論文の概要: Synchronization Dynamics of Heterogeneous, Collaborative Multi-Agent AI Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.12314v1
- Date: Sun, 17 Aug 2025 10:16:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-19 14:49:10.681026
- Title: Synchronization Dynamics of Heterogeneous, Collaborative Multi-Agent AI Systems
- Title（参考訳）: 異種協調型多エージェントAIシステムの同期ダイナミクス
- Authors: Chiranjit Mitra,
- Abstract要約: 本稿では,同期理論とマルチエージェントAIシステムを橋渡しする新たな学際的枠組みを提案する。
我々は,複雑なタスク実行に関わる異種AIエージェントの集合力学を記述するために,倉本モデルを適用した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a novel interdisciplinary framework that bridges synchronization theory and multi-agent AI systems by adapting the Kuramoto model to describe the collective dynamics of heterogeneous AI agents engaged in complex task execution. By representing AI agents as coupled oscillators with both phase and amplitude dynamics, our model captures essential aspects of agent specialization, influence, and communication within networked systems. We introduce an order parameter to quantify the degree of coordination and synchronization, providing insights into how coupling strength, agent diversity, and network topology impact emergent collective behavior. Furthermore, we formalize a detailed correspondence between Chain-of-Thought prompting in AI reasoning and synchronization phenomena, unifying human-like iterative problem solving with emergent group intelligence. Through extensive simulations on all-to-all and deterministic scale-free networks, we demonstrate that increased coupling promotes robust synchronization despite heterogeneous agent capabilities, reflecting realistic collaborative AI scenarios. Our physics-informed approach establishes a rigorous mathematical foundation for designing, analyzing, and optimizing scalable, adaptive, and interpretable multi-agent AI systems. This work opens pathways for principled orchestration of agentic AI and lays the groundwork for future incorporation of learning dynamics and adaptive network architectures to further enhance system resilience and efficiency.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,複雑なタスク実行に関わる異種AIエージェントの集団的ダイナミクスを記述するために,倉本モデルを適用することで,同期理論とマルチエージェントAIシステムを橋渡しする新たな学際的枠組みを提案する。
我々のモデルは、AIエージェントを位相と振幅のダイナミックスの両方で結合振動子として表現することにより、エージェントの特殊化、影響、およびネットワークシステム内のコミュニケーションの本質的な側面を捉えている。
協調と同期の度合いを定量化するための順序パラメータを導入し、結合強度、エージェントの多様性、ネットワークトポロジが創発的な集団行動に与える影響について考察する。
さらに、我々は、AI推論と同期現象におけるChain-of-Thoughtの詳細な対応を定式化し、創発的グループ知能と人間のような反復的問題解決を統一する。
オール・ツー・オール・オール・オール・オール・オール・ツー・オール・オール(英語版)およびデフォルミスティック・スケール・フリーネットワークの広範なシミュレーションを通じて、カップリングの増加は異種エージェント機能にもかかわらず堅牢な同期を促進し、現実的なコラボレーティブAIシナリオを反映することを示した。
私たちの物理インフォームドアプローチは、スケーラブルで適応的で解釈可能なマルチエージェントAIシステムを設計、分析、最適化するための厳密な数学的基盤を確立します。
この作業はエージェントAIの原則的オーケストレーションのための経路を開き、システムのレジリエンスと効率をさらに高めるために、学習ダイナミクスと適応型ネットワークアーキテクチャを将来導入するための基盤となる。
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