AgentNet: Decentralized Evolutionary Coordination for LLM-based Multi-Agent Systems

この論文は、中央集権的な制御を排除し、LLM（大規模言語モデル）に基づくエージェントが自律的に進化し、効率的に協力するための分散型フレームワーク「AgentNet」を提案しています。

AgentNetは、中央集権的な制御を排除し、エージェントが自律的に専門化しながら動的に接続を調整することで、スケーラブルでプライバシーを保護した協力を実現する革新的なフレームワークです。

論文：https://arxiv.org/abs/2504.00587

以下は、弊社AI開発ツール「IXV」を用いてこの論文を要約したものです。見出しや章立てが元論文とは異なる場合があります。

概要

大規模言語モデル（LLM）の急速な進展は、複数のLLMベースのエージェントが協力して複雑なタスクを解決するマルチエージェントシステムの発展を促進しました。しかし、既存のシステムは主に中央集権的な調整に依存しており、これによりスケーラビリティのボトルネックが生じ、適応性が制限され、単一障害点が生まれます。さらに、プライバシーや独自の知識共有に関する懸念が、組織間の協力を妨げ、専門知識のサイロ化を引き起こしています。

これらの課題に対処するために、私たちはAgentNetを提案します。これは、LLMベースのエージェントが自律的に能力を進化させ、効率的に協力できる分散型のリトリーバル強化生成（RAG）ベースのフレームワークです。従来のマルチエージェントシステムが静的な役割割り当てや中央集権的な制御に依存するのとは異なり、AgentNetはエージェントが動的に専門化し、接続を調整し、事前定義されたワークフローに依存せずにタスクをルーティングできるようにします。

AgentNetのコア設計は、完全に分散したパラダイム、動的に進化するグラフトポロジー、専門知識の洗練のための適応学習といういくつかの重要な革新に基づいています。中央集権的な制御を排除することにより、AgentNetはフォールトトレランスを強化し、スケーラブルな専門化を促進し、組織間でのプライバシーを保護しながら協力を可能にします。分散型の調整と最小限のデータ交換を通じて、エージェントは多様な知識源を活用しつつ、機密情報を守ることができます。

1. はじめに

1.1 背景

本論文では、大規模言語モデル（LLM）の急速な進展が、複数のLLMベースのエージェントによる協力的なマルチエージェントシステムの開発を促進していることを述べています。従来のシステムは中央集権的な調整に依存しており、これによりスケーラビリティのボトルネックや適応性の制限、単一障害点のリスクが生じています。さらに、プライバシーや知的財産の共有に関する懸念が、組織間の協力を妨げ、専門知識の孤立を招いています。

2. AgentNetフレームワーク

2.1 概要

この章では、新たに提案する「AgentNet」フレームワークについて説明します。AgentNetは、LLMベースのエージェントが自律的に能力を進化させ、効率的に協力できる非中央集権的なフレームワークです。従来のシステムとは異なり、エージェントは静的な役割割り当てや中央制御に依存せず、動的に専門化し、接続を調整し、タスクをルーティングすることが可能です。

2.2 主要な革新

AgentNetは以下の主要な革新に基づいて設計されています：

  • 完全に非中央集権のパラダイム: 中央のオーケストレーターを排除し、エージェントが自律的に調整と専門化を行えるようにすることで、フォールトトレランスと創発的な集団知を促進します。
  • 動的に進化するグラフトポロジー: タスクの要求に応じてエージェントの接続をリアルタイムで適応させ、スケーラビリティとレジリエンスを確保します。

  • 専門知識の洗練のための適応学習: エージェントが自らの専門的スキルを継続的に更新・洗練できるリトリーバルベースのメモリシステムを導入しています。

3. 実験の詳細

3.1 実験設定

本章では、AgentNetの性能を評価するための実験設定について述べます。エージェント間の協力を促進するために、異なるタスクに対するエージェントのパフォーマンスを評価しました。具体的には、複数のエージェントが異なるタスクを処理するシナリオを設計し、各エージェントがどのように接続を変化させ、専門化を進めるかを観察しました。

3.2 評価指標

実験では、タスクの完了時間、エージェントの専門性の向上、システム全体のスケーラビリティを測定するための指標を使用しました。これにより、AgentNetの効果を定量的に分析し、従来の中央集権型システムと比較しました。結果、AgentNetは故障耐性が向上し、専門化のスムーズさが確認されました。また、プライバシーを保持したまま、エージェント間の効果的なコラボレーションが可能であることが示されました。

4. 結論

本章では、AgentNetがもたらす利点と今後の研究の方向性についてまとめます。中央集権型制御を排除することで、エージェントは多様な知識源を活用しつつ、機密情報を保護することができる新しいマルチエージェントシステムのフレームワークを提供します。今後の研究や実装における可能性を示唆しており、広範な応用が期待されます。