論文の概要: Phase Transition for Budgeted Multi-Agent Synergy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.17311v1
• Date: Sat, 24 Jan 2026 05:32:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-27 15:23:07.514673
• Title: Phase Transition for Budgeted Multi-Agent Synergy
• Title（参考訳）: 予算型マルチエージェントの相転移
• Authors: Bang Liu, Linglong Kong, Jian Pei,
• Abstract要約: マルチエージェントシステムは信頼性を向上させることができるが、固定された推論予算の下では、しばしば役立つか、飽和するか、崩壊するかさえある。 我々は、現代のエージェントスタックの3つの束縛制約からこれらの状態を予測する最小限の校正可能な理論を開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.486076708302456
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-agent systems can improve reliability, yet under a fixed inference budget they often help, saturate, or even collapse. We develop a minimal and calibratable theory that predicts these regimes from three binding constraints of modern agent stacks: finite context windows, lossy inter-agent communication, and shared failures among similar agents. Each leaf agent is summarized by a compute-performance scaling exponent $β$; communication is captured by a message-length fidelity curve $γ(m)$; dependence is captured by an effective shared-error correlation $ρ$; and a context window $W$ imposes hard fan-in limits that make hierarchy necessary. For binary success/failure tasks with majority aggregation, we prove a sharp phase transition for deep $b$-ary trees with correlated inputs and lossy communication: a single scalar $α_ρ$ (combining $γ(m)$, $ρ$, and fan-in $b$) determines whether weak signal is amplified to a nontrivial fixed point or washed out to chance. In the amplifying regime, we derive an organization exponent $s$ and show that budgeted synergy, i.e., outperforming the best single agent under the same total budget, occurs exactly when $s>β$, yielding closed-form compute allocation rules and explicit budget thresholds. We further characterize saturation via a mixing depth and provide a conservative clipped predictor that remains accurate across growth and saturation. A continuous-performance warm-up gives closed-form risks for star, chain, and tree organizations, making correlation- and communication-induced floors explicit and exposing the core design trade-offs in a smooth setting. Finally, we validate the predicted phase boundaries in controlled synthetic simulations and show how the same mechanisms explain the dominant bottlenecks reported in recent large-scale matched-budget studies of LLM agent-system scaling.
• Abstract（参考訳）: マルチエージェントシステムは信頼性を向上させることができるが、固定された推論予算の下では、しばしば役立つか、飽和するか、崩壊するかさえある。 我々は, 有限コンテキストウィンドウ, エージェント間通信の損失, 類似エージェント間の共有障害という, 現代のエージェントスタックの3つの結合制約からこれらの状態を予測する最小限の校正可能な理論を開発した。 各リーフエージェントは計算性能スケーリング指数$β$で要約され、通信はメッセージ長フィデリティ曲線$γ(m)$でキャプチャされ、依存は効果的な共有エラー相関$ρ$でキャプチャされ、コンテキストウィンドウ$W$は、階層構造を必要とするハードファンイン制限を課す。 多数集合を持つ二分的成功/失敗タスクに対しては、深い$b$-ary木に対して、相関入力と損失通信を持つ鋭い位相遷移が証明される: 1つのスカラー$α_ρ$ ($γ(m)$, $ρ$, fan-in $b$) は、弱信号が非自明な固定点に増幅されるか、あるいは偶然に洗い出されたかを決定する。 増幅体制において、私たちは組織指数$s$を導出し、予算の相乗効果、すなわち、同じ予算の下で最高のシングルエージェントを上回り、$s>β$のときに正確に発生し、クローズドフォームの計算割り当てルールと明確な予算しきい値が得られることを示す。 さらに, 混合深度による飽和を特徴付けるとともに, 成長および飽和期間にわたって精度が保たれる保守的なクリッピング予測器を提供する。 継続的なパフォーマンスのウォームアップは、スター、チェーン、ツリー組織に対してクローズドフォームのリスクを与え、相関性およびコミュニケーションによって引き起こされるフロアを明確化し、コアデザインのトレードオフをスムーズな環境で露呈する。 最後に、制御された合成シミュレーションにおいて、予測された位相境界を検証し、LLMエージェントシステムスケーリングの大規模マッチング予算研究で報告された主要なボトルネックについて、同じメカニズムがどのように説明されているかを示す。

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