論文の概要: Learning to Orchestrate Agents under Uncertainty

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.27073v1
• Date: Tue, 26 May 2026 14:23:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-27 17:51:42.218426
• Title: Learning to Orchestrate Agents under Uncertainty
• Title（参考訳）: 不確実性下でのエージェントのオーケストレーションの学習
• Abstract要約: 本研究では,不確実性下における異種エージェントの適応的オーケストレーションの問題について検討する。 エージェントよりも帯域幅の問題としてオーケストレーションをリキャストする軽量フレームワークであるBOT-Orchを提案する。 正規化オーケストレーションは標準的な仮定で$mathcalO(sqrtT)$ regretを楽しんでおり、同じ平均報酬を持つエージェント間の選好順序を確実に誘導するが、分布アライメントが異なることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.259311190073734
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Adaptive orchestration of heterogeneous agents requires making sequential delegation decisions under uncertain and evolving agent behaviour, e.g., coordinating specialised AI models with varying reliability, cost, and response quality. While prior work on agent orchestration focuses on performance or cost, uncertainty in agent reliability and output distributions is typically not modelled explicitly at the orchestration level. In this work, we study the problem of adaptive orchestration of heterogeneous agents under uncertainty, where a meta-controller must decide when to delegate to an agent, accounting for reliability, cost, and uncertainty. We propose BOT-Orch, a lightweight framework that recasts orchestration as a bandit problem over agents, regularized by OT distances between agent output distributions and task-specific reference distributions. We show that the regularised orchestration enjoys $\mathcal{O}(\sqrt{T})$ regret under standard assumptions, and provably induces preference ordering among agents with identical mean rewards but differing distributional alignment. Empirically, we demonstrate that BOT-Orch outperforms standard bandit and heuristic baselines in synthetic but adversarial task allocation settings with heterogeneous, non-i.i.d. agent behaviour.
• Abstract（参考訳）: 異種エージェントの適応的なオーケストレーションには、不確実で進化しているエージェントの振る舞いの下でシーケンシャルなデリゲーション決定を行う必要がある。 エージェントオーケストレーションに関する以前の作業はパフォーマンスやコストに重点を置いていたが、エージェントの信頼性と出力分布の不確実性は通常、オーケストレーションレベルで明示的にモデル化されない。 本研究では,不確実性下における異種エージェントの適応的オーケストレーションの問題について検討する。そこでは,メタコントローラがエージェントにいつ委譲するか,信頼性,コスト,不確実性を考慮して決定しなければならない。 BOT-Orchは,エージェントの出力分布とタスク固有の参照分布の間のOT距離によって正規化される,エージェント上の帯域幅問題としてオーケストレーションをリキャストする軽量フレームワークである。 正規化オーケストレーションは標準的な仮定で$\mathcal{O}(\sqrt{T})$ regretを楽しんでおり、同じ平均報酬を持つエージェント間の選好順序を確実に誘導するが、分布アライメントが異なることを示す。 実験的に、BOT-Orchは、異種、非i.d.エージェントの振る舞いを持つ合成タスク割り当て設定において、標準のバンディットとヒューリスティックベースラインよりも優れていることを示した。

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