論文の概要: Iterative Critique-and-Routing Controller for Multi-Agent Systems with Heterogeneous LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.08686v1
• Date: Sat, 09 May 2026 04:51:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-12 23:28:49.812865
• Title: Iterative Critique-and-Routing Controller for Multi-Agent Systems with Heterogeneous LLMs
• Title（参考訳）: 異種LCMを用いたマルチエージェントシステムに対する反復的批評・経路制御
• Abstract要約: マルチエージェント大言語モデル(LLM)システムは、異種モデルのプールを調整するためのコントローラに依存していることが多い。 逐次決定問題としてマルチエージェントコーディネーションを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.34021188099265
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-agent large language model (LLM) systems often rely on a controller to coordinate a pool of heterogeneous models, yet existing controllers are typically limited to one-shot routing: they select a model once and return its output directly. Such routing-only designs provide no mechanism to critique intermediate drafts or support iterative refinement. To address this limitation, we propose a critique-and-routing controller that casts multi-agent coordination as a sequential decision problem. At each turn, the controller evaluates the current draft, decides whether to stop or continue, and, if needed, selects the next agent for further refinement. We formulate this process as a finite-horizon Markov Decision Process (MDP) with explicit agent-utilization constraints, design a composite reward for controller decisions across turns, and optimize the controller via policy gradients under a Lagrangian-relaxed objective. Extensive experiments across multiple heterogeneous multi-agent systems and seven reasoning benchmarks show that our method consistently outperforms state-of-the-art baselines and substantially narrows the gap to the strongest agent, while using it for fewer than 25% of total calls.
• Abstract（参考訳）: マルチエージェント大言語モデル(LLM)システムは、しばしば不均一モデルのプールを調整するためにコントローラに依存するが、既存のコントローラは通常、1ショットのルーティングに限られる。 このようなルーティングのみの設計は、中間ドラフトを批判したり、反復的な改善をサポートするメカニズムを提供しない。 この制限に対処するため,複数エージェントの協調を逐次決定問題として用いた批判・引き抜き制御器を提案する。 各ターンでコントローラは現在のドラフトを評価し、停止するか継続するかを決定し、必要に応じて次のエージェントを選択してさらなる改善を行う。 有限水平マルコフ決定過程 (MDP) として定式化し, エージェント利用制約を明示し, 制御器決定のための複合報酬をターン毎に設計し, ラグランジアン緩和目標の下で制御器を最適化する。 複数のヘテロジニアスなマルチエージェントシステムと7つの推論ベンチマークによる広範囲な実験により、我々の手法は一貫して最先端のベースラインを上回り、最強のエージェントとのギャップを著しく狭めつつ、総呼び出しの25%未満で使用しています。

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