論文の概要: Multi-Agent LLM Orchestration Achieves Deterministic, High-Quality Decision Support for Incident Response

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.15755v1
• Date: Wed, 19 Nov 2025 06:06:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-21 17:08:52.318539
• Title: Multi-Agent LLM Orchestration Achieves Deterministic, High-Quality Decision Support for Incident Response
• Title（参考訳）: インシデント応答に対する決定論的かつ高品質な意思決定支援を実現するマルチエージェントLLMオーケストレーション
• Authors: Philip Drammeh,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、本番システムにおけるインシデント応答を加速することを約束する。 しかし、単一エージェントアプローチは曖昧で使用不能なレコメンデーションを生成する。 コンテナ化されたフレームワークであるMyAntFarm.aiを紹介し、マルチエージェントオーケストレーションがインシデント応答の品質を変えることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) promise to accelerate incident response in production systems, yet single-agent approaches generate vague, unusable recommendations. We present MyAntFarm.ai, a reproducible containerized framework demonstrating that multi-agent orchestration fundamentally transforms LLM-based incident response quality. Through 348 controlled trials comparing single-agent copilot versus multi-agent systems on identical incident scenarios, we find that multi-agent orchestration achieves 100% actionable recommendation rate versus 1.7% for single-agent approaches, an 80 times improvement in action specificity and 140 times improvement in solution correctness. Critically, multi-agent systems exhibit zero quality variance across all trials, enabling production SLA commitments impossible with inconsistent single-agent outputs. Both architectures achieve similar comprehension latency (approx.40s), establishing that the architectural value lies in deterministic quality, not speed. We introduce Decision Quality (DQ), a novel metric capturing validity, specificity, and correctness properties essential for operational deployment that existing LLM metrics do not address. These findings reframe multi-agent orchestration from a performance optimization to a production-readiness requirement for LLM-based incident response. All code, Docker configurations, and trial data are publicly available for reproduction.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は本番システムにおけるインシデント応答を加速することを約束するが、単一エージェントアプローチは曖昧で使用不能なレコメンデーションを生成する。 再現性のあるコンテナ化フレームワークであるMyAntFarm.aiについて述べる。 同一インシデントシナリオにおけるシングルエージェントとマルチエージェントシステムの比較試験を348回行った結果,シングルエージェントアプローチでは1.7%,アクション特異性では80倍,ソリューション正当性では140倍,マルチエージェントオーケストレーションでは100%のアクション許容レコメンデーション率を達成した。 批判的に、マルチエージェントシステムは全ての試行において品質のばらつきがゼロであり、一貫性のない単一エージェント出力では生産SLAのコミットメントが不可能である。 どちらのアーキテクチャも同様の理解遅延(約40秒)を達成し、アーキテクチャの値は速度ではなく決定論的品質にあることを証明した。 本稿では,既存のLCMメトリクスが対応しない運用デプロイメントに不可欠な妥当性,特異性,正当性を計測する新しいメトリクスであるDQを紹介する。 これらの結果から,マルチエージェントオーケストレーションを性能最適化からLCMベースのインシデント応答のプロダクション可読性要求に再構成した。 すべてのコード、Docker設定、トライアルデータは、パブリックに再生可能である。

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