論文の概要: LLM-Powered Swarms: A New Frontier or a Conceptual Stretch?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.14496v1
• Date: Tue, 17 Jun 2025 13:18:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-18 17:34:59.48218
• Title: LLM-Powered Swarms: A New Frontier or a Conceptual Stretch?
• Title（参考訳）: LLM搭載Swarm:新しいフロンティアかコンセプトストレッチか?
• Authors: Muhammad Atta Ur Rahman, Melanie Schranz,
• Abstract要約: 近年、OpenAIのSwarmのようなAIシステムを記述するために'swarm'という言葉が拡張されている。 本稿では,従来のSwarmアルゴリズムと大規模言語モデル(LLM)によるSwarmを対比する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Swarm intelligence traditionally refers to systems of simple, decentralized agents whose local interactions lead to emergent, collective behavior. Recently, the term 'swarm' has been extended to describe AI systems like OpenAI's Swarm, where large language models (LLMs) act as collaborative agents. This paper contrasts traditional swarm algorithms with LLM-driven swarms exploring how decentralization, scalability, and emergence are redefined in modern artificial intelligence (AI). We implement and compare both paradigms using Boids and Ant Colony Optimization (ACO), evaluating latency, resource usage, and behavioral accuracy. The suitability of both cloud-based and local LLMs is assessed for the agent-based use in swarms. Although LLMs offer powerful reasoning and abstraction capabilities, they introduce new constraints in computation and coordination that challenge traditional notions of swarm design. This study highlights the opportunities and limitations of integrating LLMs into swarm systems and discusses the evolving definition of 'swarm' in modern AI research.
• Abstract（参考訳）: スウォーム・インテリジェンス(Swarm Intelligence)は、伝統的に、局所的な相互作用が創発的で集団的行動につながる、単純で分散化されたエージェントのシステムを指す。 最近、"swarm"という言葉が拡張され、OpenAIのSwarmのようなAIシステムで、大きな言語モデル(LLM)が協調エージェントとして機能している。 本稿では、従来のSwarmアルゴリズムとLLM駆動のSwarmを対比し、分散化、スケーラビリティ、および出現が現代人工知能(AI)でどのように再定義されるかを検討する。 ベイドとアントコロニー最適化(ACO)を用いて両方のパラダイムを実装・比較し、レイテンシ、リソース使用量、行動精度を評価する。 クラウドベースのLLMとローカルなLLMの両方の適合性は、Swarmにおけるエージェントベースの使用に対して評価される。 LLMは強力な推論と抽象化機能を提供するが、従来のSwarm設計の概念に挑戦する計算と調整の新しい制約を導入する。 この研究は、LLMをSwarmシステムに統合する機会と限界を強調し、現代のAI研究における'swarm'の定義の進化について論じる。

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