論文の概要: JoyAgent-JDGenie: Technical Report on the GAIA
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.00510v1
- Date: Wed, 01 Oct 2025 04:41:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-03 16:59:20.387711
- Title: JoyAgent-JDGenie: Technical Report on the GAIA
- Title（参考訳）: JoyAgent-JDGenie: GAIAテクニカルレポート
- Abstract要約: 大規模言語モデルは、複雑な現実世界のタスクのための自律的なエージェントとして、ますます多くデプロイされている。
本稿では,計画および実行エージェントを批判モデル投票と統合する汎用エージェントアーキテクチャ,作業層,意味層,手続き層にまたがる階層型メモリシステム,検索,コード実行,マルチモーダル解析のための洗練されたツールスイートを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.025464023889853
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large Language Models are increasingly deployed as autonomous agents for complex real-world tasks, yet existing systems often focus on isolated improvements without a unifying design for robustness and adaptability. We propose a generalist agent architecture that integrates three core components: a collective multi-agent framework combining planning and execution agents with critic model voting, a hierarchical memory system spanning working, semantic, and procedural layers, and a refined tool suite for search, code execution, and multimodal parsing. Evaluated on a comprehensive benchmark, our framework consistently outperforms open-source baselines and approaches the performance of proprietary systems. These results demonstrate the importance of system-level integration and highlight a path toward scalable, resilient, and adaptive AI assistants capable of operating across diverse domains and tasks.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは、複雑な現実世界のタスクのための自律的なエージェントとしてますますデプロイされているが、既存のシステムは、堅牢性と適応性のための統一された設計を伴わずに、独立した改善に重点を置いていることが多い。
本稿では3つのコアコンポーネントを統合する汎用エージェントアーキテクチャを提案する。計画エージェントと実行エージェントを併用した総合マルチエージェントフレームワーク,作業層,意味層,手続き層にまたがる階層型メモリシステム,検索,コード実行,マルチモーダル解析のための洗練されたツールスイートである。
包括的なベンチマークに基づいて評価し、我々のフレームワークは、オープンソースベースラインを一貫して上回り、プロプライエタリなシステムの性能にアプローチします。
これらの結果はシステムレベルの統合の重要性を示し、さまざまなドメインやタスクをまたいだ操作が可能なスケーラブルでレジリエントで適応的なAIアシスタントへの道のりを強調している。
関連論文リスト
- Graph Engineering in the Era of LLM Agents: From Individual Intelligence to System Intelligence [115.91847478507736]
LLMは言語ジェネレータから、複雑な長距離タスクが可能な自律エージェントへと進化してきた。
多くのタスクにはヘテロジニアスな専門知識、相互依存サブタスク、並列実行、独立検証、永続状態が必要である。
私たちはこれをシステムインテリジェンス(System Intelligence)と呼び、複数のインテリジェントなコンポーネントを一貫した適応的な全体へと整理し、コーディネートするエージェントシステムの能力である。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-08-21T14:27:57Z) - An Empirical Study of Multi-Agent Collaboration for Automated Research [41.906658558789545]
本稿では,機械学習の自動最適化のための異なるマルチエージェント構造の比較効果について検討する。
サブエージェントアーキテクチャとエージェントチームアーキテクチャという,2つのマルチエージェントパラダイムに対して,単一エージェントベースラインをベンチマークする。
この結果から,運用安定性と理論的検討の根本的なトレードオフが明らかになった。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-31T11:57:00Z) - ComAgent: Multi-LLM based Agentic AI Empowered Intelligent Wireless Networks [62.031889234230725]
6Gネットワークは複雑な層間最適化に依存している。
数学の定式化に高レベルの意図を手動で翻訳することは、まだボトルネックである。
我々はマルチLLMエージェントAIフレームワークであるComAgentを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-27T13:43:59Z) - Designing Domain-Specific Agents via Hierarchical Task Abstraction Mechanism [61.01709143437043]
階層型タスク抽象化機構(HTAM)を中心とした新しいエージェント設計フレームワークを提案する。
具体的には、HTAMは、社会的役割のエミュレーションを超えて、代わりに、複数のエージェントシステムを、あるドメインの固有のタスク依存グラフを反映する論理階層に構造化する。
我々は、複雑な地理空間解析に適したマルチエージェントシステムであるEarthAgentとして、このフレームワークをインスタンス化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-11-21T12:25:47Z) - A Comprehensive Survey on Benchmarks and Solutions in Software Engineering of LLM-Empowered Agentic System [56.40989626804489]
この調査は、Large Language Modelsを使ったソフトウェアエンジニアリングに関する、最初の総合的な分析を提供する。
本稿では,150以上の最近の論文をレビューし,(1)素早い,微調整,エージェントベースのパラダイムに分類した解法,(2)コード生成,翻訳,修復などのタスクを含むベンチマークという2つの重要な側面に沿った分類法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-10T06:56:50Z) - Parallelism Meets Adaptiveness: Scalable Documents Understanding in Multi-Agent LLM Systems [0.8437187555622164]
大規模言語モデル(LLM)エージェントは、協調的なタスク補完の約束が増していることを示している。
既存のマルチエージェントフレームワークは、静的で固定されたロールと限定的なエージェント間通信に依存していることが多い。
本稿では,3つのコア機構による適応性を実現するための協調フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-22T22:42:51Z) - Aime: Towards Fully-Autonomous Multi-Agent Framework [13.494469496862534]
大規模言語モデル(LLM)を利用したマルチエージェントシステム(MAS)は、複雑で多面的な問題を解決するための強力なパラダイムとして浮上している。
これらのシステムのポテンシャルは、しばしば、臨界的な制限に悩まされる一般的なプラン・アンド・エグゼクティブ・フレームワークによって制約される。
本稿では、動的でリアクティブな計画と実行を通じてこれらの課題を克服するために設計された、新しいマルチエージェントフレームワークであるAimeを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-16T07:38:28Z) - AgentOrchestra: Orchestrating Hierarchical Multi-Agent Intelligence with the Tool-Environment-Agent(TEA) Protocol [22.406849007798858]
本稿では,環境,エージェント,ツールを統一システムに統合するツール-環境-エージェントプロトコルを提案する。
本稿では,複雑な目的を分解し,特殊エージェントをコーディネートする中央計画エージェントを備えた階層型マルチエージェントフレームワークであるAgensOrchestraを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-14T13:45:37Z) - Distinguishing Autonomous AI Agents from Collaborative Agentic Systems: A Comprehensive Framework for Understanding Modern Intelligent Architectures [0.0]
大規模言語モデルの出現は、人工知能の2つの異なる相互接続パラダイム、すなわちスタンドアロンAIエージェントと協調エージェントAIエコシステムを触媒した。
本研究は, 運用原則, 構造構成, 配置方法論の体系的解析を通じて, これらのアーキテクチャを識別するための決定的な枠組みを確立する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-02T08:52:23Z) - OWL: Optimized Workforce Learning for General Multi-Agent Assistance in Real-World Task Automation [65.15955645757705]
専門的な実行から戦略的計画を切り離す階層的なマルチエージェントフレームワークであるWorkforceを紹介します。
推論中、Workforceはワーカーエージェントの追加や修正によって新しいドメインにシームレスに適応する。
トレーニングには、ドメイン間の一般化を改善する最適化されたワークフォース学習(OWL)を導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-29T17:51:58Z) - RoboFactory: Exploring Embodied Agent Collaboration with Compositional Constraints [27.467048581838405]
埋め込み型マルチエージェントシステムに対する構成制約の概念を提案する。
異なるタイプの制約に合わせたインターフェースを設計し、物理的世界とのシームレスな対話を可能にします。
マルチエージェント操作のための最初のベンチマークであるRoboFactoryを紹介した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-20T17:58:38Z) - MultiAgentBench: Evaluating the Collaboration and Competition of LLM agents [59.825725526176655]
大規模言語モデル(LLM)は、自律的なエージェントとして顕著な能力を示している。
既存のベンチマークでは、単一エージェントタスクにフォーカスするか、狭いドメインに限定されており、マルチエージェントのコーディネーションと競合のダイナミクスを捉えていない。
多様な対話シナリオにまたがってLLMベースのマルチエージェントシステムを評価するためのベンチマークであるMultiAgentBenchを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-03T05:18:50Z) - Autonomous Deep Agent [0.7489814067742621]
Deep Agentは、複雑なマルチフェーズタスクを管理するために設計された高度な自律AIシステムである。
システムの基盤は階層型タスクDAGフレームワーク上に構築されています。
Deep Agentは、自己管理型AIシステムにおいて、新しいパラダイムを確立する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-10T21:46:54Z) - Agent-Oriented Planning in Multi-Agent Systems [54.429028104022066]
マルチエージェントシステムにおけるエージェント指向計画のための新しいフレームワークであるAOPを提案する。
本研究では, エージェント指向計画の3つの重要な設計原則, 可解性, 完全性, 非冗長性を明らかにする。
大規模実験は,マルチエージェントシステムにおける単一エージェントシステムと既存の計画戦略と比較して,現実の問題を解決する上でのAOPの進歩を実証している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-03T04:07:51Z) - ComfyBench: Benchmarking LLM-based Agents in ComfyUI for Autonomously Designing Collaborative AI Systems [80.69865295743149]
この研究は、LLMベースのエージェントを使用して、協調AIシステムを自律的に設計する試みである。
ComfyBenchをベースとしたComfyAgentは,エージェントが自律的に協調的なAIシステムを生成して設計できるようにするフレームワークである。
ComfyAgentは、o1-previewに匹敵する解像度を達成し、ComfyBenchの他のエージェントをはるかに上回っているが、ComfyAgentはクリエイティブタスクの15%しか解決していない。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-02T17:44:10Z) - Internet of Agents: Weaving a Web of Heterogeneous Agents for Collaborative Intelligence [79.5316642687565]
既存のマルチエージェントフレームワークは、多種多様なサードパーティエージェントの統合に苦慮することが多い。
我々はこれらの制限に対処する新しいフレームワークであるInternet of Agents (IoA)を提案する。
IoAはエージェント統合プロトコル、インスタントメッセージのようなアーキテクチャ設計、エージェントのチーム化と会話フロー制御のための動的メカニズムを導入している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-09T17:33:24Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。