論文の概要: Difficulty-Aware Agent Orchestration in LLM-Powered Workflows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.11079v1
• Date: Sun, 14 Sep 2025 03:57:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 17:26:22.903218
• Title: Difficulty-Aware Agent Orchestration in LLM-Powered Workflows
• Title（参考訳）: LLM駆動ワークフローにおける難解なエージェントオーケストレーション
• Authors: Jinwei Su, Yinghui Xia, Qizhen Lan, Xinyuan Song, Yang Jingsong, Lewei He, Tianyu Shi,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)ベースのエージェントシステムは、様々なタスクにまたがって強力な能力を示している。 既存のマルチエージェントフレームワークは、単純なクエリを過度に処理するか、複雑なクエリを過度に実行する静的あるいはタスクレベルに依存していることが多い。 本稿では,各入力クエリの難易度に基づいて,ワークフローの深さ,演算子選択,LLM割り当てを適応させる動的フレームワークであるDifficulty-Aware Agentic Orchestration (DAAO)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.413626686277941
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Model (LLM)-based agentic systems have shown strong capabilities across various tasks. However, existing multi-agent frameworks often rely on static or task-level workflows, which either over-process simple queries or underperform on complex ones, while also neglecting the efficiency-performance trade-offs across heterogeneous LLMs. To address these limitations, we propose Difficulty-Aware Agentic Orchestration (DAAO), a dynamic framework that adapts workflow depth, operator selection, and LLM assignment based on the difficulty of each input query. DAAO comprises three interdependent modules: a variational autoencoder (VAE) for difficulty estimation, a modular operator allocator, and a cost- and performance-aware LLM router. By leveraging heterogeneous LLMs and dynamically tailoring workflows, DAAO enables fine-grained, query-specific reasoning strategies. DAAO outperforms prior multi-agent systems in both accuracy and inference efficiency across six benchmarks. We will release our code and implementation details upon publication.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)ベースのエージェントシステムは、様々なタスクにまたがって強力な能力を示している。 しかし、既存のマルチエージェントフレームワークは静的またはタスクレベルのワークフローに依存しており、これは単純なクエリを過度に処理するか、複雑なクエリを過度に実行する。 これらの制約に対処するため,各入力クエリの難易度に基づいて,ワークフローの深さ,演算子選択,LLM割り当てを適応させる動的フレームワークであるDifficulty-Aware Agentic Orchestration (DAAO)を提案する。 DAAOは3つの相互依存モジュールからなる: 難易度推定のための変分オートエンコーダ(VAE)、モジュラー演算子アロケータ、コストと性能を意識したLLMルータ。 不均一なLLMと動的に調整するワークフローを活用することで、DAAOはきめ細かいクエリ固有の推論戦略を可能にする。 DAAOは6つのベンチマークで精度と推論効率の両方で従来のマルチエージェントシステムより優れている。 コードと実装の詳細を公開していきます。

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