論文の概要: Multi-Agent LLMs Fail to Explore Each Other

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.11250v1
• Date: Mon, 13 Jul 2026 08:34:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-14 17:47:21.396878
• Title: Multi-Agent LLMs Fail to Explore Each Other
• Title（参考訳）: マルチエージェントLLMはお互いを探索できない
• Abstract要約: 本稿では,現代の大規模言語モデル (LLM) エージェントが相互に対話する際に効果的に探索できないことを示す。 MACE(Multi- Agent Contextual Exploration)は、構造化されたピア選択による探索を明示的に促進する軽量なフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.74439361133657
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Exploration is essential for reliable autonomy in multi-agent systems, yet it remains unclear whether large language model (LLM) agents can explore effectively when interacting with one another. We show that modern LLM agents fail to do so, often exhibiting myopic and polarized interaction patterns that lead to suboptimal coordination and increased regret. We formalize this challenge as the Multi-Agent Exploration problem, modeling it as a partially observable stochastic game (POSG) problem in which agents must probe peers to infer their capabilities and identify effective interaction strategies. To address this, we introduce Multi- Agent Contextual Exploration (MACE), a lightweight framework that explicitly promotes exploration through structured peer selection. Across both contextual and parametric diversity settings, MACE substantially improves exploration behavior and downstream task performance. We further show theoretically that the value of exploration increases with agent diversity. Overall, our results highlight a fundamental limitation of current LLM agents and underscore the importance of explicitly guided exploration for reliable multi-agent autonomy. Code will be released in https://github.com/deeplearning-wisc/mace
• Abstract（参考訳）: マルチエージェントシステムにおける信頼性の高い自律性には探索が不可欠であるが,大規模言語モデル (LLM) エージェントが相互に対話する際に効果的に探索できるかどうかは不明である。 現代のLSMエージェントは、しばしば、近視的および偏光的相互作用パターンを呈し、極端に協調し、後悔を増す。 我々は,この課題をマルチエージェント探索問題として定式化し,これを部分的に観測可能な確率ゲーム(POSG)問題としてモデル化する。 これを解決するために、構造化ピア選択による探索を明示的に促進する軽量なフレームワークであるMulti- Agent Contextual Exploration (MACE)を導入する。 コンテキストとパラメトリックの両方の多様性設定において、MACEは探索行動と下流タスクのパフォーマンスを大幅に改善する。 さらに,エージェントの多様性によって探索の価値が増大することが理論的に示されている。 以上の結果から,既存のLLMエージェントの基本的な制限が強調され,信頼性の高いマルチエージェント自律性のための明確なガイド付き探索の重要性が浮き彫りになった。 コードはhttps://github.com/deeplearning-wisc/maceでリリースされる。

関連論文リスト

• AffectAgent: Collaborative Multi-Agent Reasoning for Retrieval-Augmented Multimodal Emotion Recognition [62.16431420189863]
  LLMに基づくマルチモーダル感情認識は静的なパラメトリックメモリに依存しており、ニュアンス化された感情状態の解釈時にしばしば幻覚を与える。 本稿では,感情指向型マルチエージェント検索拡張生成フレームワークであるAffectAgentを紹介する。 AffectAgentは3つの共同最適化されたエージェント、すなわちクエリプランナー、エビデンスフィルタ、感情生成器から構成される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-14T13:49:19Z)
• MARTI-MARS$^2$: Scaling Multi-Agent Self-Search via Reinforcement Learning for Code Generation [64.2621682259008]
  セルフサーチスケーリングによるマルチエージェント強化トレーニングと推論フレームワーク(MARTI-MARS2) 本稿では,MARTI-MARS2を用いたマルチエージェント強化学習・推論フレームワークを提案する。 我々は、MARTI-MARS2が77.7%を獲得し、GPT-5.1のような強力なベースラインを、挑戦的なコード生成ベンチマークで上回っていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-08T07:28:44Z)
• Can an Individual Manipulate the Collective Decisions of Multi-Agents? [53.01767232004823]
  M-Spoilerは、マルチエージェントシステム内のエージェントインタラクションをシミュレートして、対向サンプルを生成するフレームワークである。 M-スポイラーは、敵対的サンプルの最適化を積極的に支援するスタブボーン剤を導入した。 本研究は,マルチエージェントシステムにおける個々のエージェントの知識によって引き起こされるリスクを検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-20T01:54:20Z)
• AgentGym-RL: Training LLM Agents for Long-Horizon Decision Making through Multi-Turn Reinforcement Learning [129.44038804430542]
  本稿では,マルチターン対話型意思決定のためのLLMエージェントをRLで学習する新しいフレームワークであるAgentGym-RLを紹介する。 本研究では,探索-探索バランスと安定したRL最適化のためのトレーニング手法であるScalingInter-RLを提案する。 当社のエージェントは、さまざまな環境にまたがる27のタスクで、商用モデルにマッチするか、超えています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-10T16:46:11Z)
• SE-Agent: Self-Evolution Trajectory Optimization in Multi-Step Reasoning with LLM-Based Agents [32.76299758137446]
  大規模言語モデル(LLM)ベースのエージェントは、最近、複雑な推論とツールの使用において、環境とのマルチステップのインタラクションを通じて印象的な機能を示した。 これらの軌道にはリッチなフィードバックが含まれており、エージェントを正しい方向に誘導して問題を正しく解くことができる。 モンテカルロ木探索 (MCTS) のような一般的な手法は、探索と搾取を効果的にバランスさせることができるが、それらは様々な軌道間の相互依存を無視している。 エージェントが推論プロセスを反復的に最適化できる自己進化フレームワークSE-Agentを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-04T05:51:55Z)
• ReMA: Learning to Meta-think for LLMs with Multi-Agent Reinforcement Learning [53.817538122688944]
  Reinforced Meta-thinking Agents (ReMA) を導入し,Large Language Models (LLMs) の推論からメタ思考行動を求める。 ReMAは、推論プロセスを2つの階層的なエージェントに分解する。戦略上の監視と計画を生成するハイレベルなメタ思考エージェントと、詳細な実行のための低レベルな推論エージェントである。 単ターン実験による実験結果から、ReMAは複雑な推論タスクにおいて単エージェントRLベースラインよりも優れることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-12T16:05:31Z)
• MESA: Cooperative Meta-Exploration in Multi-Agent Learning through Exploiting State-Action Space Structure [37.56309011441144]
  本稿では,協調型マルチエージェント学習のためのメタ探索手法であるMESAを紹介する。 エージェントはまず、訓練タスクからエージェントの高度に反転する状態-行動サブスペースを識別し、次にサブスペースを"探索する"ための多様な探索ポリシーのセットを学ぶことで探索を学ぶ。 実験の結果,多エージェント粒子環境とマルチエージェント MuJoCo 環境におけるスパース・リワードタスクにおいて,MESA は学習された探索ポリシにより,大幅な性能向上を実現していることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-01T23:19:48Z)
• Challenges Faced by Large Language Models in Solving Multi-Agent Flocking [17.081075782529098]
  フラッキング(Flocking)とは、システム内の複数のエージェントが衝突を避け、望ましい形成を維持しながら互いに近づこうとする行動である。 近年,大規模言語モデル (LLM) は,個々の意思決定者として様々な協調課題を解くという印象的な能力を示している。 本稿では,マルチエージェント・フロッキングにおいてLLMが直面する課題について論じ,今後の改善分野を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-06T22:34:07Z)
• Imagine, Initialize, and Explore: An Effective Exploration Method in Multi-Agent Reinforcement Learning [27.81925751697255]
  複雑なシナリオにおける効率的なマルチエージェント探索法を提案する。 我々は、状態、観察、プロンプト、行動、報酬が自己回帰的に予測されるシーケンスモデリング問題として想像を定式化する。 臨界状態のエージェントを初期化することにより、IIEは潜在的に重要な未探索領域を発見する可能性を大幅に高める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-28T01:45:01Z)
• Cooperation, Competition, and Maliciousness: LLM-Stakeholders Interactive Negotiation [52.930183136111864]
  我々は,大言語モデル(LLM)を評価するためにスコーラブルネゴシエーション(scorable negotiations)を提案する。 合意に達するには、エージェントは強力な算術、推論、探索、計画能力を持つ必要がある。 我々は、新しいゲームを作成し、進化するベンチマークを持つことの難しさを増大させる手順を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-29T13:33:06Z)
• Cooperative Exploration for Multi-Agent Deep Reinforcement Learning [127.4746863307944]
  深層強化学習のための協調型マルチエージェント探索(CMAE)を提案する。 ゴールは正規化エントロピーに基づく手法により、複数の射影状態空間から選択される。 CMAEが様々なタスクのベースラインを一貫して上回っていることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-23T20:06:32Z)

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。