Communication Dans Un Congrès Année : 2025

Système multi-agents et agents autonomes génératifs : état de l'art des connaissances et des ressources

Résumé

Endowed with exceptional capabilities to solve a variety of complex tasks, Large Language Models (LLMs) open new avenues for designing generative Autonomous Agents and Multi-Agent Systems (AAMAS) capable of adapting to open environments and simulating complex social dynamics. This paper provides an in-depth analysis of LLMs and their integration into AAMAS, highlighting their potential to overcome the limitations of traditional approaches. We examine the challenges associated with the design of generative AAMAS while identifying current technological and scientific barriers.

Dotés de capacités exceptionnelles pour résoudre une variété de tâches complexes, les grands modèles de langage (LLMs) ouvrent de nouvelles perspectives pour la conception de Systèmes Multi-agents et d'Agents Autonomes (SMAA) génératifs, capables de s’adapter à des environnements ouverts et de simuler des dynamiques sociales complexes. Cet article propose une analyse approfondie des LLMs et de leur intégration dans les SMAA, en mettant en lumière leur potentiel pour surmonter les limites des approches traditionnelles. Nous examinons les défis liés à la conception de SMAA génératifs tout en identifiant les verrous technologiques et scientifiques actuels.

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hal-05146426 , version 1 (05-07-2025)

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  • HAL Id : hal-05146426 , version 1

Citer

Maxime Morge. Système multi-agents et agents autonomes génératifs : état de l'art des connaissances et des ressources. Trente-troisièmes journées francophones sur les systèmes multi-agents (JFSMA), Jul 2025, Dijon, France. pp.79-88. ⟨hal-05146426⟩
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