Agora: um protocolo multiagente dimensionável para grandes modelos de linguagem

breve

Este estudo apresenta o Agora, um protocolo de metacomunicação projetado para redes LLM (Large Language Model). O Agora tem como objetivo resolver o trilema entre eficiência, escalabilidade e flexibilidade na comunicação entre agentes, usando uma mistura de linguagem natural e protocolos estruturados para obter uma comunicação eficiente, escalável e flexível.

Original: https://arxiv.org/abs/2410.11905

pontos de vista

1. Dilema do trilema das comunicações por procuraçãoRedes de agentes orientadas por LLM: as redes de agentes orientadas por LLM enfrentam compensações entre eficiência, escalabilidade e flexibilidade ao se comunicarem.
2. A filosofia de design da AgoraO Agora aborda a compensação entre eficiência de comunicação, escalabilidade e flexibilidade, combinando diferentes métodos de comunicação.
3. Função do documento de protocolo (PD)O PD é uma descrição em texto simples do documento que está no centro da implementação da Agora de negociação e implementação automatizadas de protocolos.
4. Surgimento de protocolos auto-organizadosEm grandes redes, o Agora é capaz de facilitar a negociação automática entre agentes LLM para formar protocolos auto-organizados.
5. Ganhos de custo-benefícioO Agora permite reduzir significativamente os custos de comunicação e melhorar a relação custo-benefício da sua rede.

Principais etapas de implementação

1. Definir o documento de protocolo (PD)PD: Crie um PD para descrever o protocolo de comunicação para que o LLM possa entender e seguir o protocolo.
2. Implementação de uma estratégia de comunicação em várias camadasDependendo da frequência da comunicação e da complexidade da tarefa, a linguagem natural, as rotinas escritas pelo LLM ou as rotinas escritas manualmente são selecionadas para a comunicação.
3. Protocolos de autonegociação e realizaçãoProtocolos de comunicação: os protocolos de comunicação são negociados e implementados automaticamente entre os agentes por meio de linguagem natural ou rotinas definidas no PD.
4. Surgimento e compartilhamento de protocolosIncentivar os agentes a gerar e compartilhar PDs para facilitar o surgimento de protocolos de auto-organização e a auto-otimização da rede.
5. Análise de custo-benefício: Avaliação da relação custo-benefício do protocolo Agora em comparação com a comunicação em linguagem natural pura.

caso (lei)

1. Exemplo de uma previsão do tempo com dois agentesMostra como reduzir os custos de comunicação por meio da comunicação em linguagem natural, da negociação de protocolos, da implementação de rotinas e do Agora.
2. Exemplo de uma grande rede de 100 agentesValidou a escalabilidade e a eficácia do Agora em tarefas complexas em uma rede de 100 agentes LLM.

Nesse caso, os pesquisadores demonstraram como o protocolo Agora permite a comunicação eficiente entre dois agentes LLM por meio de um cenário simples. Os dois agentes são:

• Agente A(Alice): um agente de serviços de viagem que precisa verificar a previsão do tempo para uma data e um local específicos a fim de prestar serviços aos seus usuários.
• Agente B(Bob): um agente de serviço meteorológico capaz de fornecer dados de previsão do tempo.

processo de comunicação

comunicação inicial em linguagem natural (INLC)

1. Consulta do agente AAgente A: o agente A envia uma solicitação de consulta em linguagem natural ao agente B, perguntando sobre o clima em uma data e local específicos.
2. Resposta do Agente BAgente B: o agente B recebe a consulta e responde com os detalhes da previsão do tempo usando linguagem natural.

Negociação e realização de acordos

1. Discussão de acordosAgente A: Após várias trocas de linguagem natural, o Agente A e o Agente B começam a discutir a criação de um protocolo padronizado para otimizar o processo de comunicação.
2. Criação de documento de protocolo (PD)Protocolo JSON: As partes negociam um protocolo no formato JSON que contém um formato de dados estruturado para solicitações e respostas.
   • Formato da solicitação::{"date": "YYYY-MM-DD", "location": "string"}
   • formato de resposta::{"temperature": number, "precipitation": number, "weatherCondition": "string"}
3. Implementação do acordoAgente A: Depois que o protocolo é estabelecido, o Agente A e o Agente B implementam rotinas para lidar com solicitações e respostas, respectivamente. O Agente A envia a solicitação com um valor de hash do protocolo, e o Agente B identifica e usa as rotinas de processamento correspondentes com base no valor de hash.

análise de custos

1. Custos negociados acordadosCusto de negociação e implementação do acordo: O custo de negociação e implementação do acordo é de US$ 0,043.
2. custo per capita da comunicação em linguagem natural (NLC)Custo por comunicação em linguagem natural: O custo por comunicação em linguagem natural é de US$ 0,020.
3. custo-benefícioQuando o número de consultas ultrapassa dois, a relação custo-benefício do uso do protocolo Agora começa a superar o custo da comunicação em linguagem puramente natural. À medida que o número de trocas aumenta, a relação custo-benefício do protocolo Agora se torna significativa.

Conclusão do caso

Por meio desse caso de previsão do tempo, os pesquisadores demonstraram que o protocolo Agora é eficaz na redução do custo de comunicação e no aumento da eficiência da comunicação. Os agentes começam a se comunicar entre si por meio de linguagem natural e gradualmente passam a se comunicar usando um protocolo padronizado à medida que se comunicam com mais frequência, o que não só reduz a dependência do LLM, mas também diminui o custo geral da comunicação. Além disso, o caso demonstra como o protocolo Agora facilita a negociação autônoma e a implementação de protocolos entre agentes, fornecendo uma estrutura viável para a comunicação em sistemas de inteligência múltipla.

Exemplo de um processo de negociação entre dois agentes

Relatamos a negociação entre Alice e Bob para a transmissão de um protocolo de previsão do tempo. Observe que, embora o Large Language Model (LLM) use formatação no estilo Markdown, substituímos a sintaxe Markdown pelo estilo tipográfico apropriado para facilitar a leitura.

Alice

你好。我来协商一个用于查询天气预报服务的协议。该服务应接受日期和地点作为输入，并返回当天的预报天气情况、温度和降水量。
在开始之前，我想明确我们这次协商的规则。我们应该专注于设计一个简单且明确的协议，来规定发送和接收消息的具体格式。我们不必担心消息如何传递，并假设实现时将接收一个字符串并返回一个字符串。
首先，我建议使用基于 JSON 的协议。输入消息可以是一个包含两个属性的 JSON 对象：「date」和「location」。输出消息可以是一个包含三个属性的 JSON 对象：「temperature」、「precipitation」和「weatherCondition」。
你对这个提议有什么看法？

Bob.

你的提议很好，符合保持协议简单和明确的目标。使用基于 JSON 的协议来处理输入和输出消息是一个不错的选择。以下是协议的更详细规范：
输入消息 输入消息是一个具有以下结构的 JSON 对象：
{
"date": "YYYY-MM-DD",
"location": "string"
}
• date: 一个字符串，表示请求天气预报的日期，格式为 YYYY-MM-DD。
• location: 一个字符串，表示请求天气预报的地点。
输出消息 输出消息是一个具有以下结构的 JSON 对象：
{
"temperature": number,
"precipitation": number,
"weatherCondition": "string"
}
• temperature: 一个数字，表示当天的预测温度，单位为摄氏度（°C）。
• precipitation: 一个数字，表示当天的预测降水量，单位为毫米（mm）。
• weatherCondition: 一个字符串，表示当天的预测天气情况。可能的值为「sunny」（晴天）、「cloudy」（多云）、「rainy」（雨天）、「snowy」（雪天）。
示例
输入：
{
"date": "2023-10-01",
"location": "New York"
}
输出：
{
"temperature": 22.5,
"precipitation": 5.0,
"weatherCondition": "cloudy"
}
如果你同意这个结构，我们可以最终确定协议。

Alice

LLM 回复：我同意提出的协议结构。它与需求高度一致，且简单明了。

Protocolo finalizado

名称：天气预报查询协议
描述：用于查询给定日期和地点的天气预报的协议。
输入消息：输入消息将是一个具有以下结构的 JSON 对象：
{
"date": "YYYY-MM-DD",
"location": "string"
}
• date：一个字符串，表示请求天气预报的日期，格式为 YYYY-MM-DD。
• location：一个字符串，表示请求天气预报的地点。
输出消息：输出消息将是一个具有以下结构的 JSON 对象：
{
"temperature": number,
"precipitation": number,
"weatherCondition": "string"
}
• temperature：一个数字，表示该日的预期温度，单位为 °C。
• precipitation：一个数字，表示该日的预期降水量，单位为毫米（mm）。
• weatherCondition：一个字符串，表示该日的预期天气状况。可能的值为 "sunny"（晴天）、"cloudy"（多云）、"rainy"（下雨）、"snowy"（下雪）。
示例
输入：
{
"date": "2023-10-01",
"location": "New York"
}
输出：
{
"temperature": 22.5,
"precipitation": 5.0,
"weatherCondition": "cloudy"
}

resumos

O Agora resolve com eficácia o trilema da comunicação entre agentes em grandes redes modeladas por linguagem, introduzindo a Documentação de Protocolo (PD) e estratégias de comunicação em vários níveis. Por meio de dois estudos de caso, o Agora demonstra seu potencial para reduzir os custos de comunicação, melhorar a eficiência da comunicação e facilitar a automação de tarefas complexas. Esta pesquisa fornece uma importante base teórica e prática para o projeto de protocolos de comunicação em futuros sistemas de inteligência múltipla.