Multi-Agent Systems Context Compression Communication Protocol
摘要

基于大语言模型的多智能体系统常因自由形式的自然语言通信导致令牌消耗激增及上下文窗口受限。本文分析发现,有效的通信应保留下游所需的动作中心信息。据此,我们提出 PACT 协议,将智能体间通信视为公共状态更新问题,把原始输出投影为紧凑的动作 - 状态记录后再存入共享历史。实验表明,PACT 在不同拓扑结构中均显著优化了性能与成本的权衡,在减少令牌用量的同时保持或提升了任务表现,并在实际编码框架中验证了其有效性。

AI 推荐理由

论文核心在于优化多智能体系统的共享上下文(记忆)管理,通过压缩通信内容提升效率。

研究机构
新加坡国立大学技术与设计学院
论文信息
作者 Chen Huang, Yuhao Wu, Wenxuan Zhang
发布日期 2026-06-03
arXiv ID 2606.05304
相关性评分 8/10 (高度相关)