論文の概要: LLM-Assisted Modeling of Semantic Web-Enabled Multi-Agents Systems with AJAN
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.06911v1
- Date: Wed, 08 Oct 2025 11:45:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-09 16:41:20.460531
- Title: LLM-Assisted Modeling of Semantic Web-Enabled Multi-Agents Systems with AJAN
- Title（参考訳）: LLMによるAJANを用いたセマンティックWeb対応マルチエージェントシステムのモデリング
- Authors: Hacane Hechehouche, Andre Antakli, Matthias Klusch,
- Abstract要約: AJANフレームワークはセマンティックWeb標準に基づいたマルチエージェントシステムを構築することができる。
RDF/RDFSとSPARQLベースのエージェント動作の適切な定義は、実際にはエージェントモデラーだけでなく、依然として大きなハードルである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: There are many established semantic Web standards for implementing multi-agent driven applications. The AJAN framework allows to engineer multi-agent systems based on these standards. In particular, agent knowledge is represented in RDF/RDFS and OWL, while agent behavior models are defined with Behavior Trees and SPARQL to access and manipulate this knowledge. However, the appropriate definition of RDF/RDFS and SPARQL-based agent behaviors still remains a major hurdle not only for agent modelers in practice. For example, dealing with URIs is very error-prone regarding typos and dealing with complex SPARQL queries in large-scale environments requires a high learning curve. In this paper, we present an integrated development environment to overcome such hurdles of modeling AJAN agents and at the same time to extend the user community for AJAN by the possibility to leverage Large Language Models for agent engineering.
- Abstract（参考訳）: マルチエージェント駆動アプリケーションの実装には、多くの確立されたセマンティックWeb標準がある。
AJANフレームワークは、これらの標準に基づいてマルチエージェントシステムを構築することができる。
特にエージェントの知識はRDF/RDFSとOWLで表現され、エージェントの振る舞いモデルは、その知識にアクセスして操作するために振舞い木とSPARQLで定義される。
しかしながら、RDF/RDFSとSPARQLベースのエージェント動作の適切な定義は、実際にはエージェントモデラーだけでなく、依然として大きなハードルとなっている。
例えば、タイプミスや大規模環境での複雑なSPARQLクエリの処理には、高い学習曲線が必要です。
本稿では,AJANエージェントをモデリングする際のハードルを克服すると同時に,エージェントエンジニアリングに大規模言語モデルを活用する可能性によって,AJANのユーザコミュニティを拡張するための統合開発環境を提案する。
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