論文の概要: Assemble Your Crew: Automatic Multi-agent Communication Topology Design via Autoregressive Graph Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.18224v2
• Date: Sat, 26 Jul 2025 01:49:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 12:09:50.625239
• Title: Assemble Your Crew: Automatic Multi-agent Communication Topology Design via Autoregressive Graph Generation
• Title（参考訳）: Assemble Your Crew: 自動回帰グラフ生成によるマルチエージェント通信トポロジー設計
• Authors: Shiyuan Li, Yixin Liu, Qingsong Wen, Chengqi Zhang, Shirui Pan,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)に基づくマルチエージェントシステム(MAS)は、多様な領域にわたる複雑な問題を扱うための強力なソリューションとして登場した。 既存のアプローチは、事前に定義されたエージェントセットとハードコードされた相互作用構造を持つテンプレートグラフ修正パラダイムに依存しているため、基本的に制限されている。 協調グラフをスクラッチから構築することで、このパラダイムを運用する新しい自己回帰モデルであるARG-Designerを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.44384066166147
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-agent systems (MAS) based on large language models (LLMs) have emerged as a powerful solution for dealing with complex problems across diverse domains. The effectiveness of MAS is critically dependent on its collaboration topology, which has become a focal point for automated design research. However, existing approaches are fundamentally constrained by their reliance on a template graph modification paradigm with a predefined set of agents and hard-coded interaction structures, significantly limiting their adaptability to task-specific requirements. To address these limitations, we reframe MAS design as a conditional autoregressive graph generation task, where both the system composition and structure are designed jointly. We propose ARG-Designer, a novel autoregressive model that operationalizes this paradigm by constructing the collaboration graph from scratch. Conditioned on a natural language task query, ARG-Designer sequentially and dynamically determines the required number of agents, selects their appropriate roles from an extensible pool, and establishes the optimal communication links between them. This generative approach creates a customized topology in a flexible and extensible manner, precisely tailored to the unique demands of different tasks. Extensive experiments across six diverse benchmarks demonstrate that ARG-Designer not only achieves state-of-the-art performance but also enjoys significantly greater token efficiency and enhanced extensibility. The source code of ARG-Designer is available at https://github.com/Shiy-Li/ARG-Designer.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)に基づくマルチエージェントシステム(MAS)は、多様な領域にわたる複雑な問題を扱うための強力なソリューションとして登場した。 MASの有効性はコラボレーショントポロジに大きく依存しており、自動設計研究の焦点となっている。 しかし、既存のアプローチは、事前に定義されたエージェントとハードコードされた相互作用構造を持つテンプレートグラフ修正パラダイムに依存しており、タスク固有の要求への適応性を著しく制限している。 これらの制約に対処するため、MAS設計を条件付き自己回帰グラフ生成タスクとして再構成し、システム構成と構造を共同で設計する。 協調グラフをスクラッチから構築することで、このパラダイムを運用する新しい自己回帰モデルであるARG-Designerを提案する。 自然言語タスククエリで条件付きで、ARG-Designerは、必要なエージェントの数を逐次かつ動的に決定し、拡張可能なプールから適切な役割を選択し、それらの間の最適な通信リンクを確立する。 この生成的アプローチは、柔軟で拡張可能な方法で、異なるタスクのユニークな要求に合わせて、カスタマイズされたトポロジーを生成する。 6つの多様なベンチマークによる大規模な実験により、ARG-Designerは最先端のパフォーマンスを達成するだけでなく、トークン効率を大幅に向上し、拡張性も向上することが示された。 ARG-Designerのソースコードはhttps://github.com/Shiy-Li/ARG-Designerで公開されている。

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