論文の概要: Automated Multi-Agent Organization Design: From Architecture Search to Organizational Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.27531v1
• Date: Tue, 20 Oct 2026 02:47:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-21 21:58:47.592351
• Title: Automated Multi-Agent Organization Design: From Architecture Search to Organizational Learning
• Title（参考訳）: 組織設計の自動化 - アーキテクチャ検索から組織学習へ
• Abstract要約: 自動化されたマルチエージェント設計は、効果的なアーキテクチャを探すことを超えて進むべきだ、と私たちは主張する。 組織自体を一級設計対象として扱うAMOD(Automated Multi-Agent Organization Design)を提案する。 AMODはエビデンスベースの適応型マルチエージェント組織設計の基礎を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.71515386342846
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Agentic system design is increasingly shifting from hand-crafted prompts and workflows toward automated search over agentic programs and interaction structures, with multi-agent systems receiving growing attention. Yet a central question remains unresolved: when does an automatically generated multi-agent structure exhibit a functionally meaningful division of responsibility? We argue that automated multi-agent design should move beyond searching for effective architectures toward identifying which responsibilities are functionally necessary, how they should be allocated, and when they should change. To explore this, we propose Automated Multi-Agent Organization Design (AMOD), which treats organization itself as a first-class design object, explicitly modeling how agent teams are composed, what functional responsibilities the agents assume, how they coordinate, and how collective decisions are made. We formulate AMOD as an execution-driven design loop. For each task, an automated designer instantiates an organization by assigning functional responsibilities and coordination rules to a set of agents. After execution, task outcomes, intermediate artifacts, and interaction traces are examined to identify which responsibilities may be missing, duplicated, or ineffective, and the organization is revised accordingly. We also propose testing discovered responsibilities by removing them, replacing them with generic roles, or changing their assignment under matched resource budgets, with complementary evaluations. AMOD provides a principled foundation for evidence-based and adaptive multi-agent organization design.
• Abstract（参考訳）: エージェントシステムの設計は、手作りのプロンプトやワークフローからエージェントプログラムやインタラクション構造への自動検索へと、ますますシフトしてきている。 自動生成されたマルチエージェント構造は、いつになって機能的に意味のある責任の分割を示すのか? 自動マルチエージェント設計は、どの責任が機能的に必要か、どのように割り当てるべきか、いつ変更されるべきなのかを特定するために、効果的なアーキテクチャを探すことを超えて進むべきだ、と私たちは主張する。 これを検討するために、組織自体を第一級の設計オブジェクトとして扱うAutomated Multi-Agent Organization Design (AMOD)を提案する。 AMODを実行駆動設計ループとして定式化する。 各タスクに対して、自動化されたデザイナは、一連のエージェントに機能的な責任と調整ルールを割り当てることで、組織をインスタンス化する。 実行後、タスク成果、中間成果物、相互作用トレースを調べて、どの責任が欠落しているか、重複しているか、あるいは有効でないかを特定し、それに従って組織を改訂する。 また,これらを除去し,汎用的な役割に置き換えたり,資源予算の整合の下で割り当てを変更して,補完的な評価を行うことによって,発見された責任のテストも提案する。 AMODはエビデンスベースの適応型マルチエージェント組織設計の基礎を提供する。

関連論文リスト

• Beyond Individual Intelligence: Surveying Collaboration, Failure Attribution, and Self-Evolution in LLM-based Multi-Agent Systems [65.90791804095561]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-14T14:36:13Z)
• OrgAgent: Organize Your Multi-Agent System like a Company [75.47076168155817]
  企業スタイルの階層型マルチエージェントフレームワークであるOrgAgentを紹介します。 企業スタイルの階層で組織されたマルチエージェントシステムは、一般的に他の組織構造よりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-01T15:21:14Z)
• Designing Domain-Specific Agents via Hierarchical Task Abstraction Mechanism [61.01709143437043]
  階層型タスク抽象化機構(HTAM)を中心とした新しいエージェント設計フレームワークを提案する。 具体的には、HTAMは、社会的役割のエミュレーションを超えて、代わりに、複数のエージェントシステムを、あるドメインの固有のタスク依存グラフを反映する論理階層に構造化する。 我々は、複雑な地理空間解析に適したマルチエージェントシステムであるEarthAgentとして、このフレームワークをインスタンス化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-21T12:25:47Z)
• AI Agents vs. Agentic AI: A Conceptual Taxonomy, Applications and Challenges [3.7414278978078204]
  このレビューは、AIエージェントとエージェントAIを批判的に区別し、構造化された概念分類、アプリケーションマッピング、そして、異なる設計哲学と能力を明らかにするための機会と課題の分析を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-15T16:21:33Z)
• Agent-Oriented Planning in Multi-Agent Systems [54.429028104022066]
  マルチエージェントシステムにおけるエージェント指向計画のための新しいフレームワークであるAOPを提案する。 本研究では, エージェント指向計画の3つの重要な設計原則, 可解性, 完全性, 非冗長性を明らかにする。 大規模実験は,マルチエージェントシステムにおける単一エージェントシステムと既存の計画戦略と比較して,現実の問題を解決する上でのAOPの進歩を実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-03T04:07:51Z)

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。