要約
大規模言語モデル (LLM) の急速な進歩により、高機能な自律エージェントの開発への道が開かれました。
ただし、既存のマルチエージェント フレームワークは、独自のエコシステム内で定義されたエージェントに依存しているため、さまざまな機能を備えたサードパーティ エージェントの統合に苦労することがよくあります。
また、ほとんどのフレームワークは単一デバイスのセットアップに限定されているため、分散環境をシミュレートする際にも課題に直面しています。
さらに、これらのフレームワークはハードコーディングされた通信パイプラインに依存することが多く、動的なタスク要件への適応性が制限されます。
インターネットの概念に触発され、LLM ベースのマルチエージェント コラボレーションのための柔軟でスケーラブルなプラットフォームを提供することで、これらの制限に対処する新しいフレームワークである Internet of Agents (IoA) を提案します。
IoA では、エージェント統合プロトコル、インスタント メッセージングのようなアーキテクチャ設計、エージェントのチーミングと会話フロー制御のための動的なメカニズムが導入されています。
一般的なアシスタント タスク、具体化された AI タスク、検索拡張生成ベンチマークに関する広範な実験を通じて、IoA が常に最先端のベースラインを上回るパフォーマンスを示し、異種エージェント間の効果的なコラボレーションを促進する能力を実証しました。
IoA は、インターネットのような環境で多様なエージェントをリンクするための一歩を表しており、エージェントはシームレスに連携して、より優れたインテリジェンスと機能を実現できます。
私たちのコードベースは \url{https://github.com/OpenBMB/IoA} でリリースされました。
要約(オリジナル)
The rapid advancement of large language models (LLMs) has paved the way for the development of highly capable autonomous agents. However, existing multi-agent frameworks often struggle with integrating diverse capable third-party agents due to reliance on agents defined within their own ecosystems. They also face challenges in simulating distributed environments, as most frameworks are limited to single-device setups. Furthermore, these frameworks often rely on hard-coded communication pipelines, limiting their adaptability to dynamic task requirements. Inspired by the concept of the Internet, we propose the Internet of Agents (IoA), a novel framework that addresses these limitations by providing a flexible and scalable platform for LLM-based multi-agent collaboration. IoA introduces an agent integration protocol, an instant-messaging-like architecture design, and dynamic mechanisms for agent teaming and conversation flow control. Through extensive experiments on general assistant tasks, embodied AI tasks, and retrieval-augmented generation benchmarks, we demonstrate that IoA consistently outperforms state-of-the-art baselines, showcasing its ability to facilitate effective collaboration among heterogeneous agents. IoA represents a step towards linking diverse agents in an Internet-like environment, where agents can seamlessly collaborate to achieve greater intelligence and capabilities. Our codebase has been released at \url{https://github.com/OpenBMB/IoA}.
arxiv情報
著者 | Weize Chen,Ziming You,Ran Li,Yitong Guan,Chen Qian,Chenyang Zhao,Cheng Yang,Ruobing Xie,Zhiyuan Liu,Maosong Sun |
発行日 | 2024-07-10 15:57:21+00:00 |
arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, Google