[4L1-GS-5g] Agents

9:30 AM - 9:45 AM JST(12:30 AM - 12:45 AM UTC)

[4L1-GS-5g-03] Knowledge Reuse for Agent Team Optimization in Collaborative Task Solving

〇Makoto Nakatsuji¹, Katsuhiro Suzuki¹, Takahiro Kobayashi¹, Hiroko Yabushita¹, Narichika Nomoto¹ (1. NTT)

Keywords:

Agent

近年、マルチエージェントシステムの発展により、自動タスク解決において大きな進展が見られている。しかし、エージェントチームが複雑なタスクを解決する過程で獲得した知識は、再利用されることなく破棄される場合が多い。その結果、複雑なタスクに関する解決ノウハウが蓄積されず、タスク解決精度のさらなる向上が制限されている。 この問題に対処するため、本研究では、エージェントの知識再利用によってタスク設計精度を向上させる手法を提案する。本手法では、過去のタスク実行から得られた知識を蓄積し、サービスを横断したタスク知識として再利用することを可能にする。新たに与えられたタスクに関連する知識を読み込み活用することで、複数のエージェントがより効率的に協調し、複雑な問題を解決できる。 Reddit 由来のマルチサービス創作文章データセットを用いた実験により、提案手法がタスク解決精度の点で強力なベースライン手法を有意に上回ることを示した。