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MAS-ZERO: Designing Multi-Agent Systems with Zero Supervision

Created by
  • Haebom

저자

Zixuan Ke, Austin Xu, Yifei Ming, Xuan-Phi Nguyen, Caiming Xiong, Shafiq Joty

개요

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 다중 에이전트 시스템(MAS)의 자동 설계를 위한 새로운 프레임워크인 MAS-ZERO를 제시한다. 기존 MAS는 수동으로 설계된 에이전트 역할 및 통신 프로토콜에 의존하여 새로운 작업에 적응하는 데 어려움을 겪는 반면, MAS-ZERO는 메타 수준 설계를 통해 검증 집합 없이 각 문제 인스턴스에 맞게 MAS 구성을 반복적으로 생성, 평가 및 개선한다. 수학, 대학원 수준 질의응답 및 소프트웨어 엔지니어링 벤치마크에서 다양한 크기의 폐쇄형 및 오픈소스 LLM 백본을 사용한 실험 결과, MAS-ZERO는 수동 및 자동 MAS 기준 모델보다 우수한 성능을 보이며, 다음으로 성능이 좋은 기준 모델보다 평균 7.44% 향상된 정확도를 달성함과 동시에 비용 효율성을 유지한다.

시사점, 한계점

시사점:
메타 수준의 자기 진화 설계를 통해 효과적이고 적응력 있는 MAS를 생성할 수 있는 가능성을 보여준다.
검증 집합 없이도 문제 인스턴스에 맞춤화된 MAS 구성을 생성할 수 있다.
동적 에이전트 구성 및 문제 분해를 통해 해결 가능성과 완전성에 대한 메타 피드백을 제공한다.
다양한 종류의 문제(수학, 질의응답, 소프트웨어 엔지니어링)에서 기존 방법보다 우수한 성능을 보인다.
한계점:
MAS-ZERO의 성능 향상이 특정 벤치마크 및 LLM 백본에 국한될 가능성이 있다.
메타 수준 설계의 복잡성으로 인해 계산 비용이 높아질 수 있다.
본 논문에서 제시된 실험 결과는 특정 환경에 국한되어 있으며, 더욱 광범위한 실험이 필요하다.
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