論文の概要: Orchestra-o1: Omnimodal Agent Orchestration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.13707v1
• Date: Wed, 10 Jun 2026 04:50:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-15 16:00:42.507789
• Title: Orchestra-o1: Omnimodal Agent Orchestration
• Title（参考訳）: Orchestra-o1:Omnimodal Agent Orchestration
• Authors: Fan Zhang, Vireo Zhang, Shengju Qian, Haoxuan Li, Hao Wu, Jinyang Wu, Donghao Zhou, Zhihong Zhu, Zheng Lian, Xin Wang, Pheng-Ann Heng,
• Abstract要約: Orchestra-o1は、複数のモダリティをまたいだ効率的なエージェントコラボレーションをサポートするように設計された、オムニモーダルなエージェントオーケストレーションフレームワークである。 本研究は,モダリティを意識したタスクの分解,オンラインサブエージェントの特殊化,並列サブタスク実行を可能にする統一的なオーケストレーション機構を導入する。 このスケーラブルな設計により、エージェントシステムは異種情報ソースを含む複雑な現実世界のタスクに効果的に取り組むことができ、OmniGAIAベンチマークの精度は10.3%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.34907006336108
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The recent success of agent swarms has shifted the paradigm of large language model (LLM)-based agents from single-agent workflows to multi-agent systems, highlighting the importance of agent orchestration for task decomposition and collaboration. However, existing orchestration frameworks are limited to a narrow set of modalities and struggle to generalize to more complex settings where heterogeneous modalities coexist and interact. This limitation becomes particularly pronounced in omnimodal scenarios, where tasks require the unified understanding and coordination of diverse inputs such as text, image, audio, and video. In this work, we propose Orchestra-o1, an omnimodal agent orchestration framework designed to support efficient agent collaboration across multiple modalities. Orchestra-o1 introduces a unified orchestration mechanism that enables modality-aware task decomposition, online sub-agent specialization, and parallel sub-task execution. This scalable design allows agent systems to effectively tackle complex real-world tasks involving heterogeneous information sources, surpassing the second-best approach by 10.3% accuracy on the OmniGAIA benchmark. Furthermore, we introduce decision-aligned group relative policy optimization (DA-GRPO), an efficient agentic reinforcement learning approach for training Orchestra-o1-8B, which also achieves state-of-the-art performance against all existing open-source omnimodal agents.
• Abstract（参考訳）: 最近のエージェントスワムの成功により、大規模言語モデル(LLM)ベースのエージェントのパラダイムが単一エージェントワークフローからマルチエージェントシステムに移行し、タスクの分解とコラボレーションにおけるエージェントオーケストレーションの重要性が強調された。 しかし、既存のオーケストレーションフレームワークは限られたモダリティに限られており、異質なモダリティが共存し相互作用するより複雑な設定に一般化するのに苦労している。 この制限は、タスクがテキスト、画像、オーディオ、ビデオなどの多様な入力の統一された理解と調整を必要とするような、一様でないシナリオにおいて特に顕著になる。 本研究では,複数のモーダルをまたいだ効率的なエージェント協調を支援するために設計された,一様エージェントオーケストレーションフレームワークであるOrchestrator-o1を提案する。 Orchestra-o1では、モダリティ対応タスクの分解、オンラインサブエージェントの特殊化、並列サブタスク実行を可能にする統一的なオーケストレーションメカニズムが導入されている。 このスケーラブルな設計により、エージェントシステムは異種情報ソースを含む複雑な現実世界のタスクに効果的に取り組むことができ、OmniGAIAベンチマークの精度は10.3%向上した。 さらに,決定整合型グループ相対ポリシー最適化 (DA-GRPO) を導入する。これは,Orchestrator-o1-8Bのトレーニングに有効なエージェント強化学習手法であり,既存の全オープンソースエージェントに対して最先端のパフォーマンスを実現する。

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