CoMAS: Co-Evolving Multi-Agent Systems via Interaction Rewards
CoMAS: Co-Evolving Multi-Agent Systems via Interaction Rewards [80.8] 自己進化(Self-evolution)は、大規模言語モデル(LLM)ベースのエージェントが事前トレーニング後の能力を継続的に改善できるようにする上で、中心的な研究トピックである。 エージェントがエージェント間相互作用から学習することで自律的に改善できる新しいフレームワークであるCo-Evolving Multi-Agent Systems (CoMAS)を紹介する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 09 Oct 2025 17:50:26 GMT)
外部の報酬に頼らない自己進化のアプローチ、「As a new paradigm for self-evolution, CoMAS offers several distinct advantages: (1) It generates reward signals intrinsically from agent interactions, eliminating the need for verifiers or reward models. (2) The learning paradigm is generally effective for various tasks, including open-ended problems where solutions cannot be easily verified. (3) Agents are trained in a decentralized manner, allowing for co-evolution of heterogeneous systems without the bottleneck of a shared model. (4) It fosters skills that transfer to out-of-domain tasks and diverse multi-agent collaboration settings.」とのこと。