知識ベース認識型オーケストレーション：マルチエージェントシステムのための動的かつプライバシー保護を備えた手法
なぜ重要か: 企業や社会への影響が見込まれ、一般メディアにも波及する可能性があります。
arXiv:2509.19599v1発表タイプ：クロス
要約：マルチエージェントシステム（MAS）は、効果的なエージェントオーケストレーションが不可欠となる複雑で知識集約的な問題解決にますます利用されています。従来のオーケストレーション手法は静的なエージェント記述に依存しており、多くの場合、時代遅れになったり不完全になったりします。この制限により、特にエージェントの能力が継続的に進化する動的な環境では、非効率的なタスクルーティングにつながります。本稿では、静的な記述を、各エージェントの内部ナレッジベース（KB）から導出された動的でプライバシーを保護する関連性シグナルで拡張する、新しいアプローチであるKnowledge Base-Aware (KBA) Orchestrationを紹介します。提案されたフレームワークでは、静的な記述が明確なルーティング決定に不十分な場合、オーケストレーターはサブエージェントに並列でプロンプトを送信します。各エージェントは、そのプライベートKBに対してタスクの関連性を評価し、基盤となるデータを公開することなく、軽量なACKシグナルを返します。これらの収集されたシグナルは共有セマンティックキャッシュに格納され、将来のクエリに対するエージェントの適合性の動的な指標を提供します。この新しいメカニズムを静的な記述と組み合わせることで、本手法はエージェントの自律性とデータの機密性を維持しながら、より正確で適応的なタスクルーティングを実現します。ベンチマークテストでは、KBA Orchestrationは、ルーティング精度と全体的なシステム効率において、静的な記述駆動型手法を大幅に上回ることが示されており、標準的な記述駆動型ルーティングよりも高い精度が必要な大規模システムに適しています。
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Title (EN): Knowledge Base-Aware Orchestration: A Dynamic, Privacy-Preserving Method for Multi-Agent Systems
arXiv:2509.19599v1 Announce Type: cross
Abstract: Multi-agent systems (MAS) are increasingly tasked with solving complex, knowledge-intensive problems where effective agent orchestration is critical. Conventional orchestration methods rely on static agent descriptions, which often become outdated or incomplete. This limitation leads to inefficient task routing, particularly in dynamic environments where agent capabilities continuously evolve. We introduce Knowledge Base-Aware (KBA) Orchestration, a novel approach that augments static descriptions with dynamic, privacy-preserving relevance signals derived from each agent’s internal knowledge base (KB). In the proposed framework, when static descriptions are insufficient for a clear routing decision, the orchestrator prompts the subagents in parallel. Each agent then assesses the task’s relevance against its private KB, returning a lightweight ACK signal without exposing the underlying data. These collected signals populate a shared semantic cache, providing dynamic indicators of agent suitability for future queries. By combining this novel mechanism with static descriptions, our method achieves more accurate and adaptive task routing preserving agent autonomy and data confidentiality. Benchmarks show that our KBA Orchestration significantly outperforms static description-driven methods in routing precision and overall system efficiency, making it suitable for large-scale systems that require higher accuracy than standard description-driven routing.
Published: 2025-09-24 19:00 UTC