[論文レビュー] AgentScope: A Flexible yet Robust Multi-Agent Platform

Dawei Gao, Zitao Li+17 more|arXiv (Cornell University)|Feb 21, 2024

Multi-Agent Systems and Negotiation被引用数 8

ひとこと要約

AgentScope は、メッセージ交換パラダイムを中心とした、開発者中心のマルチエージェントプラットフォームを提案します。フォールトトレランス、マルチモーダル対応、そして頑健なマルチエージェントLLMシステムの構築を簡素化するアクターベースの分散フレームワークを備えています。

ABSTRACT

With the rapid advancement of Large Language Models (LLMs), significant progress has been made in multi-agent applications. However, the complexities in coordinating agents' cooperation and LLMs' erratic performance pose notable challenges in developing robust and efficient multi-agent applications. To tackle these challenges, we propose AgentScope, a developer-centric multi-agent platform with message exchange as its core communication mechanism. The abundant syntactic tools, built-in agents and service functions, user-friendly interfaces for application demonstration and utility monitor, zero-code programming workstation, and automatic prompt tuning mechanism significantly lower the barriers to both development and deployment. Towards robust and flexible multi-agent application, AgentScope provides both built-in and customizable fault tolerance mechanisms. At the same time, it is also armed with system-level support for managing and utilizing multi-modal data, tools, and external knowledge. Additionally, we design an actor-based distribution framework, enabling easy conversion between local and distributed deployments and automatic parallel optimization without extra effort. With these features, AgentScope empowers developers to build applications that fully realize the potential of intelligent agents. We have released AgentScope at https://github.com/modelscope/agentscope, and hope AgentScope invites wider participation and innovation in this fast-moving field.

研究の動機と目的

• 手続き指向のメッセージ交換機構を提供することにより、マルチエージェントアプリケーションの開発複雑性を低減する。
• 構成可能なフォールトトレランス、リトライ戦略、ルールベースの修正、およびロギングを通じて頑健性を向上させる。
• URLベースの伝送と統一されたストレージ管理を通じてマルチモーダルデータをサポートする。
• アクター基盤の分散フレームワークと自動並列最適化により、ローカルから分散配置へのシームレスな移行を実現する。
• プロトタイピングとデプロイを加速する豊富な組み込みリソース、テンプレート、ユーザーインターフェースを提供する。

提案手法

• メッセージ、エージェント、サービス、ワークフローの抽象化を中核概念として導入する。
• AgentScope をユーティリティ層、マネージャ/ラッパー層、エージェント層に設計し、それぞれのレベルにフォールトトレランスのフックを設ける。
• パイプラインやメッセージハブなどの構文糖を提供してワークフロープログラミングを簡素化する。
• URLベースの伝送とデカップリングされたストレージシステムを用いてマルチモーダルデータをサポートする。
• 自動並列最適化を可能にするアクター基盤の分散フレームワークと、ハイブリッドなローカル/分布配置を実装する。
• 事前構築済みのエージェントテンプレートとサービス統合を提供して開発を加速する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 手続き志向のメッセージ交換機構は、マルチエージェントLLMアプリケーションの開発者の使いやすさをどのように向上させられるか？
• RQ2 多様なLLMやAPIに対して、マルチエージェント環境で有効なフォールトトレランス戦略は何か？
• RQ3 分散型のマルチエージェントシステムにおいて、マルチモーダルデータをどのように効率的に生成、伝送、保存できるか？
• RQ4 アクター基盤の分散フレームワークは、性能を維持しつつローカルと分散配置のシームレスな移行を提供できるか？
• RQ5 マルチエージェントワークフローの迅速なプロトタイピングを最も加速する組み込みリソースとテンプレートは何か？

主な発見

• AgentScope は、ユーティリティ層、マネージャ/ラッパー層、エージェント層の階層的アーキテクチャを提供し、頑健なマルチエージェント開発をサポートします。
• 自動再試行、ルールベースの修正、カスタマイズ可能なフォールトハンドラ、エージェントレベルのクリティーク機構を含むフォールトトレランススタックを実装しています。
• マルチモーダルデータはURLベースのメッセージを介して管理され、メモリ使用量を削減し、オンデマンドデータの読み込みとUIベースの対話を可能にします。
• アクター基盤の分散フレームワークは自動的な並列最適化を提供し、ワークフローコードを変更せずにハイブリッドなローカル/分散配置をサポートします。
• そのプラットフォームにはボイラープレートを削減し、スケーラブルでグループ対応のエージェント通信を促進するパイプラインとメッセージハブが含まれます。