論文の概要: Reasoning-Aware Prompt Orchestration: A Foundation Model for Multi-Agent Language Model Coordination

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.00326v1
• Date: Tue, 30 Sep 2025 22:33:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-03 16:59:20.281603
• Title: Reasoning-Aware Prompt Orchestration: A Foundation Model for Multi-Agent Language Model Coordination
• Title（参考訳）: Reasoning-Aware Prompt Orchestration:Multi-Agent Language Model Coordinationの基礎モデル
• Authors: Hassen Dhrif,
• Abstract要約: 複数の特殊エージェント間の推論を強化する動的プロンプトオーケストレーションのための理論的基盤となるフレームワークを提案する。 このフレームワークは,エージェント移行時の論理的一貫性の維持,推論対応の迅速な適応,分散推論のスケーラブルな調整,という3つの課題に対処する。 1000件の合成マルチエージェント会話実験の結果,推論遅延の42%低減,ROUGE-Lスコアによる論理的整合性の23%改善,文脈損失のないタスク完了の89%の成功率が確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: The emergence of large language models has enabled sophisticated multi-agent systems, yet coordinating their reasoning capabilities through prompt engineering remains challenging. We present a theoretically-grounded framework for dynamic prompt orchestration that enhances reasoning across multiple specialized agents. This framework addresses three core challenges: logical consistency preservation during agent transitions, reasoning-aware prompt adaptation, and scalable coordination of distributed inference. Our approach formalizes agent states using prompt templates, reasoning context vectors, and capability matrices. We prove system convergence to stable coordination patterns when step sizes satisfy $\alpha < \frac{1}{2L}$ where $L$ is the Lipschitz constant of the state transition function. We implement this through a distributed architecture that dynamically routes reasoning tasks while maintaining semantic coherence. Experimental results on 1,000 synthetic multi-agent conversations demonstrate a 42% reduction in reasoning latency, a 23% improvement in logical consistency measured by ROUGE-L score, and an 89% success rate for task completion without context loss across agent transitions. Ablation studies identify the consensus mechanism as the primary performance driver, while revealing limitations: performance degrades beyond 10 agent transitions, and the system requires 76.5GB memory for 1,000 concurrent agents. These findings establish a new paradigm for scalable reasoning in multi-agent systems, providing theoretical foundations for understanding reasoning emergence across coordinated language models.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルの出現により、高度なマルチエージェントシステムが可能になったが、素早いエンジニアリングによる推論能力の調整は依然として困難なままである。 複数の特殊エージェント間の推論を強化する動的プロンプトオーケストレーションのための理論的基盤となるフレームワークを提案する。 このフレームワークは,エージェント移行時の論理的一貫性の維持,推論対応の迅速な適応,分散推論のスケーラブルな調整,という3つの課題に対処する。 提案手法では,プロンプトテンプレート,推論コンテキストベクトル,能力行列を用いてエージェント状態の定式化を行う。 ステップサイズが $\alpha < \frac{1}{2L}$ を満たすとき、系収束を安定な座標パターンに証明し、$L$ は状態遷移関数のリプシッツ定数である。 セマンティック・コヒーレンスを維持しながら推論タスクを動的にルーティングする分散アーキテクチャによってこれを実装します。 1000件の合成マルチエージェント会話実験の結果、推論遅延の42%低減、ROUGE-Lスコアによる論理的一貫性の23%改善、エージェント遷移間のコンテキスト損失を伴わないタスク完了の89%の成功率が確認された。 アブレーション研究は、コンセンサスメカニズムを主要なパフォーマンスドライバとして認識し、制限を明らかにしている: パフォーマンスは10のエージェント遷移を超えて低下し、システムは1000の並行エージェントに対して76.5GBのメモリを必要とする。 これらの知見は多エージェントシステムにおけるスケーラブルな推論のための新しいパラダイムを確立し、コーディネートされた言語モデル間の推論の出現を理解する理論的基盤を提供する。

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