論文の概要: Coordination as an Architectural Layer for LLM-Based Multi-Agent Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.03310v1
- Date: Tue, 05 May 2026 02:56:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-06 19:35:43.740362
- Title: Coordination as an Architectural Layer for LLM-Based Multi-Agent Systems
- Title（参考訳）: LLMに基づくマルチエージェントシステムのための構造層としてのコーディネーション
- Authors: Maksym Nechepurenko, Pavel Shuvalov,
- Abstract要約: マルチエージェントLLMシステムは41%から87%の速度で生産に失敗する。
コーディネーションは、エージェントロジックと情報アクセスから分離可能なアーキテクチャ層として扱われるべきである、と我々は主張する。
我々はこれを予測市場における情報制御設計でインスタンス化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Multi-agent LLM systems fail in production at rates between 41% and 87%, mostly due to coordination defects rather than base-model capability. Existing responses split between cataloguing failure modes empirically and shipping declarative orchestration frameworks as engineering tools; neither delivers a principled mapping from coordination configuration to predictable failure-mode signature. We argue that coordination should be treated as a configurable architectural layer, separable from agent logic and from information access, enabling architectural reasoning rather than only engineering productivity. We instantiate this with an information-controlled design on prediction markets: a single LLM, fixed tools, fixed per-call output cap, and fixed prompt template across five reference coordination configurations, with total compute per question treated as an endogenous architectural output. The Murphy decomposition of the Brier score separates calibration from discriminative power, so configurations leave distinguishable signatures even when aggregate scores coincide. On 100 Polymarket binary markets resolved after the model's training cutoff (claude-opus-4-6) we report Murphy signatures, a cost-quality Pareto frontier, category-conditioned analysis, and a bootstrap power-projection. Three of five pre-specified predictions are upheld in direction; two configurations dominate the Pareto frontier within this regime; exploratory bootstrap intervals separate consensus alignment from others, though pairwise tests do not survive Bonferroni correction at n=100. We also deploy the same configurations as live agents on Foresight Arena under web-search-enabled conditions, as an on-chain replication channel accumulating in parallel. Harness, trace dataset, and production agents are released. We position this as a methodology-validating first instantiation, not a general cross-model claim.
- Abstract（参考訳）: マルチエージェントLLMシステムは、41%から87%の速度で生産に失敗する。
既存の応答は、経験的に障害モードのカタログと宣言的なオーケストレーションフレームワークをエンジニアリングツールとして提供するものとで、どちらもコーディネーション構成から予測可能な障害モードシグネチャへの原則的なマッピングを提供していません。
コーディネーションは構成可能なアーキテクチャ層として扱われ、エージェントロジックと情報アクセスから分離可能であり、エンジニアリングの生産性だけでなくアーキテクチャの推論を可能にするべきだと我々は主張する。
一つのLSM、固定ツール、固定されたコール単位の出力上限、および5つの参照調整構成にまたがる固定されたプロンプトテンプレート、問合せ毎の総計算を内在的アーキテクチャ出力として扱うという、予測市場における情報制御設計でこれをインスタンス化する。
ブライアスコアのマーフィー分解はキャリブレーションを識別力から分離するため、アグリゲーションスコアが一致する場合でも、構成は区別可能なシグネチャを残す。
モデルの縮小後に解決した100のポリマーケットバイナリマーケット(claude-opus-4-6)では、Murphyシグネチャ、コスト品質のParetoフロンティア、カテゴリ条件分析、ブートストラップパワープロジェクションが報告されている。
5つの事前特定された予測のうち3つは順に維持されており、2つの構成がパレート・フロンティアを支配しており、探索的なブートストラップ間隔は他のものとのコンセンサスアライメントを分離している。
また、Web検索可能な条件下で、Foresight Arena上のライブエージェントと同じ構成をデプロイします。
Harness、トレースデータセット、プロダクションエージェントがリリースされている。
我々はこれを、一般的なクロスモデルクレームではなく、第一インスタンス化の方法論を検証するものとして位置づける。
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