Fugu-MT 論文翻訳(概要): Stochastic Self-Organization in Multi-Agent Systems

論文の概要: Stochastic Self-Organization in Multi-Agent Systems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.00685v1
Date: Wed, 01 Oct 2025 09:08:04 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-10-03 16:59:20.485349
Title: Stochastic Self-Organization in Multi-Agent Systems
Title（参考訳）: 多エージェントシステムにおける確率的自己組織化
Authors: Nurbek Tastan, Samuel Horvath, Karthik Nandakumar,
Abstract要約: LLM(Large Language Models)に基づくマルチエージェントシステム(MAS)は、単一のLLMの範囲を超えているタスクを解く可能性がある。通信をオンザフライで適応する応答条件付きフレームワークを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 28.70691568233268
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Multi-agent systems (MAS) based on Large Language Models (LLMs) have the potential to solve tasks that are beyond the reach of any single LLM. However, this potential can only be realized when the collaboration mechanism between agents is optimized. Specifically, optimizing the communication structure between agents is critical for fruitful collaboration. Most existing approaches rely on fixed topologies, pretrained graph generators, optimization over edges, or employ external LLM judges, thereby adding to the complexity. In this work, we introduce a response-conditioned framework that adapts communication on-the-fly. Agents independently generate responses to the user query and assess peer contributions using an approximation of the Shapley value. A directed acyclic graph (DAG) is then constructed to regulate the propagation of the responses among agents, which ensures stable and efficient message transmission from high-contributing agents to others. This graph is dynamically updated based on the agent responses from the previous collaboration round. Since the proposed framework enables the self-organization of agents without additional supervision or training, we refer to it as SelfOrg. The SelfOrg framework goes beyond task- and query-level optimization and takes into account the stochastic nature of agent responses. Experiments with both strong and weak LLM backends demonstrate robust performance, with significant gains in the weak regime where prior methods collapse. We also theoretically show that multiple agents increase the chance of correctness and that the correct responses naturally dominate the information flow.
Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)に基づくマルチエージェントシステム(MAS)は、単一のLLMの範囲を超えているタスクを解く可能性がある。しかし,エージェント間の協調機構が最適化された場合にのみ実現可能である。具体的には,エージェント間のコミュニケーション構造を最適化することが,実りあるコラボレーションに不可欠である。既存のアプローチのほとんどは、固定トポロジ、事前訓練されたグラフジェネレータ、エッジの最適化、または外部のLCMジャッジを使用するため、複雑さが増す。本研究では,通信をオンザフライで適応する応答条件付きフレームワークを提案する。エージェントは、ユーザクエリに対する応答を独立して生成し、Shapley値の近似を用いてピアコントリビューションを評価する。誘導非環状グラフ(DAG)は、エージェント間の応答の伝搬を規制するために構築され、ハイコントリビュートエージェントから他のエージェントへの安定かつ効率的なメッセージ送信が保証される。このグラフは、前回のコラボレーションラウンドのエージェント応答に基づいて動的に更新される。提案する枠組みは、追加の監督や訓練なしにエージェントの自己組織化を可能にするため、セルフオーグ(SelfOrg)と呼ぶ。 SelfOrgフレームワークは、タスクとクエリレベルの最適化を超えて、エージェント応答の確率的性質を考慮に入れている。強いLLMバックエンドと弱いLLMバックエンドの両方の実験は堅牢な性能を示し、先行メソッドが崩壊する弱い状態において顕著に向上した。また,複数のエージェントが正当性を高め,正しい応答が情報の流れを左右していることも理論的に示している。

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