LLMベースのエージェントは、単独で行動する単一のツールから、リアルタイムで協調、コミュニケーション、適応する複雑なマルチエージェントシステムへと進化しています。

マルチエージェントシステムは、個々のモデルの能力を超えるものを実現します。

→ 共有メモリとコミュニケーション
→ 特化したエージェントプロファイル
→ 複雑な環境でのリアルタイムな連携
→ 集団的意思決定
→ 動的な学習と適応

これらはすでに、自動運転、ソフトウェア開発、科学研究、さらには金融市場から疾病モデリングまで、大規模な世界シミュレーションに応用されています。

しかし、課題も残っています。これらのシステムをどのようにベンチマークするのか？大規模な信頼性をどのように確保するのか？そして、どのようにして連携から真の集合知へと移行するのか？

優れた調査「Large Language Model based Multi-Agents: A Survey of Progress and Challenges」に基づき、当社の研究者であるKevin Rosは、AIの次のフロンティアがどのように進化するかを掘り下げています。[Odaily星球日报]