AgentCue: 분산형 다중 에이전트 자가 조직화를 위한 통계적 요약

요약

본 논문은 대규모 다중 에이전트 시스템(MAS)의 자가 조직화 문제를 해결하기 위해 AgentCue를 제안합니다. AgentCue는 MAS의 실행 이력을 협력 및 참여 네트워크로 모델링하고, 이를 공유 잠재 공간에 배치하는 통계적 요약 방법을 사용합니다. 이를 통해 워커들이 정보 과부하 없이 효율적으로 하위 작업과 협력자를 선택할 수 있게 합니다.

핵심 포인트

• 대규모 MAS의 자가 조직화 문제를 해결함.
• 실행 이력을 두 개의 네트워크(협력/참여)로 모델링하고 통계적 요약을 사용함.
• 잠재 공간 모델을 통해 정보 과부하 없이 효율성을 높임.
• LongBench v2 Multi-Doc QA에서 우수한 성능과 해석 가능성을 입증함.