GoAgent：面向基于大语言模型的多智能体系统的智能体组通信拓扑生成

基于大语言模型的多智能体系统在处理复杂任务时表现卓越，但其效能高度依赖协调交互的底层通信拓扑。现有方法多以节点为中心生成拓扑，导致群组结构隐式形成，常引发次优协调与冗余通信。为此，本文提出 GoAgent，将协作组视为构建原子单元，显式枚举候选组并自回归地连接以构建通信图，兼顾组内凝聚与组间协调。此外，引入条件信息瓶颈目标压缩组间通信，过滤噪声。实验表明，该方法在六个基准测试中平均准确率达 93.84%，同时降低约 17% 的令牌消耗。