RoundTable: Investigating Group Decision-Making Mechanism in Multi-Agent Collaboration

要約

この研究では、分散型環境でのグループ意思決定を通じてエージェント間のコミュニケーションを引き出し、集合知を強化するマルチエージェント システムの有効性を調査します。
固定された階層が社会的選択を支配する中央集権的なメカニズムとは異なり、分散型グループの意思決定により、エージェントは共同審議に参加することができます。
私たちの研究は、さまざまな社会的選択方法におけるコミュニケーションと意思決定のダイナミクスに焦点を当てています。
さまざまな環境で異なる投票ルールを適用すると、適度な意思決定の柔軟性がより良い結果を生み出すことがわかりました。
さらに、エージェント間の会話の言語的特徴を調査すると、効果的なコラボレーションの指標が明らかになり、コラボレーションを促進または妨げるコミュニケーション パターンについての洞察が得られます。
最後に、言語的手がかりに基づいてマルチエージェントコラボレーションにおける最適な停止点を決定するためのさまざまな方法を提案します。
私たちの調査結果は、分散型意思決定とグループ会話がマルチエージェントのコラボレーションをどのように形成するかについてのより深い理解に貢献し、より効果的な MAS 環境の設計に影響を与えます。

要約(オリジナル)

This study investigates the efficacy of Multi-Agent Systems in eliciting cross-agent communication and enhancing collective intelligence through group decision-making in a decentralized setting. Unlike centralized mechanisms, where a fixed hierarchy governs social choice, decentralized group decision-making allows agents to engage in joint deliberation. Our research focuses on the dynamics of communication and decision-making within various social choice methods. By applying different voting rules in various environments, we find that moderate decision flexibility yields better outcomes. Additionally, exploring the linguistic features of agent-to-agent conversations reveals indicators of effective collaboration, offering insights into communication patterns that facilitate or hinder collaboration. Finally, we propose various methods for determining the optimal stopping point in multi-agent collaborations based on linguistic cues. Our findings contribute to a deeper understanding of how decentralized decision-making and group conversation shape multi-agent collaboration, with implications for the design of more effective MAS environments.

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