AWorld : Système multi-agents dynamique avec manœuvrabilité stable pour une résolution robuste du problème GAIA

L’avancée rapide des grands modèles linguistiques (LLM) a permis aux agents intelligents de tirer parti de divers outils externes afin de résoudre des problèmes complexes du monde réel. Toutefois, à mesure que les agents s’appuient de plus en plus sur plusieurs outils, ils font face à de nouveaux défis : des contextes étendus provenant de sources disparates, ainsi que des sorties d’outils bruitées ou non pertinentes, peuvent compromettre la fiabilité et la précision du système. Ces défis mettent en évidence la nécessité d’une stabilité renforcée dans les systèmes fondés sur des agents. Pour y remédier, nous proposons des mécanismes de supervision dynamique et de manœuvrabilité, permettant de concevoir une architecture robuste et dynamique de système multi-agents (MAS) au sein du cadre AWorld. Dans notre approche, l’agent d’exécution sollicite l’agent de surveillance à des étapes critiques afin de vérifier et corriger le processus de raisonnement, réduisant efficacement les erreurs dues au bruit et renforçant la robustesse de la résolution de problèmes. Des expérimentations étendues sur le jeu de données de test GAIA montrent que notre mécanisme de manœuvrabilité dynamique améliore significativement à la fois l’efficacité et la stabilité des solutions, surpassant à la fois les systèmes à agent unique (SAS) et les systèmes standards enrichis d’outils. En conséquence, notre système MAS dynamique a obtenu la première place parmi les projets open source sur le prestigieux classement GAIA. Ces résultats soulignent la valeur pratique des rôles collaboratifs des agents dans le développement de systèmes intelligents plus fiables et plus dignes de confiance.