S-Agents: self-organizing agents in open-ended environment

要約

大規模言語モデル (LLM) を活用することで、自律エージェントは大幅に改善され、さまざまなタスクを処理できるようになりました。
自由な設定では、効率と効果を高めるためにコラボレーションを最適化するには、柔軟な調整が必要です。
それにもかかわらず、現在の研究は主に固定されたタスク指向のワークフローに重点を置き、エージェント中心の組織構造を見落としています。
人間の組織行動からインスピレーションを得て、動的なワークフローのための「エージェントのツリー」構造、情報の優先順位のバランスを取るための「砂時計エージェント アーキテクチャ」、および「非妨害的なコラボレーション」を備えた自己組織化エージェント システム (S-Agents) を導入します。
‘ メソッドを使用して、エージェント間で非同期タスクを実行できるようにします。
この構造はエージェントのグループを自律的に調整し、人間の介入なしにオープンで動的な環境の課題に効率的に対処できます。
私たちの実験では、S エージェントが Minecraft 環境で共同建築タスクとリソース収集を適切に実行し、その有効性が検証されたことが実証されています。

要約(オリジナル)

Leveraging large language models (LLMs), autonomous agents have significantly improved, gaining the ability to handle a variety of tasks. In open-ended settings, optimizing collaboration for efficiency and effectiveness demands flexible adjustments. Despite this, current research mainly emphasizes fixed, task-oriented workflows and overlooks agent-centric organizational structures. Drawing inspiration from human organizational behavior, we introduce a self-organizing agent system (S-Agents) with a ‘tree of agents’ structure for dynamic workflow, an ‘hourglass agent architecture’ for balancing information priorities, and a ‘non-obstructive collaboration’ method to allow asynchronous task execution among agents. This structure can autonomously coordinate a group of agents, efficiently addressing the challenges of an open and dynamic environment without human intervention. Our experiments demonstrate that S-Agents proficiently execute collaborative building tasks and resource collection in the Minecraft environment, validating their effectiveness.

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