論文の概要: Which LLM Multi-Agent Protocol to Choose?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.17149v2
• Date: Sun, 26 Oct 2025 05:33:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 13:14:10.579259
• Title: Which LLM Multi-Agent Protocol to Choose?
• Title（参考訳）: LLMマルチエージェントプロトコルはどれを選ぶか?
• Authors: Hongyi Du, Jiaqi Su, Jisen Li, Lijie Ding, Yingxuan Yang, Peixuan Han, Xiangru Tang, Kunlun Zhu, Jiaxuan You,
• Abstract要約: タスク成功、エンドツーエンドのレイテンシ、メッセージまたはバイトのオーバーヘッド、障害時の4つの測定可能な軸に沿ってエージェントプロトコルを比較するベンチマークであるProtocolBenchを紹介します。 ProtocolBenchでは、プロトコルの選択がシステムの振る舞いに大きく影響します。 プロトコルコンプリート(Protocol completion)は、要求と実行時信号からシナリオ毎のプロトコルを選択する、学習可能なプロトコルルータである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.16052895726503
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As large-scale multi-agent systems evolve, the communication protocol layer has become a critical yet under-evaluated factor shaping performance and reliability. Despite the existence of diverse protocols (A2A, ACP, ANP, Agora, etc.), selection is often intuition-driven and lacks standardized guidance. We introduce ProtocolBench, a benchmark that systematically compares agent protocols along four measurable axes: task success, end-to-end latency, message or byte overhead, and robustness under failures. On ProtocolBench, protocol choice significantly influences system behavior. In the Streaming Queue scenario, overall completion time varies by up to 36.5% across protocols, and mean end-to-end latency differs by 3.48 s. Under Fail-Storm Recovery, resilience also differs consistently across protocols. Beyond evaluation, we present ProtocolRouter, a learnable protocol router that selects per-scenario (or per-module) protocols from requirement and runtime signals. ProtocolRouter reduces Fail-Storm recovery time by up to 18.1% versus the best single-protocol baseline, and achieves scenario-specific gains such as higher success in GAIA. We also release ProtocolRouterBench to standardize protocol evaluation and improve reliability at scale.
• Abstract（参考訳）: 大規模マルチエージェントシステムが進化するにつれて、通信プロトコル層は、性能と信頼性を重要かつ過小評価する要因となっている。 多様なプロトコル (A2A, ACP, ANP, Agoraなど) が存在するにもかかわらず、選択は直観駆動であり、標準化されたガイダンスがないことが多い。 タスク成功、エンドツーエンドのレイテンシ、メッセージまたはバイトのオーバーヘッド、障害時の堅牢性という、4つの測定可能な軸に沿ってエージェントプロトコルを体系的に比較するベンチマークであるProtocolBenchを紹介します。 ProtocolBenchでは、プロトコルの選択がシステムの振る舞いに大きく影響します。 Streaming Queueのシナリオでは、全体の完了時間はプロトコル間で最大36.5%、エンドツーエンドのレイテンシの平均は3.48秒である。 フェイル・ストーム・リカバリでは、レジリエンスもプロトコルによって一貫して異なる。 評価以外にも,要件と実行時信号からScenario(あるいはモジュール単位)プロトコルを選択する,学習可能なプロトコルルータであるProtocolRouterも紹介する。 ProtocolRouterはFail-Stormリカバリ時間を最大18.1%削減し、GAIAの成功などシナリオ固有の改善を実現している。 また、プロトコルの評価を標準化し、大規模に信頼性を向上させるためにProtocolRouterBenchをリリースしています。

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