让Agent"少说废话"！打造高效的LLM多智能体系统

主要观点总结

文章介绍了大语言模型驱动的智能体通信优化问题，提出了一个经济、简洁且强大的多智能体通信优化框架——AgentPrune。该框架能够无缝集成到主流多智能体系统中，通过剪枝冗余的通信信息，优化多智能体系统的性能、效率和鲁棒性。文章还讨论了智能体通信机制中的冗余现象，以及消除冗余的方法的简单性和易理解性为后续工作提供了启发和优化空间。

关键观点总结

关键观点1: 文章背景与动机

介绍了大语言模型驱动的智能体通信优化的重要性，以及现有系统的挑战，即性能提升伴随着大量的token开销和经济成本，使得大规模部署面临困难。

关键观点2: AgentPrune框架的特点

AgentPrune框架能够无缝集成到主流多智能体系统中，通过剪枝冗余的通信信息，提高性能、效率和鲁棒性。

关键观点3: 通信机制的问题与挑战

多智能体系统的通信机制主要分为两种，存在的问题是性能提升需要大量token消耗，这在部署上有限制。

关键观点4: 方法与发现

作者将LLM-MA定义为时空图，发现了通信冗余的问题，并定义了不必要的边为通信冗余。通过AgentPrune框架去除这些冗余边，以提高性能。

关键观点5: 实验性能表现

使用AgentPrune框架的实验结果表明，与之前的基线相比，性能表现较好，并且降低了token花费。同时，成功防御两种类型的智能体对抗攻击，并带来性能提升。

文章预览

近期，大语言模型（LLM）驱动的智能体（MA）取得了显著进展，集体智能表现出超越单个智能体能力的优势，主要归功于精心设计的智能体间通信拓扑。然而，现有的多智能体系统在性能上的提升是以大量的token开销和经济成本为代价的，这使得大规模部署面临挑战。为应对这一问题，该文章提出了一种经济、简洁且强大的多智能体通信优化框架——AgentPrune，它能够无缝集成到主流多智能体系统中，并剪枝冗余的通信信息，使得MA中的Agent能“少说废话”（cut the crap）。 论文：Cut the Crap: An Economical Communication Pipeline for LLM-based Multi-Agent Systems 链接：https://arxiv.org/pdf/2410.02506 作者：Wzl 来自：深度学习自然语言处理 研究背景 & 动机 现有大模型多智能体系统（LLM-MA）中的通信机制 主要分为两种： Intra-dialogue communication : 多个Agent在同一轮对话中的互动方式 ………………………………