成功率と適応性の観点から,フラットエージェントとモノリシックベースラインを一貫して上回っていることがわかった。
GAIAベンチマークテストデータセットでは、AgensOrchestraが平均スコア83.39\%を獲得し、上位の汎用エージェントにランクインしている。
これらの結果は、スケーラブルで汎用的なLCMエージェントシステムを構築する上で、階層的組織の有効性と役割の専門化を強調している。
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