Primitivos Agentes // Essa é uma abordagem muito interessante sobre como construir sistemas multiagente eficazes. Sistemas multi-agente ficam mais complexos à medida que as tarefas ficam mais difíceis. Mais papéis, mais sugestões, mais padrões de interação personalizados. No entanto, os padrões de computação central continuam se repetindo em todos os sistemas: revisar, votar, planejar, executar. Mas ninguém trata esses padrões como blocos de construção reutilizáveis. Esta nova pesquisa introduz os Primitivos Agentes, um conjunto de blocos de construção latentes para construir sistemas multiagente eficazes. Inspirados pela forma como as redes neurais são construídas a partir de componentes reutilizáveis como blocos residuais e cabeças de atenção, os pesquisadores decompõem arquiteturas multi-agente em três primitivas recorrentes: Revisão, Votação e Seleção, e Planejamento e Execução. O que torna esses primitivos diferentes? Agentes dentro de cada primitiva se comunicam via KV-cache em vez de linguagem natural. Isso evita a degradação das informações que ocorre quando agentes passam longas mensagens de texto entre interações em múltiplos estágios. Um agente Organizer seleciona e compõe primitivas para cada consulta, guiado por um pool de conhecimento leve de configurações previamente bem-sucedidas. Não é necessário projeto manual do sistema. Os resultados em oito benchmarks abrangendo matemática, geração de código e QA com cinco LLMs open-source: > MAS baseados em primitivas melhoram a precisão média em 12,0-16,5% em relação às linhas de base de agente único > No GPQA-Diamond, a melhora é impressionante, 53,2% contra a faixa de 33,6-40,2% de métodos anteriores como AgentVerse, DyLAN e MAS-GPT Em termos de eficiência, o uso de tokens e a latência de inferência caem aproximadamente 3-4x em comparação com MAS baseados em texto, enquanto geram apenas 1,3-1,6x de sobrecarga em relação à inferência de agente único. Em vez de projetar arquiteturas multiagente específicas para tarefa do zero, os Primitivos de Agentes mostram que um pequeno conjunto de padrões de computação reutilizáveis com comunicação latente pode igualar ou superar sistemas personalizados, sendo muito mais eficiente. Papel: ...