The Landscape of Emerging AI Agent Architectures for Reasoning, Planning, and Tool Calling: A Survey

要約

この調査ペーパーでは、推論、計画、ツールの実行機能の強化を必要とする複雑な目標を達成する能力に焦点を当てて、AI エージェント実装の最近の進歩を検証します。
この作業の主な目的は、a) 既存の AI エージェント実装の現在の機能と制限を伝えること、b) 動作中のこれらのシステムの観察から得られた洞察を共有すること、および c) AI エージェント設計の将来の開発に対する重要な考慮事項を提案することです。
これは、シングル エージェント アーキテクチャとマルチ エージェント アーキテクチャの概要を提供し、設計の選択における主要なパターンと相違点を特定し、指定された目標の達成に対するそれらの全体的な影響を評価することによって実現されます。
私たちの寄稿では、エージェント アーキテクチャを選択する際の主要テーマ、エージェント システムに対するリーダーシップの影響、エージェントのコミュニケーション スタイル、堅牢な AI エージェント システムを可能にする計画、実行、反映の重要なフェーズについて概説しています。

要約(オリジナル)

This survey paper examines the recent advancements in AI agent implementations, with a focus on their ability to achieve complex goals that require enhanced reasoning, planning, and tool execution capabilities. The primary objectives of this work are to a) communicate the current capabilities and limitations of existing AI agent implementations, b) share insights gained from our observations of these systems in action, and c) suggest important considerations for future developments in AI agent design. We achieve this by providing overviews of single-agent and multi-agent architectures, identifying key patterns and divergences in design choices, and evaluating their overall impact on accomplishing a provided goal. Our contribution outlines key themes when selecting an agentic architecture, the impact of leadership on agent systems, agent communication styles, and key phases for planning, execution, and reflection that enable robust AI agent systems.

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