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。

関連論文リスト

• Comparative Analysis of AI Agent Architectures for Entity Relationship Classification [1.6887793771613606]
  本研究では,3つの異なるAIエージェントアーキテクチャの比較分析を行い,関係分類を行う。 エージェントアーキテクチャは,(1)反射的自己評価,(2)階層的タスク分解,(3)新しいマルチエージェント動的サンプル生成機構を含む。 実験により,マルチエージェントの協調が標準のショットプロンプトより一貫して優れていることが実証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-03T04:19:47Z)
• CreatiDesign: A Unified Multi-Conditional Diffusion Transformer for Creative Graphic Design [69.83433430133302]
  CreatiDesignは、モデルアーキテクチャとデータセット構築の両方をカバーする、自動グラフィック設計のための体系的なソリューションである。 まず、異種設計要素の柔軟かつ正確な統合を可能にする統合されたマルチ条件駆動アーキテクチャを設計する。 さらに,各条件が指定された画像領域を正確に制御することを保証するため,マルチモーダルアテンションマスク機構を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-25T12:14:23Z)
• MAS-ZERO: Designing Multi-Agent Systems with Zero Supervision [76.42361936804313]
  自動MAS設計のための自己進化型推論時間フレームワークMAS-ZEROを紹介する。 MAS-ZEROはメタレベルの設計を採用し、各問題インスタンスに適したMAS構成を反復的に生成し、評価し、洗練する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-21T00:56:09Z)
• HM-RAG: Hierarchical Multi-Agent Multimodal Retrieval Augmented Generation [11.53083922927901]
  HM-RAGは階層型マルチエージェントマルチモーダルRAGフレームワークである。 構造化、非構造化、グラフベースのデータ間での動的知識合成のための協調知能の先駆者である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-13T06:55:33Z)
• A representational framework for learning and encoding structurally enriched trajectories in complex agent environments [1.904851064759821]
  人工知能エージェントが最適な決定を行い、それらを異なるドメインやタスクに一般化する能力は、複雑なシナリオで妥協される。 この問題に対処する方法の1つは、世界の効率的な表現を学習することと、エージェントのアクションがそれらにどのように影響するかに焦点を当てている。 本稿では,エージェントのオントロジーを強化し,タスク実行のより微妙なビューを提供するために,トラジェクトリの伝統化を拡張することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-17T14:04:27Z)
• PosterLLaVa: Constructing a Unified Multi-modal Layout Generator with LLM [58.67882997399021]
  本研究では,グラフィックレイアウトの自動生成のための統合フレームワークを提案する。 データ駆動方式では、レイアウトを生成するために構造化テキスト(JSONフォーマット)とビジュアルインストラクションチューニングを用いる。 我々は,ユーザのデザイン意図に基づいて編集可能なポスターを生成する自動テキスト投稿システムを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-05T03:05:52Z)
• TDAG: A Multi-Agent Framework based on Dynamic Task Decomposition and Agent Generation [41.21899915378596]
  動的タスク分解・エージェント生成(TDAG)に基づくマルチエージェントフレームワークを提案する。 このフレームワークは複雑なタスクを小さなサブタスクに動的に分解し、それぞれが特定の生成されたサブエージェントに割り当てる。 ItineraryBenchは、さまざまな複雑さのタスク間でのメモリ、計画、ツール使用量のエージェントの能力を評価するように設計されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-15T18:27:37Z)

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。