Primitive Agent // Aceasta este o abordare foarte interesantă asupra construirii unor sisteme multi-agent eficiente. Sistemele multi-agent devin mai complexe pe măsură ce sarcinile devin mai dificile. Mai multe roluri, mai multe provocări, mai multe tipare de interacțiune personalizate. Totuși, modelele de bază de calcul se repetă în fiecare sistem: revizuire, vot, planificare, execuție. Dar nimeni nu tratează aceste tipare ca pe niște blocuri de construcție reutilizabile. Această nouă cercetare introduce Agent Primitives, un set de blocuri latente pentru construirea unor sisteme multi-agent eficiente. Inspirați de modul în care rețelele neuronale sunt construite din componente reutilizabile precum blocurile reziduale și capetele de atenție, cercetătorii descompun arhitecturile multi-agent în trei primitive recurente: Revizuire, Vot și Selecție și Planificare și Execuție. Ce face aceste primitive diferite? Agenții din fiecare primitivă comunică prin KV-cache, nu prin limbaj natural. Acest lucru evită degradarea informațiilor care apare atunci când agenții trimit mesaje text lungi între interacțiuni în mai multe etape. Un agent Organizer selectează și compune primitive pentru fiecare interogare, ghidat de un pool ușor de cunoștințe al configurațiilor anterior reușite. Nu este nevoie de proiectare manuală a sistemului. Rezultatele din opt benchmark-uri care acoperă matematică, generarea codului și QA, cu cinci LLM-uri open-source: > MAS bazate pe primitive îmbunătățesc acuratețea medie cu 12,0-16,5% față de liniile de bază pentru un singur agent > Pe GPQA-Diamond, îmbunătățirea este remarcabilă, 53,2% față de intervalul de 33,6-40,2% al metodelor anterioare precum AgentVerse, DyLAN și MAS-GPT Din punct de vedere al eficienței, utilizarea token-urilor și latența inferenței scad cu aproximativ 3-4x comparativ cu MAS-urile bazate pe text, în timp ce se generează doar 1,3-1,6x overhead în raport cu inferența unui singur agent. În loc să proiecteze de la zero arhitecturi multi-agent specifice sarcinii, Primitivele Agenților arată că un set mic de modele de calcul reutilizabile cu comunicare latentă poate egala sau depăși sistemele personalizate, fiind în același timp mult mai eficiente. Hârtie: ...