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Specification and Evaluation of Multi-Agent LLM Systems - Prototype and Cybersecurity Applications

Created by
  • Haebom

作者

Felix H arer

概要

本論文は,最新の大規模言語モデル(LLM)の推論能力を活用して,ドメイン特化アプリケーションに適用するためのマルチエージェントシステムの探索的研究結果を提示する。特に、複数の特殊化されたLLMを介して推論技術、コード生成、およびソフトウェア実行を組み合わせる方法に焦点を当てます。 LLM、推論技術、およびアプリケーションを個別に評価する従来の研究とは異なり、この論文はマルチエージェントLLMシステムの明確な仕様を定義し、エージェントスキーマ言語を導入してマルチエージェントシステムアーキテクチャとプロトタイプを介して仕様を実行および評価する方法を提供します。サイバーセキュリティタスクを含むテストケースを使用してアーキテクチャと評価アプローチの実現可能性を示し、OpenAIとDeepSeekのLLMを使用した質問応答、サーバーセキュリティ、およびネットワークセキュリティタスクの正常な完了を通じて評価結果を提示します。

Takeaways、Limitations

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Takeaways：
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マルチエージェントLLMシステム用のエージェントスキーマ言語を提示し、システム仕様を明確にし、体系的な評価を可能にします。
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マルチエージェントシステムアーキテクチャとプロトタイプを通じて、LLM、推論技術、およびアプリケーションの統合的な適用と評価のためのフレームワークを提供します。
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サイバーセキュリティタスクを含む実用的なテストケースによって、提案されたシステムの実現可能性と有効性を検証します。
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Limitations:
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提示されたエージェントスキーマ言語とシステムアーキテクチャの一般性とスケーラビリティに関するさらなる研究の必要性
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さまざまなドメインと複雑なタスクに対するシステムのパフォーマンスと安定性の追加評価が必要です。
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使用されるLLMの特性への依存性および他のLLMの一般化の可能性についてのさらなる分析が必要です。
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