EvoMAS: Costruzione Dinamica di Workflow per Sistemi Multi-Agente basati su LLM
I ricercatori hanno introdotto EvoMAS, un framework progettato per la costruzione di workflow multi-agente durante l'esecuzione, in grado di adattarsi alle mutevoli richieste del compito. A differenza degli approcci statici tradizionali, EvoMAS tratta la creazione del workflow come una sfida decisionale sequenziale lungo un percorso di compito singolo. In ogni fase, genera uno stato di compito chiaro attraverso un processo Planner-Evaluator-Updater e utilizza un Workflow Adapter appreso per creare un workflow stratificato specifico da un insieme predeterminato di agenti candidati. Questo metodo supera le sfide poste dal coordinamento statico in compiti di lunga durata, dove i sotto-obiettivi e i requisiti informativi evolvono durante l'esecuzione. Il framework utilizza sistemi multi-agente basati su grandi modelli linguistici (LLM), migliorando la specializzazione degli agenti, l'utilizzo degli strumenti e il ragionamento collaborativo. I dettagli su EvoMAS sono disponibili in un articolo su arXiv (2605.08769).
Fatti principali
- EvoMAS è un framework per la costruzione di workflow multi-agente in fase di esecuzione.
- Affronta il coordinamento statico in compiti a lungo orizzonte.
- La costruzione del workflow è un problema decisionale sequenziale a livello meta.
- Utilizza una pipeline Planner-Evaluator-Updater per lo stato del compito.
- Un Workflow Adapter appreso istanzia workflow specifici per fase.
- Basato su sistemi multi-agente LLM con specializzazione e uso di strumenti.
- Articolo disponibile su arXiv con ID 2605.08769.
- Supera i limiti dell'ottimizzazione del workflow one-shot.
Entità
Istituzioni
- arXiv