GNNを活用したAIエージェントの多段連携における信頼性評価とエージェント選択

この研究は、効果的な協調のために不可欠な、マルチエージェントシステムにおける信頼性の確立を探求しています。分散型エージェントAIフレームワークにおけるタスク固有の信頼評価にグラフニューラルネットワーク（GNN）を使用することは、有望な方向性です。

• •マルチエージェントシステムにおける信頼性の評価と確立のためのGNN支援アプローチを提案。
• •複雑な多段連携タスクにおけるコラボレーター選択の課題に対応。
• •タスク固有の信頼性に焦点を当て、より信頼性が高く効率的なAIエージェントの相互作用につながる可能性。