論文の概要: MetaAgent: Automatically Constructing Multi-Agent Systems Based on Finite State Machines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22606v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 12:22:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:18.180748
• Title: MetaAgent: Automatically Constructing Multi-Agent Systems Based on Finite State Machines
• Title（参考訳）: MetaAgent: 有限状態マシンに基づくマルチエージェントシステムの自動構築
• Authors: Yaolun Zhang, Xiaogeng Liu, Chaowei Xiao,
• Abstract要約: 本稿では,マルチエージェントシステムの自動生成が可能な有限状態マシンベースのフレームワークを提案する。 タスク記述を前提として、MetaAgentはマルチエージェントシステムを設計し、最適化アルゴリズムによってそれを洗練する。 マルチエージェントシステムがデプロイされると、有限状態マシンがエージェントのアクションと状態遷移を制御する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.407716896592383
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated the ability to solve a wide range of practical tasks within multi-agent systems. However, existing human-designed multi-agent frameworks are typically limited to a small set of pre-defined scenarios, while current automated design methods suffer from several limitations, such as the lack of tool integration, dependence on external training data, and rigid communication structures. In this paper, we propose MetaAgent, a finite state machine based framework that can automatically generate a multi-agent system. Given a task description, MetaAgent will design a multi-agent system and polish it through an optimization algorithm. When the multi-agent system is deployed, the finite state machine will control the agent's actions and the state transitions. To evaluate our framework, we conduct experiments on both text-based tasks and practical tasks. The results indicate that the generated multi-agent system surpasses other auto-designed methods and can achieve a comparable performance with the human-designed multi-agent system, which is optimized for those specific tasks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、マルチエージェントシステム内で幅広い実用的なタスクを解く能力を示した。 しかしながら、既存の人間設計のマルチエージェントフレームワークは、通常、少数の事前定義されたシナリオに限られるが、現在の自動設計手法は、ツール統合の欠如、外部トレーニングデータへの依存、堅固な通信構造など、いくつかの制限に悩まされている。 本稿では,マルチエージェントシステムの自動生成が可能な有限状態マシンベースのフレームワークであるMetaAgentを提案する。 タスク記述を前提として、MetaAgentはマルチエージェントシステムを設計し、最適化アルゴリズムによってそれを洗練する。 マルチエージェントシステムがデプロイされると、有限状態マシンがエージェントのアクションと状態遷移を制御する。 本フレームワークを評価するために,テキストベースのタスクと実践的なタスクの両方について実験を行う。 その結果、生成したマルチエージェントシステムは、他の自動設計手法を超越し、特定のタスクに最適化された人間設計のマルチエージェントシステムと同等の性能を達成できることが示唆された。

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