論文の概要: SwarmAgentic: Towards Fully Automated Agentic System Generation via Swarm Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.15672v1
• Date: Wed, 18 Jun 2025 17:54:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-19 19:35:51.775182
• Title: SwarmAgentic: Towards Fully Automated Agentic System Generation via Swarm Intelligence
• Title（参考訳）: SwarmAgentic: Swarm Intelligenceによる完全に自動化されたエージェントシステム生成を目指して
• Authors: Yao Zhang, Chenyang Lin, Shijie Tang, Haokun Chen, Shijie Zhou, Yunpu Ma, Volker Tresp,
• Abstract要約: 自動エージェントシステム生成のためのフレームワークであるSwarmAgenticを提案する。 SwarmAgenticはエージェントシステムをスクラッチから構築し、エージェント機能とコラボレーションを共同で最適化する。 提案手法を,高レベル計画,システムレベルの調整,創造的推論を含む6つの実世界,オープンエンド,探索的タスクで評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.042768995386037
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: The rapid progress of Large Language Models has advanced agentic systems in decision-making, coordination, and task execution. Yet, existing agentic system generation frameworks lack full autonomy, missing from-scratch agent generation, self-optimizing agent functionality, and collaboration, limiting adaptability and scalability. We propose SwarmAgentic, a framework for fully automated agentic system generation that constructs agentic systems from scratch and jointly optimizes agent functionality and collaboration as interdependent components through language-driven exploration. To enable efficient search over system-level structures, SwarmAgentic maintains a population of candidate systems and evolves them via feedback-guided updates, drawing inspiration from Particle Swarm Optimization (PSO). We evaluate our method on six real-world, open-ended, and exploratory tasks involving high-level planning, system-level coordination, and creative reasoning. Given only a task description and an objective function, SwarmAgentic outperforms all baselines, achieving a +261.8% relative improvement over ADAS on the TravelPlanner benchmark, highlighting the effectiveness of full automation in structurally unconstrained tasks. This framework marks a significant step toward scalable and autonomous agentic system design, bridging swarm intelligence with fully automated system multi-agent generation. Our code is publicly released at https://yaoz720.github.io/SwarmAgentic/.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルの急速な進歩は、意思決定、調整、タスク実行において高度なエージェントシステムを持っている。 しかし、既存のエージェントシステム生成フレームワークには完全な自律性、非スクラッチエージェント生成の欠如、自己最適化エージェント機能、コラボレーション、適応性とスケーラビリティの制限がない。 SwarmAgenticは,エージェントシステムをスクラッチから構築し,言語駆動探索によるエージェント機能と相互依存コンポーネントとしての協調性を協調的に最適化する,完全に自動化されたエージェントシステム生成のためのフレームワークである。 システムレベルの構造を効率的に探索するために、SwarmAgenticは候補システムの集団を維持し、フィードバック誘導更新を通じてそれらを進化させ、Particle Swarm Optimization (PSO) からインスピレーションを得ている。 提案手法を,高レベル計画,システムレベルの調整,創造的推論を含む6つの実世界,オープンエンド,探索的タスクで評価する。 SwarmAgenticはタスク記述と目的関数のみを考慮し、TravelPlannerベンチマークのADASよりも+261.8%向上し、構造的に制約のないタスクにおける完全な自動化の有効性を強調した。 このフレームワークは、スケーラブルで自律的なエージェントシステム設計への重要なステップであり、完全に自動化されたシステムマルチエージェント生成でSwarmインテリジェンスをブリッジする。 私たちのコードはhttps://yaoz720.github.io/SwarmAgentic/で公開されています。

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