- 📄 論文解説: More Agents Is All You Need — 並列エージェントスケーリングの実証とLangGraph Send APIへの示唆
- 📄 論文解説: Agent Workflow Memory — ワークフロー記憶の有向グラフ表現とLangGraph Checkpointerへの示唆
- ✍️ LangChain公式ブログ解説: LangGraph Multi-Agent Workflows — 3パターンのマルチエージェント設計
- 📄 論文解説: ReAct — LLMにおける推論と行動の統合がLangGraphの設計基盤になるまで
- ✍️ Anthropic公式ブログ解説: Building Effective Agents — 5つのワークフローパターンとLangGraph 1.2への対応
論文概要(Abstract) 本記事は More Agents Is All You Need(Li et al., 2024)の解説記事です。 この論文は、LLMエージェントを複数インスタンス並列に実行し、多数決(majority voting)で最終出力を選択するだけで、複雑なワークフロー設計なしに性能が大幅に向上することを実証している。著者らはHumanEval、MBPP(コード生...