EvoAgent: Towards Automatic Multi-Agent Generation via Evolutionary Algorithms

📄 arXiv: 2406.14228v3 📥 PDF

作者: Siyu Yuan, Kaitao Song, Jiangjie Chen, Xu Tan, Dongsheng Li, Deqing Yang

分类: cs.AI

发布日期: 2024-06-20 (更新: 2025-03-10)

备注: Accepted as a main conference paper at NAACL 2025

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

EvoAgent：通过进化算法实现自动多智能体生成，提升任务解决能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多智能体系统 进化算法 大型语言模型 智能体生成 自动化 任务解决 智能体框架

📋 核心要点

  1. 现有基于LLM的智能体系统依赖人工设计的框架，限制了功能范围和可扩展性，难以自动扩展为多智能体系统。
  2. EvoAgent利用进化算法，将现有智能体框架作为初始个体，通过变异、交叉等操作自动生成多样化的多智能体系统。
  3. 实验结果表明，EvoAgent能显著提升基于LLM的智能体的任务解决能力，并可泛化到不同的智能体框架。

📝 摘要（中文）

本文提出EvoAgent，一种通用的方法，通过进化算法自动将专门的智能体扩展到多智能体系统，从而提高基于LLM的智能体解决任务的有效性。现有工作严重依赖于人工设计的框架，极大地限制了智能体系统的功能范围和可扩展性。EvoAgent将现有的智能体框架视为初始个体，然后应用一系列进化算子（例如，变异、交叉、选择等）来生成具有不同设置的多个智能体。在各种任务上的实验结果表明，EvoAgent可以显著增强基于LLM的智能体的任务解决能力，并且可以推广到任何基于LLM的智能体框架，以将它们扩展到多智能体系统。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何自动将现有的、专门设计的LLM智能体扩展为多智能体系统的问题。现有方法主要依赖人工设计的多智能体框架，这限制了智能体系统的功能范围和可扩展性，并且需要大量的人工干预和领域知识。

核心思路：EvoAgent的核心思路是利用进化算法自动搜索和优化多智能体系统的配置。通过将现有的智能体框架视为初始个体，并应用进化算子（如变异、交叉和选择），可以生成具有不同设置的多个智能体，从而探索更广泛的解决方案空间。这种方法旨在减少对人工设计的依赖，并提高多智能体系统的性能和适应性。

技术框架：EvoAgent的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 初始化：将现有的智能体框架作为初始种群。2) 进化操作：应用进化算子（如变异、交叉）生成新的智能体配置。变异操作可以改变智能体的参数、角色或交互方式。交叉操作可以组合不同智能体的优点。3) 评估：评估每个智能体配置在特定任务上的性能。4) 选择：根据性能选择优秀的智能体配置，用于下一代进化。这个过程迭代进行，直到达到预定的停止条件。

关键创新：EvoAgent的关键创新在于利用进化算法自动生成多智能体系统，而不是依赖人工设计。这种方法可以探索更广泛的智能体配置空间，并找到更优的解决方案。与现有方法相比，EvoAgent具有更高的灵活性和可扩展性，可以适应不同的任务和智能体框架。

关键设计：EvoAgent的关键设计包括：1) 进化算子的选择：选择合适的变异和交叉算子，以保证生成的多样性和有效性。2) 评估函数的定义：设计合适的评估函数，以准确衡量智能体配置在特定任务上的性能。3) 选择策略：选择合适的选择策略，以保证种群的收敛性和多样性。论文中可能还涉及对LLM智能体参数的具体调整策略，但具体细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，EvoAgent可以显著增强基于LLM的智能体的任务解决能力。具体来说，EvoAgent在多个任务上都取得了显著的性能提升，超过了现有的人工设计的多智能体系统。具体的性能数据和对比基线未知，但论文强调了EvoAgent的有效性和泛化能力。

🎯 应用场景

EvoAgent可应用于各种需要多智能体协作的场景，例如：自动驾驶、智能交通、机器人协同、游戏AI、金融交易等。通过自动生成和优化多智能体系统，可以提高任务解决的效率和质量，降低开发成本，并促进智能体技术的广泛应用。未来，EvoAgent有望成为构建复杂智能系统的关键技术。

📄 摘要（原文）

The rise of powerful large language models (LLMs) has spurred a new trend in building LLM-based autonomous agents for solving complex tasks, especially multi-agent systems. Despite the remarkable progress, we notice that existing works are heavily dependent on human-designed frameworks, which greatly limits the functional scope and scalability of agent systems. How to automatically extend the specialized agent to multi-agent systems to improve task-solving capability still remains a significant challenge. In this paper, we introduce EvoAgent, a generic method to automatically extend specialized agents to multi-agent systems via the evolutionary algorithm, thereby improving the effectiveness of LLM-based agents in solving tasks. Specifically, we consider the existing agent frameworks as the initial individual and then apply a series of evolutionary operators (e.g., mutation, crossover, selection, etc.) to generate multiple agents with diverse settings. Experimental results across various tasks show that EvoAgent can significantly enhance the task-solving capability of LLM-based agents, and can be generalized to any LLM-based agent framework to extend them into multi-agent systems. Resources are available at https://evo-agent.github.io/.