論文の概要: A Taxonomy of Hierarchical Multi-Agent Systems: Design Patterns, Coordination Mechanisms, and Industrial Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.12683v1
• Date: Mon, 18 Aug 2025 07:36:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-19 14:49:11.060125
• Title: A Taxonomy of Hierarchical Multi-Agent Systems: Design Patterns, Coordination Mechanisms, and Industrial Applications
• Title（参考訳）: 階層型マルチエージェントシステムの分類:設計パターン,コーディネーション機構,産業応用
• Authors: David J. Moore,
• Abstract要約: 階層型マルチエージェントシステム(HMAS)は、エージェントの集合を階層構造にまとめ、複雑さとスケールを管理する。 本稿では,階層構造,情報フロー,役割とタスクの委譲,時間階層化,コミュニケーション構造という5つの軸に沿ったHMASの多次元分類法を提案する。
• 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: Hierarchical multi-agent systems (HMAS) organize collections of agents into layered structures that help manage complexity and scale. These hierarchies can simplify coordination, but they also can introduce trade-offs that are not always obvious. This paper proposes a multi-dimensional taxonomy for HMAS along five axes: control hierarchy, information flow, role and task delegation, temporal layering, and communication structure. The intent is not to prescribe a single "best" design but to provide a lens for comparing different approaches. Rather than treating these dimensions in isolation, the taxonomy is connected to concrete coordination mechanisms - from the long-standing contract-net protocol for task allocation to more recent work in hierarchical reinforcement learning. Industrial contexts illustrate the framework, including power grids and oilfield operations, where agents at production, maintenance, and supply levels coordinate to diagnose well issues or balance energy demand. These cases suggest that hierarchical structures may achieve global efficiency while preserving local autonomy, though the balance is delicate. The paper closes by identifying open challenges: making hierarchical decisions explainable to human operators, scaling to very large agent populations, and assessing whether learning-based agents such as large language models can be safely integrated into layered frameworks. This paper presents what appears to be the first taxonomy that unifies structural, temporal, and communication dimensions of hierarchical MAS into a single design framework, bridging classical coordination mechanisms with modern reinforcement learning and large language model agents.
• Abstract（参考訳）: 階層型マルチエージェントシステム(HMAS)は、エージェントの集合を階層構造にまとめ、複雑さとスケールを管理する。 これらの階層はコーディネーションを単純化するが、必ずしも明確ではないトレードオフを導入することもできる。 本稿では,階層構造,情報フロー,役割とタスクの委譲,時間階層化,コミュニケーション構造という5つの軸に沿ったHMASの多次元分類法を提案する。 この意図は、単一の"ベスト"デザインを規定するのではなく、異なるアプローチを比較するためのレンズを提供することである。 これらの次元を分離して扱うのではなく、分類は、タスク割り当てのための長年のコントラクト-ネットプロトコルから、階層的な強化学習におけるより最近の研究まで、具体的な調整メカニズムと結びついています。 産業の文脈では、電力網や油田の操業を含むこの枠組みが示されており、生産、保守、供給水準の調整は、適切な問題を診断したり、エネルギー需要の均衡を図っている。 これらのケースは、階層構造が局所的な自律性を維持しながらグローバルな効率を達成する可能性があることを示唆しているが、バランスは微妙である。 この論文はオープンな課題を特定し、人間のオペレーターに階層的な決定を説明できるようにし、非常に大きなエージェント集団にスケーリングし、大きな言語モデルのような学習ベースのエージェントを階層化されたフレームワークに安全に統合できるかどうかを評価する。 本稿では,階層型MASの構造的,時間的,コミュニケーション的次元を単一の設計枠組みに統合し,現代強化学習と大規模言語モデルエージェントによる古典的コーディネーション機構をブリッジした最初の分類法であると考えられるものについて述べる。

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