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LLM Agent:多智能体 AI 的完美通信协议
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转载自Youtube(https://www.youtube.com/watch?v=UTX8QgOTiv0&list=PLgy71-0-2-F1oNa4fKRk7WOfZefSG3QAm&index=6) 任务优化的多代理通信协议与G-Designer G-Designer 介绍了一个框架,利用图神经网络(GNNs)和变分图自编码器(VGAEs)在基于LLM(大语言模型)的多代理系统中动态设计通信拓扑结构。 该系统将多代理系统建模为一个有向图,其中每个代理都是一个节点,节点的特征包括语言模型、角色、状态以及可用的插件。编码器将代理的特征映射到潜在空间,而解码器则重建一个优化后的、稀疏的通信图,专门针对当前任务进行定制。 G-Designer 的主要目标是提高任务特定的通信效率,最小化计算和令牌开销,并确保对抗性攻击的鲁棒性。 通信图的优化由多代理通信协议(MACP)功能驱动,MACP平衡了效用最大化、通信复杂性降低和鲁棒性。 该框架在多个基准测试上进行了测试,与静态拓扑结构相比,显示出显著的性能、效率和韧性提升。G-Designer能够根据任务动态调整通信结构,从而实现可扩展、高效且强健的多代理协作,适用于各种AI应用。 所有版权归作者所有: G-Designer:通过图神经网络架构多代理通信拓扑 https://arxiv.org/pdf/2410.11782 视频内容时间轴: 00:00 任务复杂性定义拓扑结构 03:37 多代理作为图 05:44 多代理通信协议(MACP) 07:20 复杂性是否与LLM特定相关 13:14 拓扑结构 16:37 通信管道 19:00 协议的优化 22:55 MAC G-Designer 28:20 锚点拓扑结构A 30:14 使用VGAE设计通信拓扑 38:27 优化MAC G-Designer 39:30 MAC G-Designer的工作流程 41:50 官方AI论文 44:45 你应该考虑的事项 #airesearch #ai #communication #aiagents
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