上司役のLLMが部下LLMたちに的確に仕事を振り分ける『Magentic-One』マイクロソフトが開発

   

本記事では、マイクロソフトが開発したマルチエージェントシステム「Magentic-One」を紹介します。

最近では特定の分野に特化したLLMエージェントが次々と開発されていますが、より汎用的な能力を持つエージェントの実現が課題となっていました。この課題に対し、Magentic-Oneは「複数のエージェントによるチームワーク」という新しいアプローチで解決を試みています。

その設計思想や具体的な仕組みは、今後のLLMエージェント開発に大きな示唆を与えています。

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参照論文情報

  • タイトル:Magentic-One: A Generalist Multi-Agent System for Solving Complex Tasks
  • 著者:Adam Fourney, Gagan Bansal, Hussein Mozannar, Cheng Tan, Eduardo Salinas, Erkang (Eric) Zhu, Friederike Niedtner, Grace Proebsting, Griffin Bassman, Jack Gerrits, Jacob Alber, Peter Chang, Ricky Loynd, Robert West, Victor Dibia, Ahmed Awadallah, Ece Kamar, Rafah Hosn, Saleema Amershi.
  • 所属:Microsoft Research AI Frontiers

背景

人の代わりに複雑な作業をこなせるLLMエージェントを作ることが可能になってきました。私たちの仕事を手助けしたり、面倒な作業を代わりにやってくれたりすることがLLMエージェントに期待されています。例えばインターネットでの情報収集、データの分析、プログラミングなどの分野です。しかし、今あるエージェントのほとんどは、一つの分野に特化したものばかりで、もっと幅広い仕事ができるエージェントが必要とされています。

そこで注目されているのは、複数のエージェントを組み合わせて使うというアイデアです。例えば、ウェブ検索が得意なエージェント、文書作成が得意なエージェントというように、それぞれ得意分野の違うエージェントたちが協力して仕事を進めるといった方法です。もしうまくいくなら、新しい機能を追加するときも、その部分を担当する新しいエージェントを加えるだけで済みます。

こうした考えをもとに、Magentic-Oneという新しいシステムが作られました。リーダー役のエージェントが全体の計画を立て、ウェブ検索係、ファイル処理係、プログラミング係といった専門エージェントたちに仕事を振り分けます。一人のエージェントでは難しかった複雑な仕事もこなせるようになります。

さらに、エージェントの評価も考え直されました。これまでは「正しい答えが出せるか」ということだけが重視されていましたが、実際の使用では、処理にかかる時間やコスト、使い勝手の良さなども大切であるためです。

以下でMagentic-Oneの詳細をわかりやすく紹介します。

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