A Survey on LLM-based Multi-Agent System: Recent Advances and New Frontiers in Application

要約

LLM ベースのマルチエージェント システム ( LLM-MAS ) は、大規模言語モデル (LLM) の台頭以来​​、研究のホットスポットになっています。
しかし、新しい関連作品が絶え間なく流入するため、既存のレビューはそれらを包括的に捉えるのに苦労しています。
この論文では、これらの研究の包括的な調査を紹介します。
まず、これまでの研究の多くを包含するフレームワークである LLM-MAS の定義について説明します。
(i) 複雑なタスクの解決、(ii) 特定のシナリオのシミュレーション、(iii) 生成エージェントの評価における LLM-MAS のさまざまなアプリケーションの概要を説明します。
また、以前の研究に基づいて、いくつかの課題を強調し、この分野の研究の将来の方向性を提案します。

要約(オリジナル)

LLM-based Multi-Agent Systems ( LLM-MAS ) have become a research hotspot since the rise of large language models (LLMs). However, with the continuous influx of new related works, the existing reviews struggle to capture them comprehensively. This paper presents a comprehensive survey of these studies. We first discuss the definition of LLM-MAS, a framework encompassing much of previous work. We provide an overview of the various applications of LLM-MAS in (i) solving complex tasks, (ii) simulating specific scenarios, and (iii) evaluating generative agents. Building on previous studies, we also highlight several challenges and propose future directions for research in this field.

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