要約
大規模な言語モデルの急速な進歩は、意思決定、調整、およびタスクの実行において、エージェントシステムを高度にしています。
しかし、既存のエージェントシステム生成フレームワークには、完全な自律性、SCRATCHからのエージェントの生成の欠落、自己最適化エージェント機能、およびコラボレーション、適応性とスケーラビリティが制限されます。
スワルマゲントを提案します。これは、エージェントシステムをゼロから構築し、言語駆動型の探索を通じて相互依存コンポーネントとしてエージェントの機能とコラボレーションを共同で最適化する完全に自動化されたエージェントシステム生成のフレームワークを提案します。
システムレベルの構造よりも効率的な検索を可能にするために、Swarmagenticは候補システムの集団を維持し、フィードバックガイド付きの更新を介してそれらを進化させ、粒子群最適化（PSO）からインスピレーションを引き出します。
高レベルの計画、システムレベルの調整、および創造的な推論を含む、6つの実世界、オープンエンド、および探索的タスクでの方法を評価します。
タスクの説明と目的関数のみを考えると、Swarmagenticはすべてのベースラインを上回り、TravelPlannerベンチマークでADAよりも261.8％の相対的な改善を達成し、構造的に制約のないタスクにおける完全な自動化の有効性を強調します。
このフレームワークは、スケーラブルで自律的なエージェントシステムの設計に向けた重要なステップを示し、完全に自動化されたシステムマルチエージェント生成で群れのインテリジェンスをブリッジングします。
私たちのコードは、https://yaoz720.github.io/swarmagentic/で公開されています。
要約(オリジナル)
The rapid progress of Large Language Models has advanced agentic systems in decision-making, coordination, and task execution. Yet, existing agentic system generation frameworks lack full autonomy, missing from-scratch agent generation, self-optimizing agent functionality, and collaboration, limiting adaptability and scalability. We propose SwarmAgentic, a framework for fully automated agentic system generation that constructs agentic systems from scratch and jointly optimizes agent functionality and collaboration as interdependent components through language-driven exploration. To enable efficient search over system-level structures, SwarmAgentic maintains a population of candidate systems and evolves them via feedback-guided updates, drawing inspiration from Particle Swarm Optimization (PSO). We evaluate our method on six real-world, open-ended, and exploratory tasks involving high-level planning, system-level coordination, and creative reasoning. Given only a task description and an objective function, SwarmAgentic outperforms all baselines, achieving a +261.8% relative improvement over ADAS on the TravelPlanner benchmark, highlighting the effectiveness of full automation in structurally unconstrained tasks. This framework marks a significant step toward scalable and autonomous agentic system design, bridging swarm intelligence with fully automated system multi-agent generation. Our code is publicly released at https://yaoz720.github.io/SwarmAgentic/.
arxiv情報
| 著者 | Yao Zhang,Chenyang Lin,Shijie Tang,Haokun Chen,Shijie Zhou,Yunpu Ma,Volker Tresp |
| 発行日 | 2025-06-18 17:54:55+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
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