AutoGenesisAgent: Selbstgenerierende Multi-Agenten-Systeme für komplexe Aufgaben

Die Verbreitung großer Sprachmodelle (LLMs) und deren Integration in Multi-Agenten-Systeme hat den Weg für ausgefeilte Automatisierung in verschiedenen Bereichen geebnet. Dieses Papier stellt AutoGenesisAgent vor, ein Multi-Agenten-System, das autonom andere Multi-Agenten-Systeme entwirft und bereitstellt, die auf spezifische Aufgaben zugeschnitten sind. AutoGenesisAgent besteht aus mehreren spezialisierten Agenten, darunter Systemverständnis, Systemdesign, Agentengenerator und weitere, die gemeinsam den Lebenszyklus der Erstellung funktionaler Multi-Agenten-Systeme vom ersten Konzept bis zur Bereitstellung steuern. Jeder Agent in AutoGenesisAgent hat unterschiedliche Verantwortlichkeiten, die vom Interpretieren von Eingabeaufforderungen bis zur Optimierung der Systemleistung reichen und letztlich in der Bereitstellung eines einsatzbereiten Systems münden. Diese Machbarkeitsstudie diskutiert Design, Implementierung und Erkenntnisse aus der Entwicklung von AutoGenesisAgent und hebt dessen Fähigkeit hervor, Multi-Agenten-Systeme autonom zu erzeugen und zu verfeinern, wodurch der Bedarf an umfangreicher menschlicher Aufsicht in den frühen Phasen des Systemdesigns reduziert wird. Schlüsselwörter: Multi-Agenten-Systeme, große Sprachmodelle, Automatisierung des Systemdesigns, Agentenarchitektur, autonome Systeme, Softwarebereitstellung