論文の概要: MinionsLLM: a Task-adaptive Framework For The Training and Control of Multi-Agent Systems Through Natural Language
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.08283v1
- Date: Fri, 01 Aug 2025 13:10:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-17 22:58:06.169252
- Title: MinionsLLM: a Task-adaptive Framework For The Training and Control of Multi-Agent Systems Through Natural Language
- Title（参考訳）: MinionsLLM:自然言語によるマルチエージェントシステムの訓練と制御のためのタスク適応型フレームワーク
- Authors: Andres Garcia Rincon, Eliseo Ferrante,
- Abstract要約: MinionsLLMは環境、エージェント、行動プリミティブを定義するための標準化されたインターフェイスを提供する。
大規模言語モデル(LLM)と挙動木(BT)と形式文法を統合し、マルチエージェントシステムの自然言語制御を可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4171019220503402
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents MinionsLLM, a novel framework that integrates Large Language Models (LLMs) with Behavior Trees (BTs) and Formal Grammars to enable natural language control of multi-agent systems within arbitrary, user-defined environments. MinionsLLM provides standardized interfaces for defining environments, agents, and behavioral primitives, and introduces two synthetic dataset generation methods (Method A and Method B) to fine-tune LLMs for improved syntactic validity and semantic task relevance. We validate our approach using Google's Gemma 3 model family at three parameter scales (1B, 4B, and 12B) and demonstrate substantial gains: Method B increases syntactic validity to 92.6% and achieves a mean task performance improvement of 33% over baseline. Notably, our experiments show that smaller models benefit most from fine-tuning, suggesting promising directions for deploying compact, locally hosted LLMs in resource-constrained multi-agent control scenarios. The framework and all resources are released open-source to support reproducibility and future research.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,Large Language Models (LLMs) と Behavior Trees (BTs) と Formal Grammars を統合し,任意のユーザ定義環境下でのマルチエージェントシステムの自然言語制御を実現する新しいフレームワークであるMinionsLLMを提案する。
MinionsLLMは、環境、エージェント、行動プリミティブを定義するための標準化されたインターフェースを提供し、構文的妥当性と意味的タスク関連性を改善するために2つの合成データセット生成方法(メソッドAとメソッドB)を導入している。
我々は, Google の Gemma 3 モデルファミリを3つのパラメータスケール (1B, 4B, 12B) で検証し,実質的な利得を示した。
特に,本実験では,資源制約によるマルチエージェント制御シナリオにおいて,コンパクトでローカルにホストされたLLMをデプロイする上で,より小型なモデルが最適であることを示す。
フレームワークとすべてのリソースはオープンソースとしてリリースされ、再現性と将来の研究をサポートする。
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