論文の概要: MAS-Orchestra: Understanding and Improving Multi-Agent Reasoning Through Holistic Orchestration and Controlled Benchmarks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.14652v2
- Date: Thu, 29 Jan 2026 16:05:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-30 16:22:49.30846
- Title: MAS-Orchestra: Understanding and Improving Multi-Agent Reasoning Through Holistic Orchestration and Controlled Benchmarks
- Title（参考訳）: MAS-Orchestra: ホロスティックオーケストレーションと制御ベンチマークによるマルチエージェント推論の理解と改善
- Authors: Zixuan Ke, Yifei Ming, Austin Xu, Ryan Chin, Xuan-Phi Nguyen, Prathyusha Jwalapuram, Jiayu Wang, Semih Yavuz, Caiming Xiong, Shafiq Joty,
- Abstract要約: 関数呼び出し強化学習問題としてMASオーケストレーションを定式化する訓練時間フレームワークとしてMASOrchestraを提案する。
MAS-Orchestraでは、複雑なゴール指向のサブエージェントは呼び出し可能な関数として抽象化され、システム構造に対する大域的推論を可能にする。
分析の結果,MASはタスク構造や検証プロトコル,オーケストレータとサブエージェントの両方の機能に大きく依存していることが判明した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 86.05918381895555
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: While multi-agent systems (MAS) promise elevated intelligence through coordination of agents, current approaches to automatic MAS design under-deliver. Such shortcomings stem from two key factors: (1) methodological complexity - agent orchestration is performed using sequential, code-level execution that limits global system-level holistic reasoning and scales poorly with agent complexity - and (2) efficacy uncertainty - MAS are deployed without understanding if there are tangible benefits compared to single-agent systems (SAS). We propose MASOrchestra, a training-time framework that formulates MAS orchestration as a function-calling reinforcement learning problem with holistic orchestration, generating an entire MAS at once. In MAS-Orchestra, complex, goal-oriented subagents are abstracted as callable functions, enabling global reasoning over system structure while hiding internal execution details. To rigorously study when and why MAS are beneficial, we introduce MASBENCH, a controlled benchmark that characterizes tasks along five axes: Depth, Horizon, Breadth, Parallel, and Robustness. Our analysis reveals that MAS gains depend critically on task structure, verification protocols, and the capabilities of both orchestrator and subagents, rather than holding universally. Guided by these insights, MAS-Orchestra achieves consistent improvements on public benchmarks including mathematical reasoning, multi-hop QA, and search-based QA, while achieving more than 10x efficiency over strong baselines. Together, MAS-Orchestra and MASBENCH enable better training and understanding of MAS in the pursuit of multi-agent intelligence.
- Abstract（参考訳）: マルチエージェントシステム(MAS)はエージェントの協調によるインテリジェンスの向上を約束する一方で、自動MAS設計のアンダーデリバリへの現在のアプローチである。
このような欠点は,(1)方法論的複雑性 - エージェントオーケストレーションは,グローバルシステムレベルの全体的推論を制限し,エージェントの複雑性に悪影響を及ぼすような,シーケンシャルなコードレベルの実行を使用して実行される - (2) 不確実性 – MASは,単一エージェントシステム(SAS)と比較して明確なメリットがあるかどうかを理解せずにデプロイされる,という2つの要因に起因しています。
我々は,MASOrchestraを提案する。MASOrchestraは,MASオーケストレーションを関数呼び出し強化学習問題として定式化し,全MASを一度に生成する学習時間フレームワークである。
MAS-Orchestraでは、複雑なゴール指向サブエージェントを呼び出し可能な関数として抽象化し、内部実行の詳細を隠蔽しながらシステム構造に対するグローバルな推論を可能にする。
MASがいつ、なぜ有益なのかを厳格に研究するために、Depth、Horizon、Breadth、Parallel、Robustnessの5つの軸に沿ったタスクを特徴付ける制御ベンチマークであるMASBENCHを紹介する。
分析の結果,MASはタスク構造や検証プロトコル,オーケストレータとサブエージェントの両方の能力に大きく依存していることが判明した。
これらの知見に導かれて、MAS-Orchestraは、数学的推論、マルチホップQA、検索ベースのQAを含む公開ベンチマークにおける一貫した改善を実現し、強力なベースラインよりも10倍以上の効率を達成する。
MAS-OrchestraとMASBENCHは、マルチエージェントインテリジェンスを追求する上で、MASのより良いトレーニングと理解を可能にする。
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