論文の概要: Improving the Efficiency of Language Agent Teams with Adaptive Task Graphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.06320v1
- Date: Thu, 07 May 2026 14:19:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-08 22:27:11.887152
- Title: Improving the Efficiency of Language Agent Teams with Adaptive Task Graphs
- Title（参考訳）: 適応型タスクグラフによる言語エージェントチームの効率向上
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)はますますチームにデプロイされているが、既存のコーディネーションアプローチは2つの極端な部分を占めることが多い。
本稿では,Language Agent Teams for Task Evolution (LATTE)を紹介した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.26652574704317
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large language models (LLMs) are increasingly deployed in teams, yet existing coordination approaches often occupy two extremes. Highly structured methods rely on fixed roles, pipelines, or task decompositions assigned a priori. In contrast, fully unstructured teams enable adaptability and exploration but suffer from inefficiencies such as error propagation, inter-agent conflicts, and wasted resources (measured in time, tokens, or file operations). We introduce Language Agent Teams for Task Evolution (LATTE), a framework for coordinating LLM teams inspired by distributed systems, where processors must operate under partial observability and communication constraints. In LATTE, a team of agents collaboratively construct and maintain a shared, evolving coordination graph which encodes sub-task dependencies, individual agent assignment, and the current state of sub-task progress. This protocol maintains consistency while empowering agents to dynamically allocate work, adapt coordination, and discover new tasks. Across multiple collaborative tasks and a variety of base models, we demonstrate how LATTE reduces token usage, wall-clock time, communication, and coordination failures (e.g. file conflicts and redundant outputs) while matching or exceeding the accuracy of standard designs including MetaGPT, decentralized teams, top-down Leader-Worker hierarchies, and static decompositions.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)はますますチームにデプロイされているが、既存のコーディネーションアプローチは2つの極端を占有することが多い。
高度に構造化されたメソッドは、プリオリに割り当てられた固定されたロールやパイプライン、タスクの分解に依存する。
対照的に、完全に構造化されていないチームは適応性と探索を可能にするが、エラーの伝播、エージェント間の衝突、リソースの浪費(時間、トークン、ファイル操作など)といった非効率に悩まされる。
本稿では,Language Agent Teams for Task Evolution (LATTE)について紹介する。
LATTEでは、エージェントのチームが共同で、サブタスク依存、個々のエージェント割り当て、サブタスク進行の現在の状態をエンコードする共有で進化したコーディネーショングラフを構築し、維持する。
このプロトコルは、エージェントが動的に作業を割り当て、調整を適応し、新しいタスクを発見できるようにしながら、一貫性を維持します。
複数のコラボレーティブなタスクとさまざまなベースモデルにおいて、LATTEはトークンの使用、ウォールクロック時間、通信、調整失敗(例えば、ファイルの競合や冗長な出力)を減らし、MetaGPT、分散化されたチーム、トップダウンのLead-Worker階層、静的分解といった標準設計の精度を一致または超過することを示した。
関連論文リスト
- Inference-Time Graph Engineering for Multi-Agent LLM Workflows [51.56038180639833]
ReActNetは、クエリとロール特化エージェントのセットを一連の有向通信グラフにコンパイルする、トレーニング不要のフレームワークである。
ReActNetは、競争的推論コストを維持しつつ、固定トポロジと学習トポロジのベースラインを一貫して改善することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-09-04T23:32:11Z) - Communication-Efficient Digital-Twin Coordination for Heterogeneous LLM Embodied Agents over Computing Power Networks [48.90302419915548]
異種大規模言語モデル(LLM)を駆使したエージェントチームは、スマートファクトリー、倉庫、サービスロボティクスに広く配備されている。
軽量ディジタルツイン(DT)上に構築したネットワーク協調フレームワーク LDT-Coord を提案する。
具体的には、各エージェントは、意図したアクションを独立して選択し、共有リソースに対するアクション決定と構造化時間制約の両方をDTサーバに通知する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-07-10T12:10:31Z) - Benchmarking Open-Ended Multi-Agent Coordination in Language Agents [48.1363632826625]
Alemは、手続き的に生成されたコーディネーションタスク、ソフトな特殊化、コミュニケーション、制御可能なコーディネーションの難しさを、長い水平サバイバルの世界に埋め込む。
Craftaxライクなダイナミックス上に構築されたオープンなマルチエージェント協調のためのJAXベースのベンチマークである$alem$を紹介します。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-06T21:13:43Z) - HULK: Large-scale Hierarchical Coordination under Continual and Uncertain Temporal Tasks [5.337512368549053]
この研究は、連続的かつ不確実な時間的タスクの下での大規模調整問題に取り組む。
提案された階層的なフレームワークであるHULKは、2つのインターリーブされたレイヤで構成されている。
種々の時間的タスクと環境不確実性の下で, 大規模異種システムに対して厳密に検証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-09T06:10:40Z) - Small Model as Master Orchestrator: Learning Unified Agent-Tool Orchestration with Parallel Subtask Decomposition [61.291733522717415]
Agent-as-Toolは並列オーケストレーションのパラダイムであり、エージェントとツールの両方を標準化された学習可能なアクション空間に緩和する。
ParaManagerは、サブタスク解決から計画決定を分離し、ステート対応の並列サブタスク分解、デリゲート、非同期実行を可能にする。
実験により、ParaManagerは複数のベンチマークで高い性能を示し、目に見えないモデルプールの下で堅牢な一般化を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-18T14:41:27Z) - Effective Strategies for Asynchronous Software Engineering Agents [52.76455094324273]
本稿では,集中型タスクデリゲート,非同期実行,独立したワークスペースという,3つのSWEプリミティブに根ざした構造化マルチエージェント協調パラダイムを導入する。
CAIDは,紙再生タスク(PaperBench)では26.7%,Pythonライブラリ開発タスクでは14.3%,単一エージェントベースラインでは26.7%の精度向上を実現している。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-23T02:26:35Z) - GoAgent: Group-of-Agents Communication Topology Generation for LLM-based Multi-Agent Systems [55.12339141172908]
GoAgentは、協調グループをMAS構築の原子単位として明示的に扱う通信トポロジ生成手法である。
6つのベンチマークの実験では、GoAgentの最先端のパフォーマンスを93.84%の平均精度で証明し、トークン消費を約17%削減した。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-20T06:21:32Z) - Verification-Aware Planning for Multi-Agent Systems [35.82875628010279]
We present VeriMAP, a framework for multi-agent collaboration with verification-aware planning。
プランナーはタスクを分解し、サブタスクの依存関係をモデル化し、プランナー定義のパス基準をエンコードする。
検証対応計画がマルチエージェントシステムにおける信頼性の高い協調と反復的改善を実現する方法を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-20T02:54:29Z) - Learning to Interact in World Latent for Team Coordination [53.51290193631586]
本研究は,多エージェント強化学習(MARL)におけるチーム協調を支援するために,対話型ワールドラテント(IWoL)という新しい表現学習フレームワークを提案する。
コミュニケーションプロトコルを直接モデル化することにより,エージェント間関係とタスク固有の世界情報とを協調的にキャプチャする学習可能な表現空間を構築する。
私たちの表現は、各エージェントの暗黙のラテントとしてだけでなく、コミュニケーションのための明示的なメッセージとしても使用できます。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-29T22:13:39Z) - Federation of Agents: A Semantics-Aware Communication Fabric for Large-Scale Agentic AI [1.8244641115869653]
エージェントのフェデレーション(FoA)は,マルチエージェントのコーディネーションを動的かつ能力駆動的なコラボレーションに変換する分散オーケストレーションフレームワークである。
FoAは、セマンティック埋め込みを通じてエージェント機能を検索可能にするマシン可読プロファイルであるVersioned Capability Vectors (VCVs)を導入した。
単一モデルベースラインよりも13倍の改善が見られ、クラスタリング強化労働力は複雑な推論タスクに特に有効である。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-24T14:38:06Z) - XAgents: A Unified Framework for Multi-Agent Cooperation via IF-THEN Rules and Multipolar Task Processing Graph [14.273739638741139]
XAgentsはマルチポーラタスク処理グラフとIF-THENルールに基づいて構築された統合マルチエージェント協調フレームワークである。
XAgentsは、知識型および論理型問合せタスクの両方において、最先端のシングルエージェントおよびマルチエージェントアプローチを一貫して超越している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-12T08:40:58Z) - Towards Collaborative Intelligence: Propagating Intentions and Reasoning for Multi-Agent Coordination with Large Language Models [41.95288786980204]
現在のエージェントフレームワークは、シングルエージェント実行への依存に悩まされ、モジュール間通信が堅牢でないことが多い。
協調的なMARLにおける協調行動を可能にするための協調エージェントとして,大規模言語モデルを訓練するためのフレームワークを提案する。
伝搬ネットワークは、放送意図をチームメイト固有のコミュニケーションメッセージに変換し、指定されたチームメイトと関連する目標を共有する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-17T13:14:00Z) - Large Language Models for Orchestrating Bimanual Robots [19.60907949776435]
本稿では,Language-based Bimanual Orchestration (LABOR)を提案する。
NICOLヒューマノイドロボットを用いた2種類の長距離作業のシミュレーション実験により,本手法の評価を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-02T15:08:35Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。