Fugu-MT 論文翻訳(概要): ScheduleMe: Multi-Agent Calendar Assistant

論文の概要: ScheduleMe: Multi-Agent Calendar Assistant

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.25693v2
Date: Wed, 01 Oct 2025 03:03:01 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-10-02 12:11:26.803045
Title: ScheduleMe: Multi-Agent Calendar Assistant
Title（参考訳）: ScheduleMe:マルチエージェントカレンダーアシスタント
Authors: Oshadha Wijerathne, Amandi Nimasha, Dushan Fernando, Nisansa de Silva, Srinath Perera,
Abstract要約: 本稿では,Googleカレンダーイベントを自然言語で管理するためのマルチエージェントカレンダーアシスタントを提案する。このシステムは、中央監督エージェントが専門のタスクエージェントを監督するグラフ構造化調整機構を使用する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.516795490965608
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Recent advancements in LLMs have contributed to the rise of advanced conversational assistants that can assist with user needs through natural language conversation. This paper presents a ScheduleMe, a multi-agent calendar assistant for users to manage google calendar events in natural language. The system uses a graph-structured coordination mechanism where a central supervisory agent supervises specialized task agents, allowing modularity, conflicts resolution, and context-aware interactions to resolve ambiguities and evaluate user commands. This approach sets an example of how structured reasoning and agent cooperation might convince operators to increase the usability and flexibility of personal calendar assistant tools.
Abstract（参考訳）: LLMの最近の進歩は、自然言語による会話を通じてユーザニーズを支援できる高度な対話アシスタントの台頭に寄与している。本稿では,Googleカレンダーイベントを自然言語で管理するためのマルチエージェントカレンダーアシスタントScheduleMeを提案する。このシステムは、中央監督エージェントが専門のタスクエージェントを監督し、モジュラリティ、コンフリクト解決、コンテキスト対応のインタラクションを可能にし、あいまいさの解消とユーザコマンドの評価を可能にするグラフ構造化調整機構を使用する。このアプローチは、構造化推論とエージェントの協力が、パーソナルカレンダーアシスタントツールのユーザビリティと柔軟性を高めるためにオペレーターをいかに説得するかの例を定めている。

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