論文の概要: Symphony: A Decentralized Multi-Agent Framework for Scalable Collective Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.20019v1
- Date: Wed, 27 Aug 2025 16:27:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-28 19:07:41.700605
- Title: Symphony: A Decentralized Multi-Agent Framework for Scalable Collective Intelligence
- Title（参考訳）: Symphony: スケーラブルなコレクションインテリジェンスのための分散マルチエージェントフレームワーク
- Authors: Ji Wang, Kashing Chen, Xinyuan Song, Ke Zhang, Lynn Ai, Eric Yang, Bill Shi,
- Abstract要約: Symphony(シンフォニー)は、軽量大規模言語モデル(LLM)エージェントの協調を可能にする分散マルチエージェントシステムである。
本稿では,(1)機能を記録する分散台帳,(2)動的タスク割り当てのためのBeacon-selectionプロトコル,(3)CoTに基づく重み付け結果投票の3つのメカニズムを紹介する。
経験的に、Symphonyは、推論ベンチマークで既存のベースラインを上回り、相当な精度のゲインを達成し、様々な能力を持つモデル間で堅牢性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.2787050166062315
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Most existing Large Language Model (LLM)-based agent frameworks rely on centralized orchestration, incurring high deployment costs, rigid communication topologies, and limited adaptability. To address these challenges, we introduce Symphony, a decentralized multi-agent system which enables lightweight LLMs on consumer-grade GPUs to coordinate. Symphony introduces three key mechanisms: (1) a decentralized ledger that records capabilities, (2) a Beacon-selection protocol for dynamic task allocation, and (3) weighted result voting based on CoTs. This design forms a privacy-saving, scalable, and fault-tolerant orchestration with low overhead. Empirically, Symphony outperforms existing baselines on reasoning benchmarks, achieving substantial accuracy gains and demonstrating robustness across models of varying capacities.
- Abstract（参考訳）: 既存のLarge Language Model(LLM)ベースのエージェントフレームワークのほとんどは、集中的なオーケストレーション、高いデプロイメントコスト、堅固な通信トポロジ、限定的な適応性などに依存している。
このような課題に対処するために,コンシューマグレードのGPU上で軽量LLMの協調を可能にする分散マルチエージェントシステムであるSymphonyを導入する。
Symphonyは、(1)機能を記録する分散台帳、(2)動的タスク割り当てのためのBeacon-selectionプロトコル、(3)CoTに基づく重み付け結果投票という3つの主要なメカニズムを導入している。
この設計は、低オーバーヘッドで、プライバシ保護、スケーラブル、フォールトトレラントなオーケストレーションを形成する。
経験的に、Symphonyは、推論ベンチマークで既存のベースラインを上回り、相当な精度のゲインを達成し、様々な能力を持つモデル間で堅牢性を示す。
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