論文の概要: SwarmSys: Decentralized Swarm-Inspired Agents for Scalable and Adaptive Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.10047v1
• Date: Sat, 11 Oct 2025 06:28:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 18:06:29.748975
• Title: SwarmSys: Decentralized Swarm-Inspired Agents for Scalable and Adaptive Reasoning
• Title（参考訳）: SwarmSys: スケーラブルで適応型推論のための分散Swarmインスパイアエージェント
• Authors: Ruohao Li, Hongjun Liu, Leyi Zhao, Zisu Li, Jiawei Li, Jiajun Jiang, Linning Xu, Chen Zhao, Mingming Fan, Chen Liang,
• Abstract要約: SwarmSysは,Swarmインテリジェンスにインスパイアされた分散マルチエージェント推論のためのクローズドループフレームワークである。 我々は,SwarmSysが記号的推論,研究合成,科学プログラミングのタスクにおいて,ベースラインを一貫して上回っていることを示す。 これらの知見は、スケーラブルで堅牢で適応的なマルチエージェント推論のための、有望なパラダイムとして、Swarmにインスパイアされたコーディネーションを強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.8373734207328
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language model (LLM) agents have shown remarkable reasoning abilities. However, existing multi-agent frameworks often rely on fixed roles or centralized control, limiting scalability and adaptability in long-horizon reasoning. We introduce SwarmSys, a closed-loop framework for distributed multi-agent reasoning inspired by swarm intelligence. Coordination in SwarmSys emerges through iterative interactions among three specialized roles, Explorers, Workers, and Validators, that continuously cycle through exploration, exploitation, and validation. To enable scalable and adaptive collaboration, we integrate adaptive agent and event profiles, embedding-based probabilistic matching, and a pheromone-inspired reinforcement mechanism, supporting dynamic task allocation and self-organizing convergence without global supervision. Across symbolic reasoning, research synthesis, and scientific programming tasks, SwarmSys consistently outperforms baselines, improving both accuracy and reasoning stability. These findings highlight swarm-inspired coordination as a promising paradigm for scalable, robust, and adaptive multi-agent reasoning, suggesting that coordination scaling may rival model scaling in advancing LLM intelligence.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)エージェントは、顕著な推論能力を示している。 しかし、既存のマルチエージェントフレームワークは、しばしば固定された役割や集中的な制御に依存し、長期の推論においてスケーラビリティと適応性を制限する。 SwarmSysは,Swarmインテリジェンスにインスパイアされた分散マルチエージェント推論のためのクローズドループフレームワークである。 SwarmSysのコーディネーションは、エクスプローラー、ワーカー、バリケータの3つの特別な役割間の反復的な相互作用を通じて現れ、探索、エクスプロイト、検証を通じて継続的に循環する。 そこで我々は,適応エージェントとイベントプロファイル,組込み型確率マッチング,フェロモンにインスパイアされた強化機構を統合し,動的タスク割り当てと自己組織的収束をグローバルな監督なしに支援する。 記号的推論、研究合成、科学的なプログラミングタスク全体にわたって、SwarmSysはベースラインを一貫して上回り、精度と推論安定性の両方を改善している。 これらの結果は、スケーラブルで堅牢で適応的なマルチエージェント推論のための有望なパラダイムとして、Swarmにインスパイアされたコーディネーションが注目され、コーディネーションスケーリングはLLMインテリジェンスの進歩においてモデルスケーリングに匹敵する可能性があることを示唆している。

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