論文の概要: SwarmWorld: Stigmergic technological evolution in societies of language-model agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.26081v1
- Date: Wed, 26 Aug 2026 17:45:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-27 14:15:16.011182
- Title: SwarmWorld: Stigmergic technological evolution in societies of language-model agents
- Title（参考訳）: SwarmWorld:言語モデルエージェントの社会におけるスティグメナジー的技術進化
- Abstract要約: 分散化されたエージェントが機能的技術を構築し、独立した検索より優れているかどうかは不明だ。
ここでは、当初、SwarmWorldにおける同質のLLMエージェントが、技術社会の発展に役割やレシピを割り当てることなく自己組織化された。
共有社会は、より広く、より弾力性のある技術ポートフォリオを、Nの孤立した調査ベースラインよりも発展させます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0195618602298682
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Collective intelligence can emerge when individuals coordinate through a shared environment, allowing local actions to accumulate into durable social organization. Language-model agents offer a new substrate for this process, yet most multi-agent systems rely on direct conversation, predefined roles, or centralized workflows. It remains unclear whether decentralized agents can build functional technologies and outperform independent search. Here, initially homogeneous LLM agents in SwarmWorld self-organize without assigned roles or recipes into evolving technological societies. Agents explore a spatial environment, process resources, test materials, construct persistent artifacts, and write executable controllers evaluated by a deterministic simulator under unseen disturbances after the agents are removed. SwarmWorld splits cognition from consequence: agents propose architectures and controllers within fixed action and material schemas, while the simulated world determines function. Shared societies develop broader, more resilient technological portfolios than a strong best-of-N isolated-search baseline, although isolated search remains competitive for the strongest artifact. Agents differentiate into exploration, construction, maintenance, and coordination behaviors, transitioning as the world matures. Technologies accumulate through collaborative construction, executable inheritance, and persistent agent-artifact networks, with most reuse beginning through physical observation rather than communication. Explicit cultural mechanisms amplify collaboration and organization, but functional benefits depend on outcome and timescale. Physical stigmergy alone supports capable societies, while interaction drives persistent technological ecologies rather than universally superior individual inventions.
- Abstract（参考訳）: 集団的知性は、個人が共有環境を通して協調するときに出現し、局所的な行動が永続的な社会組織に蓄積することを可能にする。
言語モデルエージェントはこのプロセスの新たな基盤を提供するが、ほとんどのマルチエージェントシステムは直接会話、事前定義された役割、集中型ワークフローに依存している。
分散化されたエージェントが機能的技術を構築し、独立した検索より優れているかどうかは不明だ。
ここでは、当初、SwarmWorldにおける同質のLLMエージェントが、技術社会の発展に役割やレシピを割り当てることなく自己組織化された。
エージェントは、空間環境を探索し、資源を処理し、試験材料を構築し、永続的なアーティファクトを構築し、エージェントを除去した後、目に見えない乱の下で決定論的シミュレータによって評価される実行可能なコントローラを記述する。
エージェントは、固定されたアクションとマテリアルスキーマ内のアーキテクチャとコントローラを提案し、シミュレートされた世界は機能を決定する。
共有された社会は、最強のNの孤立した検索ベースラインよりも広く、より弾力性のある技術ポートフォリオを発達させるが、孤立した検索は最強のアーティファクトに対して競争力がある。
エージェントは、世界が成熟するにつれて、探索、建設、保守、調整の行動に分化する。
技術は協調的な構築、実行可能継承、永続的なエージェント・アーティファクト・ネットワークを通じて蓄積される。
明確な文化的メカニズムはコラボレーションと組織を増幅しますが、機能的なメリットは成果とタイムスケールに依存します。
物理的スティグマーギーは単独で有能な社会を支え、相互作用は個々の発明が普遍的に優れているというよりも、永続的な技術的エコロジーを駆動する。
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