論文の概要: MAPGD: Multi-Agent Prompt Gradient Descent for Collaborative Prompt Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.11361v1
• Date: Sun, 14 Sep 2025 17:28:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 17:26:23.049343
• Title: MAPGD: Multi-Agent Prompt Gradient Descent for Collaborative Prompt Optimization
• Title（参考訳）: MAPGD:協調型プロンプト最適化のためのマルチエージェントプロンプト勾配
• Authors: Yichen Han, Bojun Liu, Zhengpeng zhou, Guanyu Liu, Zeng Zhang, Yang Yang, Wenli Wang, Isaac N Shi, Yunyan, Lewei He, Tianyu Shi,
• Abstract要約: 我々は,多エージェント協調と勾配に基づく最適化を統合したMAPGD(Multi-Agent Prompt Gradient Descent)を提案する。 MAPGDは、タスクの明確さ、例の選択、フォーマット設計、スタイリスティックな洗練のための特殊エージェントを特徴としている。 分類、生成、推論タスクの実験では、MAPGDは単一エージェントとランダムベースラインを精度と効率で上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.21188618683567
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Prompt engineering is crucial for leveraging large language models (LLMs), but existing methods often rely on a single optimization trajectory, limiting adaptability and efficiency while suffering from narrow perspectives, gradient conflicts, and high computational cost. We propose MAPGD (Multi-Agent Prompt Gradient Descent), a framework integrating multi-agent collaboration with gradient-based optimization. MAPGD features specialized agents for task clarity, example selection, format design, and stylistic refinement; semantic gradient coordination to resolve conflicts; bandit-based candidate selection for efficient exploration-exploitation; and theoretical convergence guarantees. Experiments on classification, generation, and reasoning tasks show MAPGD outperforms single-agent and random baselines in accuracy and efficiency. Ablations confirm the benefits of gradient fusion, agent specialization, and conflict resolution, providing a unified, gradient-inspired multi-agent approach to robust and interpretable prompt optimization.
• Abstract（参考訳）: プロンプトエンジニアリングは、大きな言語モデル(LLM)を活用するために不可欠であるが、既存の手法は、狭い視点、勾配の矛盾、高い計算コストに悩まされながら、適応性と効率を制限し、単一の最適化軌道に依存することが多い。 我々は,多エージェント協調と勾配に基づく最適化を統合したMAPGD(Multi-Agent Prompt Gradient Descent)を提案する。 MAPGDは、タスクの明確性、例の選択、形式設計、スタイリスティックな洗練、紛争解決のためのセマンティックな勾配調整、効率的な探索-探索のためのバンドベースの候補選択、理論的収束保証のための特殊エージェントを特徴としている。 分類、生成、推論タスクの実験では、MAPGDは単一エージェントとランダムベースラインを精度と効率で上回っている。 アブレーションは、グラデーション融合、エージェント特殊化、コンフリクト解決の利点を確認し、ロバストで解釈可能なプロンプト最適化に対する統一的でグラデーションにインスパイアされたマルチエージェントアプローチを提供する。

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