Harnessing Multi-Agent LLMs for Complex Engineering Problem-Solving: A Framework for Senior Design Projects
作者: Abdullah Mushtaq, Muhammad Rafay Naeem, Ibrahim Ghaznavi, Muhammad Imran Taj, Imran Hashmi, Junaid Qadir
分类: cs.MA, cs.AI, cs.CL, cs.LG
发布日期: 2025-01-02
💡 一句话要点
提出基于多智能体LLM的框架，用于解决复杂工程问题，辅助毕业设计项目。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多智能体系统 大型语言模型 工程教育 毕业设计 群体智能
📋 核心要点
- 工程毕业设计项目复杂性高，涉及多学科知识和冲突目标，传统方法难以有效整合不同视角的专家知识。
- 论文提出多智能体LLM框架，模拟专家团队协作，通过智能体间的对话和协商，实现更全面的问题解决。
- 通过构建问题 формулировка 、系统复杂性、社会伦理和项目管理等智能体，模拟真实工程团队，促进跨学科推理。
📝 摘要（中文）
多智能体大型语言模型（LLM）在复杂问题求解、决策制定和规划任务中，因其能够利用集体智能而备受关注。这与“群体智慧”的概念相符，即不同的智能体共同贡献以产生有效的解决方案，使其特别适合教育环境。毕业设计项目是工程教育中的关键环节，它将理论知识与实践应用相结合，培养批判性思维、团队合作和解决实际问题的能力。本文探讨了使用多智能体LLM来支持工程学生的毕业设计项目，这些项目通常涉及多学科考虑和相互冲突的目标，例如在解决伦理、社会和环境问题的同时优化技术性能。我们提出了一个框架，其中不同的LLM智能体代表不同的专家视角，例如问题 формулировка 智能体、系统复杂性智能体、社会和伦理智能体或项目经理，从而促进整体的问题解决。该实现利用了标准的多智能体系统（MAS）概念，如协调、合作和协商，并结合提示工程来为每个智能体开发不同的角色。这些智能体进行丰富的协作对话，以模拟人类工程团队，并遵循群体人工智能的原则，以有效地平衡个人贡献以实现统一的解决方案。我们调整这些技术，为LLM智能体创建一个协作结构，鼓励类似于真实毕业设计项目的跨学科推理和协商。为了评估该框架的有效性，我们收集了工程和计算机科学的六个提案...
🔬 方法详解
问题定义：工程毕业设计项目通常涉及多学科知识，需要考虑技术、伦理、社会和环境等多方面因素。现有的方法难以有效地整合不同领域的专家知识，导致解决方案可能存在片面性或忽略重要因素。学生在项目过程中也可能缺乏有效的指导和协作，影响项目质量和效率。
核心思路：论文的核心思路是利用多智能体LLM模拟真实工程团队的协作过程。通过构建具有不同专业知识和视角的智能体，例如问题 формулировка 智能体、系统复杂性智能体、社会伦理智能体和项目管理智能体，让它们进行对话和协商，从而实现更全面的问题解决。这种方法借鉴了“群体智慧”的思想，认为集体智慧能够产生更有效的解决方案。
技术框架：该框架基于标准的多智能体系统（MAS）概念，包括协调、合作和协商。每个智能体都代表一个特定的专家角色，并被赋予相应的知识和目标。智能体之间通过对话进行交流，共同解决问题。框架包含以下主要模块：1) 智能体定义：定义不同类型的智能体及其角色；2) 提示工程：设计提示语，引导智能体进行特定方向的思考和行动；3) 对话管理：管理智能体之间的对话流程，确保信息有效传递和协商顺利进行；4) 解决方案整合：将不同智能体的输出整合为最终的解决方案。
关键创新：该论文的关键创新在于将多智能体LLM应用于工程毕业设计项目，并构建了一个模拟真实工程团队协作的框架。与传统的单智能体方法相比，该方法能够更好地整合不同领域的专家知识，从而产生更全面的解决方案。此外，该框架还借鉴了群体人工智能的原则，鼓励智能体之间的合作和协商，从而提高问题解决的效率和质量。
关键设计：论文中使用了提示工程来为每个智能体开发不同的角色。具体的提示语设计未知，但可以推测，提示语会引导智能体关注特定的问题方面，并提供相应的知识和目标。此外，论文还使用了对话管理技术来控制智能体之间的对话流程，确保信息有效传递和协商顺利进行。具体的对话管理策略未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文收集了六个工程和计算机科学的提案，并使用提出的框架进行评估。虽然具体的性能数据未知，但该框架旨在通过模拟专家团队的协作，提高解决方案的全面性和质量。未来的研究可以进一步量化该框架的性能提升，并与其他基线方法进行比较。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于工程教育领域，辅助学生完成毕业设计项目，提高项目质量和效率。此外，该框架还可推广到其他需要多学科协作的复杂问题求解场景，例如产品设计、城市规划和政策制定等。未来，该研究有望促进多智能体LLM在工程领域的广泛应用。
📄 摘要（原文）
Multi-Agent Large Language Models (LLMs) are gaining significant attention for their ability to harness collective intelligence in complex problem-solving, decision-making, and planning tasks. This aligns with the concept of the wisdom of crowds, where diverse agents contribute collectively to generating effective solutions, making it particularly suitable for educational settings. Senior design projects, also known as capstone or final year projects, are pivotal in engineering education as they integrate theoretical knowledge with practical application, fostering critical thinking, teamwork, and real-world problem-solving skills. In this paper, we explore the use of Multi-Agent LLMs in supporting these senior design projects undertaken by engineering students, which often involve multidisciplinary considerations and conflicting objectives, such as optimizing technical performance while addressing ethical, social, and environmental concerns. We propose a framework where distinct LLM agents represent different expert perspectives, such as problem formulation agents, system complexity agents, societal and ethical agents, or project managers, thus facilitating a holistic problem-solving approach. This implementation leverages standard multi-agent system (MAS) concepts such as coordination, cooperation, and negotiation, incorporating prompt engineering to develop diverse personas for each agent. These agents engage in rich, collaborative dialogues to simulate human engineering teams, guided by principles from swarm AI to efficiently balance individual contributions towards a unified solution. We adapt these techniques to create a collaboration structure for LLM agents, encouraging interdisciplinary reasoning and negotiation similar to real-world senior design projects. To assess the efficacy of this framework, we collected six proposals of engineering and computer science of...