マルチエージェントの協調、毎回テキストでやり取りするのは高コストでした🔄 協調そのものを「潜在空間の再帰」でスケールさせる発想が新しいです。 タイトル: Recursive Multi-Agent Systems URL: 🔄 概要 複数エージェントの協調を、逐次的なテキスト交換ではなく、統一された潜在空間上の再帰的計算として捉える枠組みRecursiveMASの提案です。異種のエージェントをRecursiveLinkモジュールで接続し、潜在的な思考の生成と状態転送を可能にします。 ❓ 解決する課題 マルチエージェントシステム（MAS）は通常テキストベースの通信に依存します。 ・エージェント同士が自然言語でやり取りすると、トークンを大量に消費し計算コストが高い ・「協調そのものを再帰でスケールできないか」という問いが出発点でした 💡 方法論と提案手法 ・システム全体を潜在空間上の再帰的計算として定式化します ・RecursiveLinkモジュールが異種エージェント間を軽量に接続し、再帰ラウンドをまたいだ勾配ベースの貢献度割り当てを行います ・最適化は内側・外側のループ学習で実施し、理論的な安定性も保ちます 📊 実験結果 数学・科学・医療・検索・コード生成にまたがる9ベンチマークで、4つの協調パターンを検証しました。 ・平均精度が8.3%向上 ・推論が1.2倍〜2.4倍に高速化 ・トークン使用量を34.6%〜75.6%削減 精度を上げながら、速度とコストを同時に大きく改善しています。 #マルチエージェント# #LLM#

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TL;DR: エージェントが自分を改善する際、毎回ベンチマークで評価し直すのは高コストです。過去の自己改善の記録だけを頼りに、報酬なしで改善を進める手法SelfSearchが、コストを半分以下に抑えつつ性能も向上させました。 タイトル: SelfSearch: Reward-Free Search for Self-Improving Agents URL: ポイント 🧠 エージェントが過去の自己修正試行の「エピソード記録」（推論の軌跡・ツール利用・成功/失敗）を読み取り、ダウンストリーム評価なしで自身を改善 🔀 「能力」重視と「適応」重視の2方向に並行してエージェントを進化させ、発見を共有しながら別々に深化 📊 Terminal-Bench 2.1でGPTが43.8%→55.1%、DeepSeekが65.2%→73.0%に向上 💰 探索コストは評価ガイド型ベースライン比49.0〜53.2%削減。DeepSeek V4 Flashではわずか4.03ドルの探索コストでTerminal-Bench 2.1の82.0%を達成し最高性能ベースラインに匹敵 ⚡ SWE-bench Multilingualでは成功率+5.0ポイントと同時に実行コストを38.5%削減 🔁 GPTで進化させたエージェントをDeepSeekへそのまま転用しても性能向上が確認され、モデル間の転移性も良好 評価コストという足かせを外して自己改善サイクルを回せるようにした設計は、実運用への応用価値が高いと感じます。 #AIエージェント# #自己改善#