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AIDB Daily Papers

TeamFusion:マルチエージェントシステムによるオープンエンドなチームワーク支援

原題: TeamFusion: Supporting Open-ended Teamwork with Multi-Agent Systems
著者: Jiale Liu, Victor S. Bursztyn, Lin Ai, Haoliang Wang, Sunav Choudhary, Saayan Mitra, Qingyun Wu
公開日: 2026-04-21 | 分野: AI マルチエージェント cs.MA チームワーク 合意形成

※ 日本語タイトル・ポイントはAIによる自動生成です。正確な内容は原論文をご確認ください。

ポイント

  • 個々のメンバーの嗜好に基づいた代理エージェントを生成し、議論を構造化して合意形成を促すシステムを提案した。
  • 従来の集約手法では少数意見が抑制される課題に対し、オープンエンドな領域でのチームワークを支援する点で重要である。
  • 提案手法は、直接的な集約手法と比較して、個々の意見の反映度と最終成果物の合意形成度において優位性を示した。

Abstract

In open-ended domains, teams must reconcile diverse viewpoints to produce strong deliverables. Answer aggregation approaches commonly used in closed domains are ill-suited to this setting, as they tend to suppress minority perspectives rather than resolve underlying disagreements. We present TeamFusion, a multi-agent system designed to support teamwork in open-ended domains by: 1. Instantiating a proxy agent for each team member conditioned on their expressed preferences; 2. Conducting a structured discussion to surface agreements and disagreements; and 3. Synthesizing more consensus-oriented deliverables that feed into new iterations of discussion and refinement. We evaluate TeamFusion on two teamwork tasks where team members can assess how well their individual views are represented in team decisions and how consensually strong the final deliverables are, finding that it outperforms direct aggregation baselines across metrics, tasks, and team configurations.

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