// Primitives Agentów // To naprawdę interesujące podejście do budowania efektywnych systemów wieloagentowych. Systemy wieloagentowe stają się coraz bardziej złożone, gdy zadania stają się trudniejsze. Więcej ról, więcej podpowiedzi, więcej dostosowanych wzorców interakcji. Jednak podstawowe wzorce obliczeniowe powtarzają się w każdym systemie: przegląd, głosowanie, planowanie, wykonanie. Ale nikt nie traktuje tych wzorców jako wielokrotnego użytku elementów budowlanych. Nowe badania wprowadzają Primitives Agentów, zestaw ukrytych elementów budowlanych do konstruowania efektywnych systemów wieloagentowych. Zainspirowani tym, jak sieci neuronowe są budowane z wielokrotnego użytku komponentów, takich jak bloki resztkowe i głowy uwagi, badacze dekomponują architektury wieloagentowe na trzy powtarzające się elementy: Przegląd, Głosowanie i Selekcja oraz Planowanie i Wykonanie. Co sprawia, że te elementy są inne? Agenci w każdym elemencie komunikują się za pomocą pamięci KV zamiast języka naturalnego. Unika to degradacji informacji, która występuje, gdy agenci przesyłają długie wiadomości tekstowe w interakcjach wieloetapowych. Agent Organizator wybiera i komponuje elementy dla każdego zapytania, kierując się lekką bazą wiedzy o wcześniej udanych konfiguracjach. Nie jest wymagany ręczny projekt systemu. Wyniki w ośmiu benchmarkach obejmujących matematykę, generowanie kodu i QA z pięcioma otwartymi LLM: > Systemy MAS oparte na elementach poprawiają średnią dokładność o 12,0-16,5% w porównaniu do bazowych systemów jednego agenta. > Na GPQA-Diamond poprawa jest uderzająca, 53,2% w porównaniu do zakresu 33,6-40,2% wcześniejszych metod, takich jak AgentVerse, DyLAN i MAS-GPT. Jeśli chodzi o wydajność, zużycie tokenów i opóźnienie wnioskowania spadają o około 3-4 razy w porównaniu do systemów MAS opartych na tekście, przy jednoczesnym ponoszeniu tylko 1,3-1,6 razy większych kosztów w porównaniu do wnioskowania jednego agenta. Zamiast projektować architektury wieloagentowe specyficzne dla zadań od podstaw, Primitives Agentów pokazują, że mały zestaw wielokrotnego użytku wzorców obliczeniowych z ukrytą komunikacją może dorównać lub przewyższyć systemy dostosowane, jednocześnie będąc dramatycznie bardziej wydajnym. Artykuł: ...