論文の概要: DynaSwarm: Dynamically Graph Structure Selection for LLM-based Multi-agent System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23261v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 05:52:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:09.12204
• Title: DynaSwarm: Dynamically Graph Structure Selection for LLM-based Multi-agent System
• Title（参考訳）: DynaSwarm: LLMに基づくマルチエージェントシステムのための動的グラフ構造選択
• Authors: Hui Yi Leong, Yuqing Wu,
• Abstract要約: DynaSwarmはマルチエージェントシステムを強化する動的フレームワークである。 グラフ構造を最適化するためにアクター-批判的強化学習機構を使用する。 また、動的グラフセレクタを持ち、各入力サンプルに対して最適なグラフ構造を適応的に選択する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.276240219662896
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Current multi-agent systems (MAS) frameworks often rely on manually designed and static collaboration graph structures, limiting adaptability and performance. To address these limitations, we propose DynaSwarm, a dynamic framework that enhances LLM-based MAS through two key innovations: (1) an actor-critic reinforcement learning (A2C) mechanism to optimize graph structures with improved stability over prior RL methods, and (2) a dynamic graph selector that adaptively chooses the optimal graph structure for each input sample via parameter-efficient LLM fine-tuning. DynaSwarm eliminates the need for rigid, one-fits-all graph architectures, instead leveraging sample-specific idiosyncrasies to dynamically route queries through specialized agent networks. (c) We propose to fine-tune the demonstration retriever to fully exploit the power of in-context learning (ICL). Extensive experiments on question answering, mathematical reasoning, and coding tasks demonstrate that DynaSwarm consistently outperforms state-of-the-art single-agent and MAS baselines across multiple LLM backbones. Our findings highlight the importance of sample-aware structural flexibility in LLM MAS designs.
• Abstract（参考訳）: 現在のマルチエージェントシステム(MAS)フレームワークは、しばしば手動で設計され静的な協調グラフ構造に依存し、適応性と性能を制限している。 本研究では,従来のRL法よりも安定性が向上したグラフ構造を最適化するアクタ・クリティック強化学習(A2C)機構と,パラメータ効率のLLM微調整による各入力サンプルに対して最適なグラフ構造を適応的に選択する動的グラフセレクタの2つの主要な革新を通じて,LLMベースのMASを強化する動的フレームワークであるDynaSwarmを提案する。 DynaSwarmは、厳密な1フィットグラフアーキテクチャの必要性を排除し、代わりに、サンプル固有の慣用句を活用して、特殊なエージェントネットワークを介してクエリを動的にルーティングする。 (c)インコンテキスト学習(ICL)のパワーをフル活用するためにデモレトリバーを微調整することを提案する。 質問応答、数学的推論、コーディングタスクに関する広範な実験は、DynaSwarmが複数のLLMバックボーンにまたがる最先端の単一エージェントとMASベースラインを一貫して上回っていることを示している。 本研究は, LLMMAS設計における標本認識型構造柔軟性の重要性を浮き彫りにした。

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