BMW Agents — A Framework For Task Automation Through Multi-Agent Collaboration

要約

大規模言語モデル (LLM) によって駆動される自律エージェントは、自動化の大きな可能性をもたらします。
このテクノロジーの初期の証拠は、エージェントが複雑なタスクを解決し、外部システムと対話して知識を強化し、アクションをトリガーするさまざまなデモンストレーションで見つけることができます。
特に、複数のエージェントが協力して複雑なタスクを解決するワークフローは、厳密性が低く明確に定義されていない環境でも運用できる能力を実証しています。
したがって、マルチエージェントアプローチは、複雑な知識検索システムから次世代のロボットプロセスオートメーションに至るまで、多くの産業アプリケーションのバックボーンとして機能する大きな可能性を秘めています。
現世代の LLM の推論能力を考慮すると、複雑なプロセスには、明確に定義されたモジュール形式のタスクの計画を含む複数ステップのアプローチが必要です。
複雑さのレベルに応じて、これらのタスクは単一のエージェントまたはエージェントのグループによって実行できます。
この作業では、計画と実行に細心の注意を払い、さまざまなドメインにわたる複雑なユースケース アプリケーションを処理できる、柔軟なエージェント エンジニアリング フレームワークの設計に焦点を当てます。
提案されたフレームワークは、産業アプリケーションに信頼性を提供し、タスクの解決に向けて連携する複数の自律エージェントに対して、スケーラブルで柔軟な協調的なワークフローを確保するための技術を提示します。

要約(オリジナル)

Autonomous agents driven by Large Language Models (LLMs) offer enormous potential for automation. Early proof of this technology can be found in various demonstrations of agents solving complex tasks, interacting with external systems to augment their knowledge, and triggering actions. In particular, workflows involving multiple agents solving complex tasks in a collaborative fashion exemplify their capacity to operate in less strict and less well-defined environments. Thus, a multi-agent approach has great potential for serving as a backbone in many industrial applications, ranging from complex knowledge retrieval systems to next generation robotic process automation. Given the reasoning abilities within the current generation of LLMs, complex processes require a multi-step approach that includes a plan of well-defined and modular tasks. Depending on the level of complexity, these tasks can be executed either by a single agent or a group of agents. In this work, we focus on designing a flexible agent engineering framework with careful attention to planning and execution, capable of handling complex use case applications across various domains. The proposed framework provides reliability in industrial applications and presents techniques to ensure a scalable, flexible, and collaborative workflow for multiple autonomous agents working together towards solving tasks.

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