CTHA：用于稳定多智能体LLM系统的约束时序分层架构

近期，多时间尺度的智能体架构通过引入具有不同认知层次的时序分层，扩展了普遍的单循环范式。尽管带来了显著的性能提升，但这种多样化从根本上削弱了统一智能体系统内在的协调稳定性，导致严重的层间冲突、无界误差传播和可扩展性受限。为了解决这些问题，我们提出了约束时序分层架构（CTHA），一种通用框架，将层间通信空间投影到结构化流形上以恢复协调稳定性，并结合原理化的仲裁机制以确保决策一致性。具体而言，CTHA强制实施三个关键约束：(1) 消息契约约束，通过类型化的摘要、计划和策略数据包形式化层间信息流；(2) 权限流形约束，根据其时间范围限制每一层的决策空间；(3) 仲裁者解析约束，保证多层决策的无冲突组合。实验结果表明，CTHA在大规模复杂任务执行中表现有效，相比无约束分层基线减少了47%的故障级联，样本效率提高了2.3倍，并展现出更优越的可扩展性。我们预期CTHA作为对时序分层的原理性扩展，将有助于深入理解多智能体协调，并为鲁棒自主系统的演化提供有前景的方向。