論文の概要: AMAS: Adaptively Determining Communication Topology for LLM-based Multi-Agent System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.01617v1
• Date: Thu, 02 Oct 2025 02:50:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-03 16:59:20.960052
• Title: AMAS: Adaptively Determining Communication Topology for LLM-based Multi-Agent System
• Title（参考訳）: AMAS:LLMに基づくマルチエージェントシステムのための通信トポロジの適応決定
• Authors: Hui Yi Leong, Yuheng Li, Yuqing Wu, Wenwen Ouyang, Wei Zhu, Jiechao Gao,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) は自然言語処理能力に革命をもたらし、産業問題解決のための自律型マルチエージェントシステム (MAS) として実践的に実装されている。 我々は、新しい動的グラフデザイナを通じてLLMベースのMASを再定義するパラダイムシフトフレームワークであるAMASを紹介する。 AMASは個々の入力の固有の特性を利用して、タスク最適化エージェント経路を介してインテリジェントにクエリトラジェクトリをクエリする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.67951892228116
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Although large language models (LLMs) have revolutionized natural language processing capabilities, their practical implementation as autonomous multi-agent systems (MAS) for industrial problem-solving encounters persistent barriers. Conventional MAS architectures are fundamentally restricted by inflexible, hand-crafted graph topologies that lack contextual responsiveness, resulting in diminished efficacy across varied academic and commercial workloads. To surmount these constraints, we introduce AMAS, a paradigm-shifting framework that redefines LLM-based MAS through a novel dynamic graph designer. This component autonomously identifies task-specific optimal graph configurations via lightweight LLM adaptation, eliminating the reliance on monolithic, universally applied structural templates. Instead, AMAS exploits the intrinsic properties of individual inputs to intelligently direct query trajectories through task-optimized agent pathways. Rigorous validation across question answering, mathematical deduction, and code generation benchmarks confirms that AMAS systematically exceeds state-of-the-art single-agent and multi-agent approaches across diverse LLM architectures. Our investigation establishes that context-sensitive structural adaptability constitutes a foundational requirement for high-performance LLM MAS deployments.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) は自然言語処理能力に革命をもたらしたが、産業問題解決のための自律型マルチエージェントシステム (MAS) としての実践的な実装は、永続的な障壁に直面している。 従来のMASアーキテクチャは、コンテキスト応答性に欠ける、柔軟で手作りのグラフトポロジによって基本的に制限されており、様々な学術的および商業的なワークロードで有効性が低下する。 これらの制約を克服するために、新しい動的グラフデザイナを通じてLLMベースのMASを再定義するパラダイムシフトフレームワークであるAMASを紹介する。 このコンポーネントは、軽量LLM適応によりタスク固有の最適グラフ構成を自律的に識別し、モノリシックで普遍的な構造テンプレートへの依存を排除する。 代わりに、AMASは個々の入力の固有の特性を利用して、タスク最適化エージェント経路を介してインテリジェントにクエリトラジェクトリをクエリする。 質問応答、数学的推論、コード生成ベンチマークにわたる厳密な検証は、AMASが様々なLLMアーキテクチャにわたる最先端の単一エージェントおよびマルチエージェントアプローチを体系的に超越していることを確認する。 本研究は, 環境に敏感な構造適応性は, 高性能LLMMAS展開の基本的な要件であることを示す。

関連論文リスト

• Difficulty-Aware Agent Orchestration in LLM-Powered Workflows [7.522461486481593]
  大規模言語モデル(LLM)ベースのエージェントシステムは、様々なタスクにまたがって強力な能力を示している。 既存のマルチエージェントフレームワークは、単純なクエリを過度に処理するか、複雑なクエリを過度に実行する静的あるいはタスクレベルに依存していることが多い。 本稿では,各入力クエリの難易度に基づいて,ワークフローの深さ,演算子選択,LLM割り当てを適応させる動的フレームワークであるDifficulty-Aware Agentic Orchestration (DAAO)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-14T03:57:43Z)
• Discrete Tokenization for Multimodal LLMs: A Comprehensive Survey [69.45421620616486]
  本研究は、大規模言語モデル(LLM)用に設計された離散トークン化手法の最初の構造的分類と解析である。 古典的および近代的なパラダイムにまたがる8つの代表的なVQ変種を分類し、アルゴリズムの原理を分析し、力学を訓練し、LLMパイプラインとの統合に挑戦する。 コードブックの崩壊、不安定な勾配推定、モダリティ固有の符号化制約など、重要な課題を特定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-21T10:52:14Z)
• Graft: Integrating the Domain Knowledge via Efficient Parameter Synergy for MLLMs [56.76586846269894]
  MLLM(Multimodal Large Language Models)は、様々な領域で成功している。 その重要性にもかかわらず、ドメイン固有のMLLM間の知識共有の研究はほとんど未調査のままである。 専門家機能のモジュール構成を可能にする統一パラメータ統合フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-30T15:07:41Z)
• MAS-ZERO: Designing Multi-Agent Systems with Zero Supervision [76.42361936804313]
  自動MAS設計のための自己進化型推論時間フレームワークMAS-ZEROを紹介する。 MAS-ZEROはメタレベルの設計を採用し、各問題インスタンスに適したMAS構成を反復的に生成し、評価し、洗練する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-21T00:56:09Z)
• Scaling Autonomous Agents via Automatic Reward Modeling And Planning [52.39395405893965]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクにまたがる顕著な機能を示している。 しかし、彼らは多段階の意思決定と環境フィードバックを必要とする問題に苦戦している。 人間のアノテーションを使わずに環境から報酬モデルを自動的に学習できるフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-17T18:49:25Z)
• Transformer-Squared: Self-adaptive LLMs [29.1326358746118]
  そこで我々はTransformer-Squaredという新しい自己適応フレームワークを紹介した。 提案手法は,LoRAなどのユビキタスな手法よりもパラメータが少なく,効率も向上する。 Transformer-Squaredは、LLMの適応性とタスク固有のパフォーマンスを向上させる、スケーラブルで効率的なソリューションを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-09T01:19:21Z)
• AgentPS: Agentic Process Supervision for Content Moderation with Multimodal LLMs [9.35901507816989]
  本稿では,Agentic Process Supervisionを大規模言語モデルに統合するフレームワークであるAgentPSを紹介する。 我々は、AgentPSが、公開ベンチマークとプロプライエタリデータセットのベースラインMLLMよりも大幅に改善されていることを示す。 これらの結果は、大規模産業アプリケーションにおける複雑なマルチモーダル分類のためのスケーラブルで効果的なソリューションとして、AgentPSを確立している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-15T04:58:00Z)
• Meta Reasoning for Large Language Models [58.87183757029041]
  大規模言語モデル(LLM)の新規かつ効率的なシステムプロセッシング手法であるメタ推論プロンプト(MRP)を導入する。 MRPは、各タスクの特定の要求に基づいて異なる推論メソッドを動的に選択し、適用するようLLMに誘導する。 総合的なベンチマークによりMPPの有効性を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T16:14:11Z)

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。