論文の概要: Beyond Individual Intelligence: Surveying Collaboration, Failure Attribution, and Self-Evolution in LLM-based Multi-Agent Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.14892v2
- Date: Fri, 15 May 2026 09:12:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-18 21:22:25.998312
- Title: Beyond Individual Intelligence: Surveying Collaboration, Failure Attribution, and Self-Evolution in LLM-based Multi-Agent Systems
- Title（参考訳）: 個人の知性を超えて - LLMベースのマルチエージェントシステムにおけるコラボレーション,失敗帰属,自己進化を調査する
- Authors: Shihao Qi, Jie Ma, Rui Xing, Wei Guo, Xiao Huang, Zhitao Gao, Jianhao Deng, Jun Liu, Lingling Zhang, Bifan Wei, Boqian Yang, Pinghui Wang, Jianwen Sun, Jing Tao, Yaqiang Wu, Hui Liu, Yu Yao, Tongliang Liu,
- Abstract要約: マルチエージェントシステムは、特殊エージェント間の構造化された協調を通じてこの問題に対処するが、より厳密な調整は、あまり検討されていないリスクを増幅する。
既存の調査では、個々のエージェント能力、マルチエージェントのコラボレーション、エージェントの自己進化を別々にカバーしている。
この調査は4つの因果関係のあるステージを中心にまとめられた統一されたレビューを提供する。これはLIFEの進展(Lay the capabilities foundation)、協力によるエージェントの統合、帰属による障害の発見、自律的な自己改善によるEvolveである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.90791804095561
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: LLM-based autonomous agents have demonstrated strong capabilities in reasoning, planning, and tool use, yet remain limited when tasks require sustained coordination across roles, tools, and environments. Multi-agent systems address this through structured collaboration among specialized agents, but tighter coordination also amplifies a less explored risk: errors can propagate across agents and interaction rounds, producing failures that are difficult to diagnose and rarely translate into structural self-improvement. Existing surveys cover individual agent capabilities, multi-agent collaboration, or agent self-evolution separately, leaving the causal dependencies among them unexamined. This survey provides a unified review organized around four causally linked stages, which we term the LIFE progression: Lay the capability foundation, Integrate agents through collaboration, Find faults through attribution, and Evolve through autonomous self-improvement. For each stage, we provide systematic taxonomies and formally characterize the dependencies between adjacent stages, revealing how each stage both depends on and constrains the next. Beyond synthesizing existing work, we identify open challenges at stage boundaries and propose a cross-stage research agenda for closed-loop multi-agent systems capable of continuously diagnosing failures, reorganizing structures, and refining agent behaviors, extending current coordination frameworks toward more self-organizing forms of collective intelligence. By bridging these previously fragmented research threads, this survey aims to offer both a systematic reference and a conceptual roadmap toward autonomous, self-improving multi-agent intelligence.
- Abstract（参考訳）: LLMベースの自律エージェントは、推論、計画、ツールの使用において強力な能力を示してきたが、タスクが役割、ツール、環境をまたいだ継続的な調整を必要とする場合に制限されている。
エージェントやインタラクションラウンド間でエラーが伝播し、診断が困難で、構造的な自己改善にはほとんど変換されない障害が発生する。
既存の調査では、個々のエージェント能力、マルチエージェントのコラボレーション、エージェントの自己進化を別々にカバーしている。
この調査は4つの因果関係のあるステージを中心にまとめられた統一されたレビューを提供する。これはLIFEの進展(Lay the capabilities foundation)、協力によるエージェントの統合、帰属による障害の発見、自律的な自己改善によるEvolveである。
各段階に対して、系統的な分類を提供し、隣接する段階間の依存関係を形式的に特徴付け、各段階がどのように依存し、次に制約するかを明らかにする。
既存の作業の合成以外にも、ステージ境界におけるオープンな課題を特定し、障害を継続的に診断し、構造を再編成し、エージェントの振る舞いを洗練し、現在のコーディネーションフレームワークをより自己組織化された集団知能の形式へと拡張することのできるクローズドループマルチエージェントシステムのための、クロスステージな研究課題を提案する。
これらの断片化された研究スレッドをブリッジすることで、この調査は、自律的で自己改善型のマルチエージェントインテリジェンスに向けた体系的な参照と概念的なロードマップを提供する。
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