Агент Prune: Экономичная система общения между множеством агентов для больших языковых моделей, сокращающая расходы и удаляющая лишний и вредоносный контент

Многоагентные системы и их преимущества

Пословица «Если хочешь идти быстро, иди один. Если хочешь идти далеко, иди вместе» отлично описывает, как многоагентные системы превосходят обычные модели. Эти системы используют коллективный интеллект нескольких экземпляров моделей, что значительно увеличивает точность выполнения задач.

Проблема избыточности в коммуникации

Исследователи из Университета Тунцзи и Шанхайской лаборатории ИИ выявили проблему избыточности сообщений между агентами. Это привело к созданию AgentPrune — фреймворка для оптимизации коммуникации в многоагентных системах.

Как работает AgentPrune

AgentPrune использует графы для оптимизации передачи сообщений, удаляя ненужные данные. Он работает двумя способами:

Пространственное обрезание: удаляет лишние сообщения в диалоге.
Временное обрезание: исключает нерелевантную историю диалога.

Типы коммуникации

Существует два основных типа коммуникации между агентами:

Внутридиалоговая коммуникация: агенты взаимодействуют в рамках одной сессии.
Междиалоговая коммуникация: информация передается между сессиями.

Преимущества использования AgentPrune

Этот алгоритм легко интегрируется в существующие многоагентные системы и оптимизирует потребление токенов. Он обеспечивает:

Сокращение затрат на токены.
Сохранение точности и качества работы.

Результаты тестирования

AgentPrune был протестирован на задачах общего и математического рассуждения, а также генерации кода. Основные выводы:

Не все многоагентные топологии показывают улучшенные результаты.
Достигнута высокая производительность при снижении затрат.

Безопасность и надежность

AgentPrune также удаляет вредоносные сообщения, обеспечивая устойчивость к атакам. Это было подтверждено в ходе тестирования с использованием различных атак.