摘要
本文提出 PPAI,首个支持个性化 LLM Agent 互操作性的系统,旨在利用边缘设备上的专用 Agent 进行点对点协作。针对动态网络中查询匹配与负载均衡的挑战,文章提出了基于原型的可扩展评分机制,以及一种多 Agent 互操作性贝叶斯博弈模型,以在远程负载快速变化时平衡本地需求与全局效率。原型实验表明,该系统显著拓宽了可执行任务范围,平均准确率提升 7.96%,延迟降低 16.34%。
AI 推荐理由
论文核心在于通过互操作性扩展 Agent 技能边界,实现基于专长的任务委托与协作。
研究机构
香港科技大学计算机科学与工程学系
论文信息