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PACT:行动状态通信实现高效多智能体系统
AI 摘要
多智能体系统(MAS)中自由自然语言通信会导致token浪费和上下文膨胀。分析五种通信策略后发现无固定策略最优,但有效消息总包含下游智能体所需的行动中心信息。为此提出PACT协议,将通信视为公共状态更新问题,把每个智能体原始输出压缩为紧凑的行动状态记录再写入共享历史。PACT在不同MAS拓扑中均能实现相当或更强任务性能,同时大幅减少token消耗:在OpenHands上以每个已解决问题token消耗减少10%的代价提升解决率,在SWE-agent上解决率不变但输入token减半。代码已公开。
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