論文の概要: CommCP: Efficient Multi-Agent Coordination via LLM-Based Communication with Conformal Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.06038v1
• Date: Thu, 05 Feb 2026 18:59:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-06 18:49:09.156768
• Title: CommCP: Efficient Multi-Agent Coordination via LLM-Based Communication with Conformal Prediction
• Title（参考訳）: CommCP: コンフォーマル予測を用いたLLM通信による効率的なマルチエージェントコーディネート
• Authors: Xiaopan Zhang, Zejin Wang, Zhixu Li, Jianpeng Yao, Jiachen Li,
• Abstract要約: EQA(Embodied Question Answering, MM-EQA)は、標準EQA(Embodied Question Answering)の新たな拡張である。 MM-EQA用に設計された新しい分散通信フレームワークであるCommCPを提案する。 我々のフレームワークは、コンフォメーション予測を用いて、生成されたメッセージの校正を行い、受信者の気晴らしを最小限にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.27599901280979
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To complete assignments provided by humans in natural language, robots must interpret commands, generate and answer relevant questions for scene understanding, and manipulate target objects. Real-world deployments often require multiple heterogeneous robots with different manipulation capabilities to handle different assignments cooperatively. Beyond the need for specialized manipulation skills, effective information gathering is important in completing these assignments. To address this component of the problem, we formalize the information-gathering process in a fully cooperative setting as an underexplored multi-agent multi-task Embodied Question Answering (MM-EQA) problem, which is a novel extension of canonical Embodied Question Answering (EQA), where effective communication is crucial for coordinating efforts without redundancy. To address this problem, we propose CommCP, a novel LLM-based decentralized communication framework designed for MM-EQA. Our framework employs conformal prediction to calibrate the generated messages, thereby minimizing receiver distractions and enhancing communication reliability. To evaluate our framework, we introduce an MM-EQA benchmark featuring diverse, photo-realistic household scenarios with embodied questions. Experimental results demonstrate that CommCP significantly enhances the task success rate and exploration efficiency over baselines. The experiment videos, code, and dataset are available on our project website: https://comm-cp.github.io.
• Abstract（参考訳）: 自然言語で人間によって提供される課題を完了させるためには、ロボットは命令を解釈し、シーン理解のための関連する質問を生成し、答え、ターゲットオブジェクトを操作する必要がある。 実世界の展開には、異なる操作能力を持つ複数の異種ロボットが協力して作業を行う必要があることが多い。 専門的な操作スキルの必要以上に、これらの課題を完了させる上で効果的な情報収集が重要である。 この課題に対処するため,本研究では,多目的多目的質問回答(MM-EQA)問題として,多目的質問回答(MM-EQA)問題として,多目的質問回答(MM-EQA)問題として,完全協調環境での情報収集プロセスを定式化し,冗長性のない作業のコーディネートに効果的なコミュニケーションが不可欠である。 この問題に対処するために,MM-EQA 用に設計された新しい LLM ベースの分散通信フレームワーク CommCP を提案する。 本フレームワークでは, 受信者の気晴らしを最小限に抑え, 通信信頼性を向上させるために, コンフォメーション予測を用いて生成したメッセージを校正する。 本フレームワークの評価には,多種多様で写真リアリスティックな家庭シナリオを具体化したMM-EQAベンチマークを導入する。 実験結果から,ComCPはタスク成功率と探索効率を大幅に向上させることが示された。 実験ビデオ、コード、データセットはプロジェクトのWebサイトで公開されています。

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