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Can Lessons From Human Teams Be Applied to Multi-Agent Systems? The Role of Structure, Diversity, and Interaction Dynamics

Created by
  • Haebom

저자

Rasika Muralidharan, Haewoon Kwak, Jisun An

Multi-Agent Systems with LLM-powered Agents: Team Dynamics Analysis

개요

LLM 기반 에이전트를 사용하는 Multi-Agent System (MAS)에 대한 관심이 높아지고 있지만, 팀 역학에 대한 연구는 부족하다. 인간 팀 과학에서 영감을 받아, 팀 구조, 다양성, 상호 작용 역학 등 핵심 측면을 조사하는 다중 에이전트 프레임워크를 제안한다. CommonsenseQA, StrategyQA, Social IQa, Latent Implicit Hate의 네 가지 작업을 통해 팀의 성능을 평가하며, 이는 상식 및 사회적 추론을 포함한다.

시사점, 한계점

평탄한 팀이 계층적 팀보다 더 나은 성과를 보이는 경향이 있다.
다양성은 복잡한 영향을 미친다.
에이전트는 팀 성과에 대해 과신하는 경향이 있다.
협업에 대한 인식과 통합의 어려움 (제한적인 대화 조정)이 나타난다.
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